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原创 机器学习模型评估:关键指标、代价分析与比较检验
本文详细介绍了机器学习模型评估中的关键指标,如混淆矩阵、查准率、查全率、ROC曲线和AUC,同时阐述了代价敏感错误率与代价曲线的概念,最后介绍了常见的比较检验方法。
2025-06-11 09:00:00
527
原创 机器学习模型评估:欠拟合、过拟合与交叉验证策略
本文深入探讨机器学习模型评估相关知识。详细介绍欠拟合与过拟合的应对策略,同时介绍了交叉验证的主要作用和K折交叉验证的原理与特点。助力读者全面掌握模型评估要点。
2025-06-10 16:28:50
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原创 机器学习模型评估基础:常用方法与误差分析
本文深入探讨了机器学习模型评估的基础知识,详细介绍了分类和回归模型的常用评估方法,分析了误差、偏差和方差的区别与联系,助力读者全面掌握模型评估的关键要点</font>。
2025-06-10 16:25:24
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原创 GAN优化与改进:从条件生成到训练稳定性
本文聚焦生成对抗网络(GAN)的核心优化技术与改进模型。7.4节系统解析 条件生成对抗网络(CGAN) 的可控生成机制、深度卷积GAN(DCGAN) 的架构创新,揭示GAN训练崩溃的本质原因,并介绍WGAN、LSGAN等经典改进模型的原理与实践效果。结合公式推导与网络架构图,总结提升GAN训练稳定性的关键策略,为实际应用提供调优指南。
2025-06-08 16:00:00
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原创 生成模型从自回归到变分自动编码器
本文全面解析生成模型的核心分支及其技术特性。首先划分 显式密度模型 与 隐式密度模型,随后深入剖析 自回归模型(PixelRNN/CNN)的逐像素生成机制、变分自动编码器(VAE) 的概率图模型原理,对比二者与 GAN 在建模方式、应用场景的差异。
2025-06-07 19:30:00
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原创 GAN生成模型评价体系:从主观感知到客观度量的技术演进
本文系统解析 生成对抗网络(GAN) 的 评价方法体系。首先指出 主观评价 在人力成本、过拟合误判等方面的局限性,随后依次介绍 Inception Score、Mode Score 等经典客观指标的原理与公式,对比 Kernel MMD、Wasserstein Distance 等分布度量方法的优劣,最后阐述 FID、1 - NN 分类器 等高效评价工具的应用场景。本文结合公式推导与实验结论,为 GAN 性能评估提供理论与实践指南。
2025-06-06 17:30:00
930
原创 图像分割算法入门:从基础到FCN
本文围绕 图像分割 展开,介绍了基于 深度学习 的 图像分割算法 分类,包括 语义分割 和 实例分割。深入分析传统基于 CNN 分割方法的缺点,并简要讲解 全卷积网络(FCN) 的原理、结构及相关概念。帮助读者了解 图像分割 基础算法,掌握 FCN 关键要点。
2025-06-05 17:15:00
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原创 目标检测基础概念解析:任务、挑战与算法分类
本文详细解析<font color="green">计算机视觉</font>中<font color="green">目标检测</font>的核心概念,对比<font color="green">分类</font>、<font color="green">定位</font>、<font color="green">检测</font>和<font color="green">分割</font>任务的差异,阐述<font color="green">目标检测</font>需解决的目标位置、大小、形状多样性挑战。
2025-06-05 10:00:00
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原创 GAN模式崩塌难题:成因分析与多维度解决方案
本文聚焦 生成对抗网络(GAN) 的核心缺陷——模式崩塌(Mode Collapsing) 与 模式丢弃(Mode Dropping)。通过直观案例解析两种模式缺陷的表现形式,再基于数学推导揭示优化过程导致崩塌的本质原因,最后结合前沿方法,从 目标函数改进、网络结构设计 及 小批量判别 等维度,系统阐述缓解 模式崩塌 的解决方案。本文结合理论分析与模型架构图,为GAN训练调优提供实践指导。
