2302_77608969的博客

为了得到更平滑的噪声，有一种算法——Perlin noise：将随机的数字序列变为平滑连接的明暗板块。白噪声：像素点0-1之间随机赋值。噪声本质是随机性的表现。

Core：发布了 Segment Anything Model（SAM）和相应的有 10 亿个掩码及 1100 万张图像的数据集（SA-1B），网址为。

数据增强是一种在机器学习和深度学习领域常用的技术，尤其是在处理图像和视频数据时。数据增强涉及对原始数据进行一系列的变换操作，生成新的训练样本。这些变换模拟了真实世界中的变化，对于图像而言，数据增强包括例如视角、光照、遮挡等情况，使得模型能够学习到更加鲁棒的特征表示。注：如果数据增强的变换操作与目标任务的实际场景不符，比如在不需要旋转的图像任务中过度使用旋转，那么这些变换可能会引入无关的噪音。

在深度学习中，模型训练通常需要进行多次迭代，而不是单次完成。深度学习模型的训练本质上是一个优化问题，目标是最小化损失函数。梯度下降算法通过计算损失函数相对于模型参数的梯度来更新参数。由于每次参数更新只能基于一个数据批次来计算梯度，因此需要多次迭代，每次处理一个新的数据批次，以确保模型在整个数据集上都能得到优化。设置训练模式：通过调用将模型设置为训练模式。在训练模式下，模型的某些层（如BatchNorm和Dropout）会按照它们在训练期间应有的方式运行。遍历数据加载器：使用遍历提供的数据批次。input。