梯度在机器学习中,我们通常需要对问题进行建模,然后可以得到一个成本函数(cost function),通过对这个成本函数进行最小化,我们可以得到我们所需要的参数,从而得到具体的模型。这些优化问题中,只有少部分可以得到解析解(如最小二乘法),而大部分这类优化问题只能迭代求解,而迭代求解中两种最常用的方法即梯度下降法与牛顿...
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# 深度学习微调是什么意思 深度学习已成为当前人工智能领域的热门话题,尤其在计算机视觉和自然语言处理等应用中表现出色。在众多的深度学习方法中,微调(Fine-tuning)是一个重要的概念。本文将深入探讨微调的含义、作用及其在深度学习中的实现方法。 ## 什么是微调? 微调是指在已有的、已经训练好的深度学习模型基础上,...
# 深度学习中的标签(Label)解析 在深度学习中,"标签"(Label)是指在训练数据集中与特定输入数据关联的输出值。标签用于指导模型学习,以便它能识别出输入数据中的模式并进行预测。 ## 深度学习流程 为了帮助你理解深度学习中标签的用途,让我们看一下标准的深度学习流程: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | |...
# 深度学习损失是什么意思 ## 引言 深度学习是一种机器学习的方法,通过模拟人脑神经元的工作方式来实现智能任务。在深度学习中,我们通过训练神经网络来学习输入数据之间的复杂关系。而损失函数则是评估我们的模型预测与真实值之间的差异的一种指标。在本文中,我们将介绍深度学习损失的概念、常见的损失函数以及如何计算和...
这篇博客中所使用的注解字符和参考文献目录可以在基于深度学习的推荐系统(一)Overview中找到。我们把这些工作分为如下几部分:传统推荐算法的神经网络扩展许多现有的推荐模型基本上是线性方法。MLP可用于向现有RS方法添加非线性变换。Neural Collaborative Filtering在大多数情况下,推荐被视为用...