2025-06-04 17:30:00
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原创 GAN训练困境与模型分类:损失值异常与生成判别模型差异解析
深入剖析GAN损失值难以收敛的本质原因,结合判别器与生成器的对抗机制,揭示损失波动的必然性,并引出WGAN对收敛性判断的改进思路;对比生成式与判别式模型的核心差异,通过猫狗分类、性别预测等案例,解析两类模型在数据建模、应用场景及性能特征上的区别。本文结合理论推导与实例分析,助力读者理解GAN训练痛点与机器学习模型分类逻辑。
2025-06-04 16:00:00
721
原创 生成对抗网络(GAN)基础原理深度解析:从直观理解到形式化表达
本文详细解析生成对抗网络(GAN)的核心原理,从通俗类比入手,结合印假钞与警察博弈的案例阐述生成器与判别器的对抗机制;通过模型结构示意图,解析噪声采样、样本生成及判别流程;基于公式推导目标函数的数学本质,剖析判别器与生成器的优化逻辑;最后对比GAN目标函数与交叉熵损失的关联差异。本文结合公式推导与概念对比,助力读者建立GAN基础理论体系。
2025-06-03 15:09:47
1243
原创 RNN结构扩展与改进:从简单循环网络到时间间隔网络的技术演进
本文系统介绍RNN结构的常见扩展与改进方案。涵盖简单循环神经网络(SRN)、双向循环神经网络(BRNN)、深度循环神经网络(Deep RNN)等多种变体,解析其核心架构、技术特点及应用场景,展现RNN在处理序列数据时的灵活性与适应性,为相关领域研究与应用提供技术参考。
2025-06-03 11:40:38
731
原创 图解RNN基本结构:从经典模型到注意机制全解析
本文围绕循环神经网络(RNN)的基本结构展开,通过图解形式详细解析经典RNN结构、Vector-to-Sequence、Sequence-to-Vector、Encoder-Decoder等典型变体,以及注意机制的引入原理,帮助读者理解RNN处理序列数据的核心逻辑与结构设计。
2025-05-26 18:00:00
857
原创 卷积神经网络优化与应用实践:参数设置、泛化能力提升及多领域应用解析
本文聚焦系统阐述CNN在参数设置、泛化能力提升、区域不变性与组合性特性,以及图像、文本、语音等多领域的应用实践。结合具体案例与数据,分析不同优化策略的实际效果,为CNN模型调优与跨领域应用提供技术参考。
2025-05-24 16:10:55
533
原创 卷积神经网络(CNN)可视化技术详解:从特征学到演化分析
本文围绕卷积神经网络(CNN)可视化展开,介绍特征层学习内容、训练演化过程、消融分析方法及常见可视化工具,帮助理解网络各层特征提取机制与训练动态。
2025-05-23 19:26:16
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原创 卷积神经网络中的局部卷积:原理、对比与应用解析
本文聚焦卷积神经网络中的局部卷积,重点解析全连接、局部连接、全卷积与局部卷积四种连接方式的差异,结合人脸识别任务案例,阐述局部卷积的应用场景及优势,为理解卷积网络连接机制提供技术参考。
2025-05-19 09:10:21
837
原创 卷积神经网络进阶:转置卷积与棋盘效应详解
本文深入解析卷积神经网络中的转置卷积(反卷积)技术,重点阐述标准卷积与转置卷积的计算过程、转置卷积的上采样作用,以及其常见问题——棋盘效应的产生原因与解决方法,为图像分割、超分辨率等任务提供理论支持。
2025-05-18 16:30:00
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原创 卷积神经网络中的二维卷积与三维卷积详解
本文聚焦卷积神经网络中的二维卷积与三维卷积,详细解析两者的区别、操作原理及应用场景,涵盖二维/三维卷积操作示意图、多通道输入处理方式,以及RGB图像不采用三维卷积的原因,助力理解不同卷积类型的特性与适用场景。
2025-05-17 09:07:06
1260
原创 卷积神经网络全连接层详解:特征汇总、FCN替代与性能影响分析
本文聚焦CNN的全连接层,详细介绍其将二维特征图转化为一维向量的过程,阐述全卷积网络(FCN)如何通过转置卷积替代全连接层以实现像素级分类,并分析全连接层对图像分类任务中CNN性能的具体影响
2025-05-14 23:05:45
1140
原创 卷积神经网络中的池化层:特征筛选与降维的关键组件
本文深入剖析卷积神经网络中的池化层,介绍其在网络中的核心作用,包括特征筛选与降维。详细讲解常见池化方法,如最大池化、平均池化等,对比卷积层和池化层差异,并引入NetVLAD池化的概念。助力读者全面理解池化层,为优化卷积神经网络性能提供理论支持。
2025-05-12 08:17:14
