目前待解决的问题

最新推荐文章于 2025-07-31 17:06:18 发布
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分类专栏： 视频动作识别 文章标签： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/further_Yan/article/details/111462404
博客聚焦深度学习模型过拟合问题，提出从网络结构改善、调参、整理数据集等方面解决。还涉及模型随机初始化、可视化，包括模型和损失函数可视化，以及创造解决函数等内容。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

问题

  1. 过拟合
  2. 网络结构改善
  3. 调参
  4. 整理相关数据集
  5. 如何进行模型的随机初始化
  6. 模型如何进行可视化
  7. 损失函数可视化
  8. 创造解决函数
区块链存在哪些问题需待被解决?
ml16657259232的博客
07-02 2686
虽然说区块链越来越被大家熟知，全国各地的政策也都在逐渐利好，但是区块链的实际落地应用，在我们身边却很少见到。 区块链目前大部分是政府在推动使用，接下来是企业，可以说目前区块链技术基本上是完全ToB的，没有ToC。如果你把炒币算进去的话，那就有ToC了。 区块链技术的落地应用距离能被绝大多数人使用，还需要时间的等待，仍然有很多的问题没有被解决。 一、自身的效率问题 我们能看到区块链技术在各种行业的应用探索这类新闻，最多是还是在金融行业的应用。但是针对金融业务频繁的交易需求，目前区块链技术还没.
Agent让大模型从“解释问题”到“解决问题”
liangwqi的博客
07-23 1845
大模型要实现从“解释”问题到“解决”问题的跨越，就离不开Agent。目前Agent有两条实现路径： 1.SOP+BOM，提前对解决问题流程抽取，根据问题调用相应处理问题流程 2.设定奖励规则，用RL算法让Agent自主探索 文章主要是介绍了SOP+BOM的agent实现路径。这条实现路径更可控更适合当前企业实际需要。 结合当前市面的几款产品，提出了：基本能力、支持工具集、操作编辑性、持续开发能力，四个维度的差评测评标准；对几款产品做了测评评价。目前看产品都具备基本工作流编排能力、每个流程测试、追溯能力，都支
求助：Traceback (most recent call last)
wang_huaiguang的博客
09-20 485
请问有人也遇到过这种情况吗。
yolov8—tracking
elegantandhh的博客
05-17 1221
复现yolov8的跟踪仓库
Yolov5 代码从入门到畅通（v6.2） 附代码注释
码农研究僧的博客
11-19 1万+
网上资料对于Yolov5原理比较多，代码解释比较少。那就写个注释补充个流程吧这部分代码主要来源于官方，v6.2：官方github通过detect代码文件来预测window文件用\，而linux操作系统使用/一开始的文件都是导入包名（为了验证导入的包路径正确，使用如下的代码进行验证） 整体的主函数为： 对应命令行格式下的参数可以为图片或者视频流：，代码运行截图如下： 具体解析参数的函数如下： 具体main函数的执行如下： 补充参数讲解，可看我这篇文章的补充：Python关于 *args 和 **kwargs
python assert in断言
VIEO
04-18 1万+
元学习论文总结||小样本学习论文总结 2017-2019年计算机视觉顶会文章收录 AAAI2017-2019 CVPR2017-2019 ECCV2018 ICCV2017-2019 ICLR2017-2019 NIPS2017-2019 那么我们什么时候应该使用断言呢？如果没有特别的目的，断言应该用于如下情况： 防御性的编程 运行时对程序逻辑的检测 合约性检查（比如前置条件...
NLP待解决的问题及挑战
明日世界
07-15 2554
自然语言处理待解决的问题 多模态的融合 其实我们人是不怎么区分图片、文字、声音，因为到脑海中都会变成表述。这样类比到神经网络上，我们也可以对不同类型的信息源同等对待，同等建模，得到一个融合的信息，再基于这种信息进行编码解码，然后再生成其他媒介的东西，或者混合媒介的东西。 现在「读图」这件事更多的是图像领域的科研人员在做，NLP 领域的人很少涉足，NLP 研究人员一般是你读出来什么，表示成自然...
