分类： 深度学习

生成式对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)是一种无监督学习方法,… 继续阅读 什么是生成式对抗网络？

粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种群智能优化算法。它模拟… 继续阅读 什么是粒子群优化算法？代码举例讲解

注意力机制是一种用于序列建模的机制,它可以自动学习输入序列中的重要特征的权重分布,用于生成输出。 常用的注意力… 继续阅读 什么是注意力机制？

Attention mechanism 的主要作用是:i、聚焦重点Attention 模型可以学习聚焦(foc… 继续阅读 attentionmechanism的作用是什么？

R-CNN(Regions with CNN features)是一种基于区域的图像检测方法。 它的主要步骤是… 继续阅读 什么是R-CNN算法？

序列到序列模型是用于模拟两个变长序列之间映射关系的模型。它通常由Encoder和Decoder两部分组成,En… 继续阅读 什么是序列到序列模型？

深度学习目前存在以下几个方面的瓶颈: 一、数据瓶颈大部分模型依赖大量标记数据进行训练,但高质量的数据有限。突破… 继续阅读 深度学习的瓶颈在哪里？如何突破？

SSD(Single Shot MultiBox Detector)是一种实时对象检测算法。 它的主要特点是:… 继续阅读 什么是SSD算法？

常见的卷积神经网络类型主要有: 单隐层卷积网络(Single-layer CNN)这是最简单的 CNN 网络,… 继续阅读 卷积神经网络都有哪些类型？

梯度爆炸和梯度消失的根本原因是:深度学习使用反向传播算法来训练网络,算法的数值稳定性差。 具体来说,主要原因有… 继续阅读 梯度爆炸和梯度消失的根本原因是什么？

应用深度学习模型需要重点注意以下几个方面:i、操作效率深度学习模型计算开销很大,需要注意性能和速度。尤其在部署… 继续阅读 应用深度学习需要注意哪些问题？

评价一个深度学习模型好坏主要考虑以下几个方面:一、选择合适的评估标准 回归问题:RMSE、MAE等 分类问题:… 继续阅读 如何评价一个深度学习模型的好坏？

过拟合是深度学习模型很常见的一个问题。 常见的处理过拟合的方法主要有:i、增加数据量数据量越多,模型表现越稳定… 继续阅读 【深度学习】如何处理深度学习模型中的过拟合问题？

捷径连接(shortcutconnection)主要起到以下几个作用:i、减少梯度弥散捷径连接可以直接连接上层… 继续阅读 捷径连接(shortcutconnection)的作用是什么？

深度学习模型的保存和加载主要包括以下几个步骤:一、保存整个模型使用 Keras 或 PyTorch 的 mod… 继续阅读 深度学习模型的保存和加载包括哪些步骤？

Faster R-CNN是Fast R-CNN的进一步改进,它的主要特点是: 使用RPN(Region Pro… 继续阅读 什么是Faster R-CNN算法？

深度学习主要解决以下类型的问题:一、计算机视觉问题 对象检测与识别 实例分割 图像分类 面部识别 文字识别等 … 继续阅读 【深度学习】深度学习解决什么问题？

ResNet、VGG和Inception网络都是经典且效果较好的图像分类网络结构,它们的一些结构特点如下: 1… 继续阅读 ResNet、VGG、Inception网络的结构特点是什么？

卷积层和池化层在CNN中的作用分别为: 卷积层的主要作用是:i、提取特征卷积层使用卷积核过滤器,对输入进行卷积… 继续阅读 卷积和池化层的作用分别是什么？

检验深度学习模型是否有效主要需要:一、划分测试集将一部分数据(10% – 30%)用于测试集。不参… 继续阅读 如何检验一个深度学习模型是否有效？