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原创 深入剖析卷积神经网络之卷积层:原理、类型与优化策略
本文深入探讨卷积神经网络中卷积层相关知识,介绍卷积原理,分析其在图像中作用及不同卷积核类型特点,探讨卷积核大小、数量等问题,总结减少参数量方法,对比标准卷积与其他卷积方式差异,阐述宽卷积优势。
2025-05-11 10:45:00
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原创 深入理解卷积神经网络的输入层:数据的起点与预处理核心
本文围绕卷积神经网络输入层展开,详细介绍其在网络中的重要作用,包括接收不同领域数据的形式及传递数据的过程。深入解读数据预处理的关键操作,如去均值、归一化和PCA/白化。助力读者透彻理解输入层,为构建高效卷积神经网络奠定基础。
2025-05-10 22:02:55
1174
原创 密集连接卷积网络DenseNet
本文全面剖析DenseNet(密集连接卷积网络)这一深度学习模型。介绍其提出背景,详述通过密集连接解决梯度消失、加强特征传播复用的创新机制,解析网络结构组成及特点,展示在图像分类等任务中的优秀性能,探讨对深度学习发展的推动作用,为深入理解卷积神经网络提供独特视角。
2025-05-08 09:45:00
631
原创 VGGNet:深度学习中的经典卷积网络架构剖析
本文详细剖析VGGNet这一经典卷积网络架构。介绍其提出背景及在图像分类、定位任务中的卓越表现,深入解析网络结构,包括不同版本的演进、3×3卷积核的独特设计与优势,探讨模型特性及训练技巧。结合网络结构图与参数表格,展现VGGNet在深度学习发展中的关键价值。
2025-05-07 08:30:00
1105
原创 深度学习模型GoogLeNet的创新
本文深入剖析GoogLeNet这一深度学习经典模型。介绍其在2014年ILSVRC竞赛夺冠的辉煌成就,解析独特的Inception结构及其版本迭代,阐述模型在深度和宽度上的创新扩展。结合网络结构图、性能比较图与参数表格,展示GoogLeNet的架构优势,为深度学习爱好者提供全面的技术解读。
2025-05-06 19:30:00
916
原创 探索NIN网络:创新架构与卓越性能解析
本文深入探讨卷积神经网络NIN(Network In Network)。介绍其提出背景,详细解析由多层感知卷积层构成的独特网络结构,阐述用多层感知机替代传统卷积、全局平均池化替代全连接层的创新点及优势,结合实验结果展示其在分类任务中的出色表现,为理解深度学习网络架构提供新视角。
2025-05-06 09:13:26
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原创 深度学习里程碑:AlexNet 架构解析与核心技术详解
本文深度解析2012年ILSVRC冠军模型AlexNet,全面阐述其在深度学习发展中的关键突破。从模型架构出发,详细解析卷积层、池化层、全连接层的数学原理,重点分析ReLU激活函数、LRN局部归一化、重叠池化等创新技术的数学表达与工程价值。结合网络结构图与参数表格,揭示AlexNet如何通过GPU并行计算突破算力限制,为深层神经网络的可行性提供实证。
2025-05-05 09:45:00
1052
原创 深度解析ZFNet:微调优化与可视化创新
本文深入剖析卷积神经网络ZFNet。阐述其在AlexNet基础上的改进,重点解析第一层卷积核调整的意义,介绍通过转置卷积可视化各层输出特征图的技术及作用。结合网络结构图和参数表格,分析其在2013年ILSVRC竞赛夺冠的优势,展现ZFNet在深度学习发展中的关键价值。
2025-05-04 19:15:00
1011
原创 深度学习经典网络之LeNet-5详解
本文深入剖析卷积神经网络LeNet-5。介绍其提出背景与在深度学习发展历程中的重要地位,详细解析模型结构,包括各层参数配置、连接方式,探讨模型特性,如卷积、下采样、非线性映射等操作组合的意义。通过研究LeNet-5,为理解深度学习网络原理和后续网络发展提供基础。
2025-05-03 19:00:00
1593
原创 卷积神经网络进化史:从LeNet-5到现代架构的完整发展脉络
本文系统梳理卷积神经网络(CNN)从诞生到繁荣的发展历程。从1998年Yann LeCun开创性的LeNet-5出发,重点解析2012年引爆深度学习革命的AlexNet,并详细拆解后续演进的五大技术方向:网络深度化(VGG)、卷积功能强化(ResNet)、检测任务迁移(Faster R-CNN)、模块创新(Inception)和轻量化设计(MobileNet)。通过关键网络的结构图解和性能对比,帮助读者建立CNN发展的完整认知框架。
2025-05-03 14:30:00