设计模式解决的问题
cainiaoshuai的博客
11-05 3361
以java为列 1.类过于庞大 2.类在设计时实现多复用，高内聚，低耦合。 3.容易兼容新街口。 专业点讲： 设计模式（Design pattern）是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。使用设计模式是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解、 保证代码可靠性。 设计模式最主要解决的问题是通过封装和隔离变化点来处理软件的各种变化问题。 隔离变化的好处在于
三星s10待机耗电怎么解决_三星S10再曝两大缺陷，信号频繁掉线，待机状态耗电严重...
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weixin_33303537的博客
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凭借着全新的外观，强悍的堆料以及良心的价格，在三星S10系列发布以来，全球都收到了热捧。不过随着三星S10的使用者越来越多，现在这款手机的一些缺陷也开始被逐渐曝光。此前在三星S10发布之初，有外媒爆出三星S10的超声波屏幕指纹经常会出现注册失败的问题，后来三星官方也是做出了回应，表示会通过升级完善。现在又有外媒爆出了三星S10的另外两个 问题，分别是信号和电量消耗过快问题。目前在三星论坛上，有不少...
计算机有关的科学问题,当前计算机科学发展遇到的急需解决的主要问题有哪些？...
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06-15 2790
互联网的出现极大地改变了人类的生活，也使得计算机技术走进了千家万户。李国杰院士认为，当前计算机科学发展遇到的急需解决的主要问题有以下三方面：(1)复杂性问题。计算机科学的实质是动态的复杂性问题。现在一个芯片的晶体管有上亿甚至几十亿个，这个数目已和人 类大脑里的神经元的数目一样多。如何保证这样一个复杂的系统能够正常工作而不出现错误，这已不止是一般的测量能够解决的问题，急需科学、高效的解决方案。(2)...
leetcode跳动问题-leetcode-js:leetcode问题的解决方案（在javascript中），每个问题的时间复杂度都超过90+
06-30
索引的顺序解决问题。 希望我每天都能抽出时间解决3个以上的问题。 在我的 LeetCode 帐户页面上查看更多信息：。 待办事项清单 问题 5. 最长回文子串 实现复杂度为 O(n) 的 Manacher 算法 问题 10. 正则表达式匹配 ...
如何解决过拟合问题？
黄飞的博客专栏
03-04 2万+
如何降低过拟合？这是深度学习中非常重要的问题。关于过拟合的相关概念和过拟合带来的危害，可参考笔者之前的博客：过拟合与欠拟合简要总结。如何解决过拟合？1. 获取和使用更多的数据集对于解决过拟合的办法就是给与足够多的数据集，让模型在更可能多的数据上进行“观察”和拟合，从而不断修正自己。然而事实上，收集无限多的数据集几乎是不可能的，因此一个常用的办法就是调整已有的数据，添加大量的“噪音”，或者对图像进行锐
使用cartographer算法和Turtlebot3机器人在自己构建的室内场景中建图（存在待解决问题）
田田田的博客
12-18 2078
本文叙述了在gazebo仿真环境和rviz可视化工具的背景下，使用cartographer算法和turtlebot3-burger机器人在自己构建的室内场景中建图过程。目前存在的问题是在建图过程中只能在机器人移动过程中实时显示点云信息，但无法建立地图，Rviz中显示No map received。待解决后再将解决方法和最终实验结果更新至此文。 1. 建立工作空间 （1）建立cartographer功能包 # 安装依赖项 sudo apt-get install -y google-mock libboos
Web 端视频播放的常见问题及相应解决方案
eshine Lau 的博客
04-17 2960
