08 2020 档案
摘要：文章链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/128066632 （本文大部分内容都摘抄自这篇文章，主要用作个人笔记。） 论文标题：Dice Loss for Data-imbalanced NLP Tasks 论文作者：Xiaofei Sun, Xiaoya Li, Yuxi
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摘要：https://www.bilibili.com/video/av94519857?p=13 唯一需要知道的就是链式法则：引入隐变量。 只需要计算每1个样本对w的偏微分，然后求和，就得到所有样本对w的偏微分了；（b也是同样的。） 先考虑1个神经元的情况：有两部分，forward pass和backw
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摘要：https://www.bilibili.com/video/av94519857?p=12 如果没有参数，就是一个function set： 一连串矩阵运算 Loss function
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摘要：https://www.bilibili.com/video/av94519857?p=10 https://www.bilibili.com/video/av94519857?p=11 表格最左一列和最上一行 如果用regression的方法去做classification，就会发生右图的情况。
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摘要：https://www.bilibili.com/video/av94519857?p=8 https://www.bilibili.com/video/av94519857?p=9 总结 一次能够拿到所有训练数据，就是offline learning。 每次梯度反方向 Momentum（累加历史所
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摘要：https://www.bilibili.com/video/av94519857?p=5 https://www.bilibili.com/video/av94519857?p=6 https://www.bilibili.com/video/av94519857?p=7 为什么SGD比GD收敛更
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摘要：https://www.bilibili.com/video/av94519857?p=1 1. 课程介绍 分类、回归、生成 监督、无监督、强化学习 可解释AI、对抗攻击、网络压缩 异常检测（知道自己不知道） 迁移学习（训练和测试的数据分布不同） Meta Learning（学习如何学习， Lear
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摘要：参考链接：https://juejin.im/post/6844903693184172040 查看模型的Signature签名 Tensorflow提供了一个工具 如果你下载了Tensorflow的源码，可以找到这样一个文件，./tensorflow/python/tools/saved_mode
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摘要：论文链接：Focal loss for dense object detection 总体上讲，Focal Loss是一个缓解分类问题中类别不平衡、难易样本不均衡的损失函数。首先看一下论文中的这张图： 解释： 横轴是ground truth类别对应的概率（经过sigmoid/softmax处理过的l
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摘要：原文链接：https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-85v22c69.html import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() # tf.string_to_num
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