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RSS订阅原创 【李沐老师AI论文精读笔记】CLIP 改进工作
CLIP模型的“图文对齐”思想被大量迁移到语义分割、目标检测甚至统一视觉语言模型中。本文是对李沐老师的AI论文精读之CLIP论文串讲的笔记梳理，将系统梳理这些代表性工作（LSeg、GroupViT、ViLD、GLIP等），帮助你快速了解CLIP的相关工作。
2025-10-31 14:58:34
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原创 卷积神经网络(CNN)中1×1卷积核详解
1×1卷积核在卷积神经网络（CNN）中扮演着关键角色，主要用于调整通道数、融合通道信息以及优化计算效率。
2025-03-14 18:28:31
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原创 深度学习中的 Linux 常用指令大全
本博客将介绍深度学习工作中最常用的 Linux 指令，包括 环境管理、文件操作、数据处理、GPU 监控 等方面，并附带示例。
2025-03-13 14:49:29
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原创 深度学习中的微调（Fine-tuning）&PyTorch 实践
简洁来说：微调（Fine-tuning）是一种迁移学习（Transfer Learning）方法，它基于已经训练好的模型进行优化，使其在新任务或新数据集上表现更佳。通常，我们会从一个在大规模数据集上预训练的模型（如ImageNet上的ResNet、BERT等）出发，对其进行小规模的更新，使其适应特定应用。预训练模型（Pre-trained Model）：利用已有的深度学习模型，该模型已经在大规模数据集上学习到了丰富的特征表示。冻结部分参数（Freezing Layers）
2025-03-13 13:39:48
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空空如也
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