视频播放失败 网络 跨协议拦截 CDN 无视频 CDN 鉴权失败 微信浏览器拦截 跨域问题 视频未转码 异常视频 浏览器环境不支持播放 浏览器不支持 Flash 浏览器不支持 MSE 浏览器不支持解码 H264 或者不支持播放 MP4、HLS 格式的视频 HLS 加密视频播放失败 获取 key 失败 解密失败 浏览器劫持视频播放 视频激活播放后强制全屏 视频无法被其他元素覆盖 播放器出现多余的图标 播放器出现广告、下载、推荐视频等内容 Android 端播放视频不会随着页面滑动 播放器显示尺寸 播放器出现黑
深度学习G5周：Pix2Pix理论与实战
最新发布
Radiantsss的博客
07-31 492
学习了Pix2Pix算法，Pix2Pix是图像翻译必读的文章之一，核心技术有以下三点：①基于CGAN的损失函数,②基于U-Net的生成器，③基于PatchGAN的判别器。Pix2Pix虽然能在很多图像翻译任务上取得令人经验的效果，但因为它的输入是图像对，因此它得到的模型还是有偏（模型能够在与数据集近似的x的情况下得到满意的生成内容，但如果输入x与训练集偏差过大，得到结果不那么理想）的。学习每个模型的结构还是很有挑战性的，需要很长时间理解。
循环神经网络 中文情感分析案例
2301_76654710的博客
07-28 842
目录一、数据处理1、读取原始文件2、清洗数据3、分词4、构建词典并保存5、把每条文本编码成数字列表6、固定长度二、设置数据集、数据加载器三、构建模型结构四、配置具体模型参数与训练细节五、开始训练并保存六、模型测试（测试集）七、单条评论测试（可选）又做了一个小案例，刚好来复盘一下，是关于分析酒店评论的好坏，首先原始数据集如下：前面一列是标签，1代表好评，0代表差评，后面的是评论内容，一共有5000多条评论，下面开始：这里我总结了一下大概的步骤：读取原始文件 --> 清洗数据（去除标点符号等） --> 分词 -
基于深度学习的医学图像分析：使用YOLOv5实现细胞检测
qq_74383080的博客
07-28 2230
本文介绍了使用YOLOv5实现医学图像中细胞检测的方法。文章首先阐述了医学图像分析和细胞检测的重要性及其在病理诊断、生物医学研究等领域的应用。然后详细讲解了YOLOv5的架构优势，包括高效性、灵活性和可扩展性。接着提供了完整的代码实现方案，包括环境准备、数据集加载、预训练模型迁移、模型训练与评估等步骤。通过实际案例展示了如何将YOLOv5应用于细胞检测任务，并鼓励读者尝试改进模型性能。文章为AI在医疗影像分析领域的实践应用提供了实用指导。
【大模型LLM】大模型训练加速 - 梯度累积（Gradient Accumulation）原理详解
weixin_43988131的博客
07-28 768
大模型训练加速 - 梯度累积（Gradient Accumulation）原理详解
时间序列预测目前存在哪些待解决的问题
07-15
时间序列预测是一个活跃的研究领域，尽管已经取得了一些重要进展，但仍然存在一些待解决的问题。以下是一些常见的问题： 1. 非线性和非平稳时间序列：许多现实世界的时间序列数据具有非线性和非平稳的特性，传统的线性模型可能无法很好地捕捉这种复杂性。因此，如何建立适用于非线性和非平稳时间序列的预测模型仍然是一个挑战。 2. 数据缺失和噪声：时间序列数据中经常存在缺失值和噪声，这可能会导致模型训练和预测的困难。如何处理缺失值和噪声，并提高模型的鲁棒性和准确性仍然是一个重要的问题。 3. 长期依赖关系：某些时间序列数据中存在长期依赖关系，即当前观测值与过去较远观测值之间存在依赖关系。传统的模型如ARIMA和传统的循环神经网络（RNN）可能会面临梯度消失或爆炸等问题，限制了其对长期依赖关系的有效建模能力。 4. 多变量时间序列：现实世界中的时间序列往往是多变量的，即包含多个相关联的变量。如何有效地建模和预测多变量时间序列，尤其是在变量之间存在复杂的依赖关系时，仍然是一个具有挑战性的问题。 5. 不确定性建模：时间序列预测通常伴随着一定的不确定性。如何准确地估计和建模预测结果的不确定性，以及如何利用不确定性信息进行决策和风险管理，是一个重要的研究方向。 6. 高维时间序列：随着传感器技术和大数据的发展，高维时间序列数据变得越来越常见。如何处理和建模高维时间序列数据，并从中提取有用的信息，仍然是一个具有挑战性的问题。 这些问题都是时间序列预测领域当前待解决的挑战，研究人员正在不断努力寻找创新的方法和技术来解决这些问题。
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