LR(Logistic Regression)和線性回歸(Linear Regression)是兩種常見(jiàn)的回歸算法,用于處理不同類型的問(wèn)題。下面是它們的區(qū)別與聯(lián)系查看全文>>
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,權(quán)值的共享是一種優(yōu)化技術(shù),通常用于減少模型參數(shù)數(shù)量以及提升模型的泛化能力。它在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)中得到廣泛應(yīng)用,特別是在處理圖像和其他類似結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)時(shí)。查看全文>>
深度學(xué)習(xí)中模型不收斂并不一定意味著這個(gè)模型無(wú)效。模型不收斂可能是由多種原因引起的,而且可以采取一些方法來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。以下是一些可能的原因和對(duì)應(yīng)的解決方法。查看全文>>
在人工智能領(lǐng)域,特別是在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中,損失函數(shù)(也稱為代價(jià)函數(shù)、目標(biāo)函數(shù)或誤差函數(shù))是一種用于衡量模型預(yù)測(cè)與實(shí)際觀測(cè)值之間差異的指標(biāo)。損失函數(shù)的作用非常重要,它在訓(xùn)練模型過(guò)程中起到以下幾個(gè)關(guān)鍵作用。查看全文>>
分類網(wǎng)絡(luò)和檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域中兩種常見(jiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),用于解決不同類型的計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)。它們?cè)谔幚矸绞?、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和應(yīng)用領(lǐng)域上存在顯著的區(qū)別。查看全文>>
在深度學(xué)習(xí)中,加入正則化是為了防止過(guò)擬合(overfitting)現(xiàn)象的發(fā)生。過(guò)擬合指的是模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)得很好,但在未見(jiàn)過(guò)的測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳,因?yàn)槟P驮谟?xùn)練過(guò)程中過(guò)度擬合了訓(xùn)練數(shù)據(jù)的噪聲和細(xì)節(jié)。查看全文>>