Batch and Momentum
引言 这篇文章将讲解如何在model不变的情况下对loss，也就是optimization进行优化、 一.Batch Batch是将整个训练集划分成若干小组，每个小组包含一定数量的训练样本，用于一次参...
引言 这篇文章将讲解如何在model不变的情况下对loss，也就是optimization进行优化、 一.Batch Batch是将整个训练集划分成若干小组，每个小组包含一定数量的训练样本，用于一次参...
引言 本篇文章将讲解关于客制化的learning rate（Adaptive Learning Rate）的相关信息 一.什么是 Adaptive Learning Rate 自适应学习率方法会根据训...
引言 本篇文章将讲解关于Classification的基础知识 一. 如何理解 在之前的文章中，我们讲解了regression的内容，相似的，因为分类模型也会先进行数值计算，所以我们可以将Classi...
引言 CNN全称为Convolutional Neural Network，中文叫卷积网络 一. 意义 CNN 最经典、最常见的应用之一是图像分类，但 CNN 本质上是一种擅长处理具有空间局部结构数据...
引言 在之前的学习中，我们常常是通过输入一个向量输出一个值，但是在机器学习中，常常会出现输入多个向量，并且输出多个值的情况，这时候就要用到本章学习的内容 一. 输出 network的输出为向量集合，分...
引言 当我们遇到一些过于平坦的或者过于崎岖的loss函数时，你是否想过能不能直接改变当前的位置，直接跳到正常的位置，这篇文章将给出一种方式，可以最大情况的避免这种情况 一. Changing Land...
引言 在之前我们已经学习了输入多个值输出一个值，输出多个值输出相同数量的值，但是还有一种，也就是输入一定数量的值但是输出值的数量有机器决定，这一篇文章将会讲解这个问题 一. Sequence-to-s...
引言 这篇文章将简述Diffusion Model的基本用途和基本原理 一. 基本用途 Diffusion Model通常运用在影像的生成上，常见的方式有： 二. 基本原理 这里主要介绍生成图的方式 ...
引言 从今天开始我将把学习机器学习的内容分享在这上面，如果有错还有望指正，毕竟刚刚才开始学习 一.模型类型 机器学习是在选定模型后，用数据训练它，让模型学会合适的参数或规律，常见机器学习任务包括回归、...