圖像分類案例2 1沟娱、對(duì)于本節(jié)課中整理數(shù)據(jù)集后得到的train、valid腕柜、train_valid和test數(shù)據(jù)集济似，下列說(shuō)法中錯(cuò)誤的是： A、找到...

目標(biāo)檢測(cè)基礎(chǔ) 1、我們一般通過哪些參數(shù)來(lái)生成一組錨框 A唉铜、錨框左上角xy坐標(biāo)和右下角xy坐標(biāo) B台舱、錨框中心像素xy坐標(biāo)和錨框長(zhǎng)寬 C、錨框中心像...

主要是卷積層和池化層潭流，并解釋填充竞惋、步幅、輸入通道和輸出通道的含義灰嫉。 補(bǔ)充內(nèi)容： 卷積是什么 不管是什么算法拆宛，當(dāng)牽扯到數(shù)學(xué)層面的時(shí)候，都不太好理解...

機(jī)器翻譯和數(shù)據(jù)集 機(jī)器翻譯（MT）：將一段文本從一種語(yǔ)言自動(dòng)翻譯為另一種語(yǔ)言讼撒，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決這個(gè)問題通常稱為神經(jīng)機(jī)器翻譯（NMT）浑厚。 主要特征：...

fitting:擬合根盒，就是說(shuō)這個(gè)曲線能不能很好的描述這個(gè)樣本钳幅，有比較好的泛化能力 過擬合（OverFititing）：太過貼近于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的特征了...

線性回歸 主要內(nèi)容包括： 線性回歸的基本要素 線性回歸模型從零開始的實(shí)現(xiàn) 線性回歸模型使用pytorch的簡(jiǎn)潔實(shí)現(xiàn) 重點(diǎn)記錄： 損失函數(shù) 在模型...