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RSS订阅原创 算法消融实验
算法消融实验（Ablation Study）是一种通过逐步移除或修改模型中的某个组件（如模块、层、特征、超参数等），观察其对性能的影响，从而验证该组件的必要性和有效性的实验方法。其核心思想是：通过“破坏”模型的一部分，分析该部分对整体性能的贡献，类似于医学中的“消融术”（通过切除组织观察效果）。举例假设提出了一种新的神经网络模型，包含模块A、B、C。消融实验可能包括：移除模块A，观察性能是否下降；替换模块B为传统方法，验证其创新性；调整超参数C的取值，分析其敏感性。
2025-03-07 09:54:29
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原创 Word交叉引用文献标号更新
在 Microsoft Word 中更新交叉引用的编号其实很简单，当文档中插入或删除内容（如图表、标题或参考文献）导致编号发生变化时，交叉引用不会自动实时更新，需要手动触发更新。
2025-02-23 19:36:24
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原创 AttributeError: ‘function‘ object has no attribute ‘set_matplotlib_formats‘
原因分析：display.set_matplotlib_formats('svg')没有导入相应的包display。
2023-07-24 13:45:57
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原创 深度学习——Softmax回归
多分类问题是指分类的类别数大于2。多分类一般需要多个线性判别函数， 但设计这些判别函数有很多种方式。“一对其余”方式和“一对一”方式都存在一个缺陷：特征空间中会存在一些难以确定类别的区域，而“argmax”方式很好地解决了这个问题。其中红色直线表示判别函数f(⋅) = 0的直线， 不同颜色的区域表示预测的三个类别的区域（w1w2和w3）和难以确定类别的区域（‘?
2023-07-20 21:15:22
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原创 PyTorch中不能对不同形状的tensor进行in_place操作
使用 𝐓𝐞𝐧𝐬𝐨𝐫 初始化一个 𝟏 × 𝟑 的矩阵 𝑴 和一个 𝟐 × 𝟏 的矩阵。函数将二者形状统一，再进行in_place操作。对于两个不同形状的tensor，需要先利用。，而不是创建一个新的张量。操作是一种直接更改给定张量的内容而。，然后利用in_place对。在PyTorch中，
2023-07-08 19:57:46
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原创 python三维数组及索引
但创建矩阵时，i：每一个矩阵的列数，j：每一个矩阵的行数，k：二维矩阵的个数。学习小白遇到创建三维数组后，索引赋值时出现“创出索引范围”的错误。创建11*11*5的矩阵，然后对其进行索引。因此，在对三维数组索引赋值时，应改为。第一维 i：确定是哪一个二维矩阵。第二维 j：每一个二维矩阵的行。第三维k：每一个二维矩阵的列。
2023-03-26 11:36:48
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空空如也
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