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全部 人工智能學(xué)科動(dòng)態(tài) 人工智能技術(shù)資訊 人工智能常見(jiàn)問(wèn)題 技術(shù)問(wèn)答

    • 損失函數(shù)(loss函數(shù))有什么作用?

      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(chēng)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>>

      人工智能常見(jiàn)問(wèn)題2023-08-15 |黑馬程序員 |損失函數(shù),loss函數(shù),衡量模型性能

    • 分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)和檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別?

      分類(lèi)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(lèi)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>>

      人工智能常見(jiàn)問(wèn)題2023-08-08 |黑馬程序員 |分類(lèi)網(wǎng)絡(luò),檢測(cè)網(wǎng)絡(luò),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

    • 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)為何要加正則化，有哪些手段?

      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>>

      人工智能常見(jiàn)問(wèn)題2023-08-02 |黑馬程序員 |網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,正則化,L1正則化

    • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始化方法有哪些，適用范圍是什么?

      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始化是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練開(kāi)始前，對(duì)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置進(jìn)行初始化的過(guò)程。不同的參數(shù)初始化方法可以影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和訓(xùn)練性能。查看全文>>

      人工智能常見(jiàn)問(wèn)題2023-08-01 |黑馬程序員 |神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),參數(shù)初始化,隨機(jī)初始化

    • Batch Normalization有什么作用?使用時(shí)需要注意什么?

      Batch Normalization(批歸一化)是深度學(xué)習(xí)中一種常用的技術(shù)，其主要目的是加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程并提高模型的泛化性能。它在訓(xùn)練過(guò)程中對(duì)每一層的輸入進(jìn)行歸一化操作，從而減少梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題，以及增加網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和收斂速度。查看全文>>

      人工智能常見(jiàn)問(wèn)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(fù)雜度？

      空間復(fù)雜度是對(duì)一個(gè)算法在運(yùn)行過(guò)程中所占存儲(chǔ)空間大小的度量，一般也作為問(wèn)題規(guī)模n的函數(shù)，以數(shù)量級(jí)形式給出，格式如下所示：查看全文>>

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