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全部 人工智能學科動態(tài) 人工智能技術資訊 人工智能常見問題 技術問答

    • 損失函數(loss函數)有什么作用?

      在人工智能領域，特別是在機器學習和深度學習中，損失函數(也稱為代價函數、目標函數或誤差函數)是一種用于衡量模型預測與實際觀測值之間差異的指標。損失函數的作用非常重要，它在訓練模型過程中起到以下幾個關鍵作用。查看全文>>

      人工智能常見問題2023-08-15 |黑馬程序員 |損失函數,loss函數,衡量模型性能

    • 分類網絡和檢測網絡的區(qū)別?

      分類網絡和檢測網絡是人工智能領域中兩種常見的神經網絡架構，用于解決不同類型的計算機視覺任務。它們在處理方式、網絡結構和應用領域上存在顯著的區(qū)別。查看全文>>

      人工智能常見問題2023-08-08 |黑馬程序員 |分類網絡,檢測網絡,神經網絡架構

    • 網絡訓練時為何要加正則化，有哪些手段?

      在深度學習中，加入正則化是為了防止過擬合(overfitting)現象的發(fā)生。過擬合指的是模型在訓練數據上表現得很好，但在未見過的測試數據上表現不佳，因為模型在訓練過程中過度擬合了訓練數據的噪聲和細節(jié)。查看全文>>

      人工智能常見問題2023-08-02 |黑馬程序員 |網絡訓練,正則化,L1正則化

    • 神經網絡參數初始化方法有哪些，適用范圍是什么?

      神經網絡參數初始化是在神經網絡訓練開始前，對網絡的權重和偏置進行初始化的過程。不同的參數初始化方法可以影響神經網絡的收斂速度和訓練性能。查看全文>>

      人工智能常見問題2023-08-01 |黑馬程序員 |神經網絡,參數初始化,隨機初始化

    • Batch Normalization有什么作用?使用時需要注意什么?

      Batch Normalization(批歸一化)是深度學習中一種常用的技術，其主要目的是加速神經網絡的訓練過程并提高模型的泛化性能。它在訓練過程中對每一層的輸入進行歸一化操作，從而減少梯度消失和梯度爆炸問題，以及增加網絡的穩(wěn)定性和收斂速度。查看全文>>

      人工智能常見問題2023-07-27 |黑馬程序員 |Batch Normalization,梯度爆炸,模型泛化

    • 怎樣理解算法的空間復雜度？

      空間復雜度是對一個算法在運行過程中所占存儲空間大小的度量，一般也作為問題規(guī)模n的函數，以數量級形式給出，格式如下所示：查看全文>>

      人工智能技術資訊2023-07-26 |黑馬程序員 |空間復雜度格式,算法,算法原理
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