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全部 人工智能学科动态 人工智能技术资讯 人工智能常见问题 技术问答

    • 深度学习中模型不收敛,是否说明这个模型无效?

      深度学习中模型不收敛并不一定意味着这个模型无效。模型不收敛可能是由多种原因引起的,而且可以采取一些方法来解决这个问题。以下是一些可能的原因和对应的解决方法。查看全文>>

      人工智能常见问题2023-08-16 |黑马程序员 |模型不收敛是否说明模型无效
    • 损失函数(loss函数)有什么作用?

      在人工智能领域,特别是在机器学习和深度学习中,损失函数(也称为代价函数、目标函数或误差函数)是一种用于衡量模型预测与实际观测值之间差异的指标。损失函数的作用非常重要,它在训练模型过程中起到以下几个关键作用。查看全文>>

      人工智能常见问题2023-08-15 |黑马程序员 |损失函数,loss函数,衡量模型性能
    • 分类网络和检测网络的区别?

      分类网络和检测网络是人工智能领域中两种常见的神经网络架构,用于解决不同类型的计算机视觉任务。它们在处理方式、网络结构和应用领域上存在显著的区别。查看全文>>

      人工智能常见问题2023-08-08 |黑马程序员 |分类网络,检测网络,神经网络架构
    • 网络训练时为何要加正则化,有哪些手段?

      在深度学习中,加入正则化是为了防止过拟合(overfitting)现象的发生。过拟合指的是模型在训练数据上表现得很好,但在未见过的测试数据上表现不佳,因为模型在训练过程中过度拟合了训练数据的噪声和细节。查看全文>>

      人工智能常见问题2023-08-02 |黑马程序员 |网络训练,正则化,L1正则化
    • 神经网络参数初始化方法有哪些,适用范围是什么?

      神经网络参数初始化是在神经网络训练开始前,对网络的权重和偏置进行初始化的过程。不同的参数初始化方法可以影响神经网络的收敛速度和训练性能。查看全文>>

      人工智能常见问题2023-08-01 |黑马程序员 |神经网络,参数初始化,随机初始化
    • Batch Normalization有什么作用?使用时需要注意什么?

      Batch Normalization(批归一化)是深度学习中一种常用的技术,其主要目的是加速神经网络的训练过程并提高模型的泛化性能。它在训练过程中对每一层的输入进行归一化操作,从而减少梯度消失和梯度爆炸问题,以及增加网络的稳定性和收敛速度。查看全文>>

      人工智能常见问题2023-07-27 |黑马程序员 |Batch Normalization,梯度爆炸,模型泛化
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