1325
原创 深度残差网络ResNet
本文深度解析ResNet这一深度学习领域的标志性模型。介绍其诞生背景,详述通过残差学习解决网络退化问题的核心思想,剖析网络结构及不同版本特点,展示在图像分类等任务中的卓越性能,探讨其对深度学习发展的重大推动作用,为理解深度神经网络提供关键视角。
2025-05-02 11:36:18
1044
原创 机器学习中的学习率及其衰减方法全面解析
**摘要**: 本文深入解析机器学习中的学习率及其衰减方法,涵盖学习率的作用、常用衰减参数及七种主流衰减策略(分段常数、指数、自然指数、多项式、余弦、线性余弦、噪声线性余弦)。通过公式推导与图示对比,揭示不同衰减方式的适用场景与性能差异,并结合实际训练需求指导超参数调优。关键词:学习率、衰减方法、梯度下降、超参数优化、模型收敛。
2025-05-02 09:45:33
1134
2
原创 深度学习正则化:原理、方法与应用深度解析
本文深入探讨深度学习中的正则化技术,介绍其避免过拟合的重要性,详细讲解常见的正则化方法,如$L_1$和$L_2$正则化、Dropout等,并通过线性回归案例和神经网络训练流程对其进行直观阐释。帮助读者理解正则化原理,掌握在深度学习中有效应用正则化技术的方法,提升模型泛化能力。
2025-04-30 17:30:00
854
原创 深度学习中的优化算法:基础全面解析
本文系统介绍深度学习中的优化算法,从传统的梯度下降法及其变种,到基于动量、自适应学习率的先进算法,深入剖析各算法的原理、优缺点及适用场景。通过详细的公式推导和直观的解释,帮助读者理解算法核心机制,同时阐述算法在实际应用中的注意事项,为深度学习模型的训练优化提供全面指导。
2025-04-29 19:15:00
1794
原创 超参数详解:从基础概念到优化策略的全面指南
本文深入解析机器学习中超参数的核心概念,详细对比参数与超参数的本质区别,系统介绍学习率、隐含层数量等常见超参数类型,以及网格搜索、贝叶斯优化等主流寻优方法。结合超参数搜索的标准流程,通过具体案例演示如何高效调整超参数以提升模型性能,为机器学习实践者提供完整的超参数优化解决方案。
2025-04-27 19:15:00
1310
原创 深度学习中的预训练与微调:从基础概念到实战应用全解析
本文系统解析深度学习中预训练与微调技术,涵盖核心概念、技术优势、模型复用策略、与迁移学习的结合方式,以及微调过程中网络参数更新机制、模型状态分类等内容。同时深入分析深层神经网络训练难点如梯度消失/爆炸问题,为模型优化提供理论支撑。适合深度学习开发者及研究者快速掌握迁移学习核心技术。
2025-04-26 21:43:27
1274
原创 深入剖析EM算法:原理、推导与应用
本文详细介绍了最大期望算法(EM算法)。阐述其作为迭代进行极大似然估计的优化算法,在处理包含隐变量或缺失数据的概率模型参数估计中的应用。深入探讨EM算法的基本思想、推导过程、求解步骤及算法流程,助力读者理解并运用该算法解决实际问题。
2025-04-25 10:00:00
1711
原创 深度学习关键要素:激活函数
**摘要**:本文深入探讨深度学习中的激活函数,详细介绍了常见激活函数的原理、特点、优缺点及适用场景。通过对激活函数的理解,有助于更好地设计和优化深度学习模型,提升模型的性能和效果。
2025-04-23 08:15:00
2052
原创 深度学习中的参数初始化:从原理到实战全解析
**摘要**:本文深入解析深度学习中的参数初始化技术,系统阐述其核心作用、常见方法及实践策略。通过数学原理、公式推导和案例分析,详细讲解随机初始化、Xavier初始化、Kaiming初始化等主流方法的适用场景与优缺点,帮助读者理解如何通过合理的参数初始化避免梯度消失/爆炸、加速模型收敛,是深度学习模型训练的关键基础技术。
2025-04-22 10:00:00
1183
原创 深度学习中的归一化技术:从原理到实战全解析
**摘要**:本文系统解析深度学习中的归一化技术,涵盖批量归一化(BN)、层归一化(LN)、实例归一化(IN)、组归一化(GN)等核心方法。通过数学原理、适用场景、优缺点对比及实战建议,帮助读者理解归一化如何解决梯度消失、加速模型收敛、提升泛化能力,是深度学习调参与模型优化的必备知识。
2025-04-21 21:21:54
920
多模态情感分析的张量融合网络(Tensor Fusion Network):原理、实践与代码实现
2025-04-01
Physics‐informed reinforcement learning for optimal control of n
2025-03-21
nnMamba:基于状态空间模型的3D生物医学图像分割、分类和地标检测
2025-03-07
空空如也
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