分类： AI之美

算法参数调优的主要方法包括:一、手动调参根据经验或启发式知识,手动设置参数值。适用于参数较少的模型。主要缺点是… 继续阅读 算法参数调优的方法有哪些？

Dropout 技术的主要作用是:i、防止过拟合Dropout 通过暂时dropout(丢弃)部分神经元,可以… 继续阅读 dropout技术的作用是什么？

变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)是一种生成模型,由Encoder和De… 继续阅读 什么是变分自编码器？

过拟合是机器学习模型训练过程中常见的问题。它指模型对训练数据的拟合程度过高,而对测试数据的泛化能力较差。过拟合… 继续阅读 什么是过拟合？如何防止过拟合？代码举例讲解

过拟合和欠拟合是机器学习中两个重要的问题。他们的主要差异有:一、定义过拟合指模型对训练数据准确度很高,但对测试… 继续阅读 过拟合和欠拟合的差异是什么？

深度学习目前存在以下几个重要的局限性:一、依赖大量标注数据大部分深度学习模型需要大量的高质量标注数据进行训练。… 继续阅读 怎样理解和评价深度学习的局限性？

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