训练模型、诊断、调优模型诊断中至关重要的是判断过拟合、欠拟合,常见的方法是绘制学习曲线,交叉验证。 通过增加训练的数据量、降低模型复杂度来降低过拟合的风险,提高特征的数量和质量、增加模型复杂来防止欠拟合。 诊断后的模型需要进行进一步调优,调优后的新模型需要重新诊断,这是一个反复迭代不断逼近的过程,需要不断
苹果提出蒸馏缩放定律 | 苹果最新提出的蒸馏缩放定律,揭示了模型蒸馏过程中计算资源分配的底层规律。这项研究通过建立数学公式,首次量化了教师模型与学生模型之间的计算资源分配比例对最终模型性能的影响。传统蒸馏学习依赖经验性参数调整,而该定律通过C = C_s + αC_t的公式(C为总计算量,C_s和C_t分别为学生和教...
学习、做项目、找工作 机器学习、深度学习、数学、软件开发 方案、评估、里程碑与指标、资源 线性回归模型可以更好地估计需求、优化餐厅的人员配备和供应链 “部署后的偏移”(post-deployment drift)通常指的是模型在实际应用中的表现逐渐偏离训练时的效果。
英伟达的GPU技术是其成功的关键。最初设计用于加速图形处理的GPU,由于其并行处理能力强大,逐渐成为进行复杂计算和数据处理的理想选择,尤其适合深度学习和机器学习等AI算法的需求。英伟达不断创新,推出了专为AI研究和应用设计的GPU,例如Tesla、Quadro和最近的Ampere系列,极大地加速了AI模型的训练和推理速度。深度学习软件生...