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RSS订阅原创 卷积自编码器改进技术
优点：可以加速训练过程并提高模型的稳定性。它通过归一化每一批数据的输入，使数据具有零均值和单位方差，从而减少内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）。优点：可以帮助模型学习更复杂的特征，并缓解深层网络中的梯度消失问题。优点：在优化器中添加正则化项（如 L2 正则化）可以防止过拟合。正则化项通过在损失函数中添加权重的惩罚项，限制模型的复杂度。在输入为负值时，输出一个小的斜率（如 0.1），而不是直接输出 0。优点：通过在训练过程中随机丢弃一部分神经元，防止模型过拟合。
2025-03-03 19:03:49
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原创 在anaconda虚拟环境中安装一些库会出现的误解/问题
如果出现下面无法访问的问题，可以把当前的窗口关闭重新以管理员的身份打开anaconda运行，之后在按上述的步骤再来一遍就会成功。如果安装没问题，查看该模块的大小写，会导致pycharm识别不了（查找半天，发现本人就是这样的）本人安装dbn的时候认为dbn与pybluez相关联需要先安装pybluez才能安装dbn。文件在 Windows SDK 的更新版本中已经被移除，建议使用。方法：需要先切换到D盘才可以进入到该目录。所有只需要安装scikit-learn。
2025-03-03 10:36:16
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原创 Yolov8分割运行加推理的学习过程
也可以是自己制作的数据集（标注工具labelme）但是要注意将其标注的格式改为yolov8可以识别的格式。7、根据训练完的权重文件（best.pt）进行模型推理（就是随便一张图片投入看看能不能识别）运行pycharm时一定要选择自己创建的虚拟环境不然运行代码的时候会报错。3、模型权重文件yolov8n-seg.pt\yolov8n.pt下载。4、创建.py文件将自己的数据集进行划分为数据集、测试集、验证集。5、创建data.yaml文件保存自己训练集和验证集的路径。6、创建.py文件代码去训练模型。
2025-02-21 15:32:36
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空空如也
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