深度学习论文中的黑话总结

本文总结了深度学习论文中常见的术语,如SOTA代表最前沿的研究成果,Vanilla Model指未经修改的原始模型,Backbone是计算机视觉模型中提取特征的关键部分,Saturation描述激活函数中导致梯度消失的情况,Perturbation用于测试模型鲁棒性的随机扰动,而trivial则常用于描述简单的内容或结构。

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最近做毕业设计的时候需要大量阅读论文,在阅读的过程中难免会遇到反复出现却又不认识的词汇,这些词汇有本身的含义,又不是像Convolutional Neural Network这种专业词语,一般是缩写或者比喻,对于初学者有的时候很难理解,所以在这里做一个总结。

  1. SOTA: State-Of-The-Art, 即最前沿的研究成果。论文说提出的算法表现超过了SOTA算法,就是说比目前已知表现最好的算法效果更好。
  2. Vanilla Model: Vanilla的模型指的是最简单、最原始的模型,没有经过任何升级或修改。这里可以参考Wikipedia:

In computer science, vanilla is the term used to refer when computer software and sometimes also other computing-related systems like computer hardware or algorithms are not customized from their original form, i.e., they are used without any customizations or updates applied to them. Vanilla software has become a widespread de facto industry standard, widely used by businesses and individuals. The term comes from the traditional standard flavor of ice cream, vanilla. According to Eric S. Raymond’s The New Hacker’s Dictionary, “vanilla” means more “default” than “ordinar

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