训练集、验证集、测试集的作用和意义

以下内容转自： 训练集、验证集和测试集的意义-JobPlus 在有监督的机器学习中，经常会说到训练集（train)、验证集（validation）和测试集（test），这三个集合的区分可能会让人糊涂，特别是，有些读者搞不清楚验证集和测试集有什么区别。 1 划分

深度学习的现实应用

重要成果就是词向量的学习。词向量可以看作是一种运用深度神经网络将词转换成隐含空间中的一个向量化的位置表示的方法。将词向量作为循环神经网络的输入，能有效利用合成式的向量语法对句子和短语进行解析。合成式的向量语法可以被认为是由循环神经网络实施的上下文无关的概率语法。另一方面，以长短期

深度学习: 学习率 (learning rate)

Introduction 学习率 (learning rate)，控制 模型的 学习进度 ：  lr 即 stride (步长) ，即反向传播算法中的 ηη ： ωn←ωn−η∂L∂ωnωn←ωn−η∂L∂ωn    学习率大小  学习率 大学习率 小学习速度快慢使用时间点刚开始训练时一定轮数过后副作用1

AI、机器学习、深度学习的关系

谈谈刚接触的我对深度学习的理解

首先要明白什么是深度学习？深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。它的基本特点是试图模仿大脑的神经元之间传递，处理信息的模式。最显著的应用是计算机视觉和自然语言处理(NLP)领域。显然，“深度学习”是与机器学习中的“神经网络”

深度学习的学习路线

实战项目 深度学习是一门实践性很强的学科，需要通过实战项目来加深对理论知识的理解和应用。可以选择一些开源的深度学习项目进行学习和实践，如ImageNet、CIFAR-10等。 2.比赛竞赛 参加深度学习相关的比赛竞赛，可以锻炼自己的深度学习能力和实战经验，也可以与其他深度学习爱好者交

分享深度学习未来发展的学习范式-——简化学习

谷歌翻译公司需要创建一个可以离线访问的高性能翻译服务。本质上，简化学习集中在以部署为中心的设计上。这就是为什么大多数简化学习的研究来自公司的研究部门。以部署为中心的设计的一个方面不是盲目地遵循数据集的性能指标，而是在部署模型时关注潜在的问题。    例如，前面提到的对抗输入是设计用来欺骗网络的恶意输入。在

机器学习和深度学习的区别是什么？

深度学习是机器学习算法的子类，其特殊性是有更高的复杂度。因此，深度学习属于机器学习，但它们绝对不是相反的概念。我们将浅层学习称为不是深层的那些机器学习技术。让我们开始将它们放到我们的世界中：这种高度复杂性基于什么？在实践中，深度学习由神经网络中的多个隐藏层组成。我们在《从神经元到

机器学习与深度学习的未来趋势

机器学习和深度学习的未来蕴含着无穷的可能！越来越多的机器人不仅用在制造业，而且在一些其他方面可以改善我们的日常生活方式。医疗行业也可能会发生变化，因为深度学习有助于医生更早地预测或发现癌症，从而挽救生命。在金融领域，机器学习和深度学习可以帮助公司甚至个人节省资金，更聪明地投资，更

深度学习的特点

深度学习区别于传统的浅层学习，深度学习的不同在于： (1)强调了模型结构的深度，通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点；(2)明确了特征学习的重要性。也就是说，通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而使分类或预测更容易。与人工规则构造特征的方法相比，

深度学习之深度模型中的优化

深度学习算法在许多情况下都涉及到优化。例如，模型中的进行推断（如 PCA）涉及到求解优化问题。我们经常使用解析优化去证明或设计算法。在深度学习涉及到的诸多优化问题中，最难的是神经网络训练。甚至是用几百台机器投入几天到几个月来解决单个神经网络训练问题，也是很常见的。因为这其中的优化

深度学习的模型介绍

深度神经网络：深度学习的模型有很多，目前开发者最常用的深度学习模型与架构包括卷积神经网络 (CNN)、深度置信网络 (DBN)、受限玻尔兹曼机 (RBM)、递归神经网络 (RNN & LSTM & GRU)、递归张量神经网络 (RNTN)、自动编码器 (AutoEncoder)、生成对抗网络

深度学习的特点

深度学习区别于传统的浅层学习，深度学习的不同在于： (1)强调了模型结构的深度，通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点；(2)明确了特征学习的重要性。也就是说，通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而使分类或预测更容易。与人工规则构造特征的方法相比，

机器学习中，AI数据集划分为训练集、验证集、测试集（干货）

用一个不恰当的比喻来说明3种数据集之间的关系：1训练集（训练数据集）相当于上课学知识2验证集（验证数据集）相当于课后的的练习题，用来纠正和强化学到的知识3测试集（测试数据集）相当于期末考试，用来最终评估学习效果训练集（训练数据集）是用来训练模型使用的验证集（验证数据集）的两个作用，

如何降低准确率损失

您好。我们的模型是在Keras(tensorflow)下训练的，经过转换后，已能运行在Atlas500上，但因为原模型权重参数都是float32精度的，转换为半精度后，肯定是有损失的。目前，在Atlas500上跑出的结果，分类目标框坐标位置有较明显的偏差，想咨询一下这方面的处理建