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RSS订阅原创 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 深度学习入门Task_3笔记
在应用机器学习算法时，实践方法论能够帮助我们更好地训练模型。如果在Kaggle上的结果不太好，虽然Kaggle上呈现的是测试数据的结果，但要。看看模型在训练数据上面，有没有学起来，再去看测试的结果，如果训练数据的损失很大，显然它在训练集上面也没有训练好。接下来。1.模型偏差模型偏差可能会影响模型训练。举个例子，假设模型过于简单，一个有未知参数的函数代θ1得到一个函数fθ1(x，同理可得到另一个函数fθ2(x，把所有的函数集合起来得到一个函数的集合。
2024-09-03 09:42:35
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原创 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 深度学习入门Task_2笔记
将输入的特征 x 与一组权重 w 相乘，并加上一个偏置 b，得到预测结果 y。数学表达式如下：其中，xi 代表第 i 个特征，wi 代表该特征的权重，b 代表偏置。线性模型通过学习特征与结果之间的线性关系，来进行预测。例如，我们可以使用线性模型预测视频观看次数，其中特征可以是前一天的视频观看次数，权重和偏置则由模型学习得到。
2024-08-31 08:50:28
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原创 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 深度学习入门Task_1笔记
找出本篇中形如回归（regression）加粗字体的术语，并用自己的话进行解释，列成表格。回归（regression）假设要找的函数的输出是一个数值，一个标量（scalar），这种机器学习的任务称为回归。分类（classification）分类任务要让机器做选择题。人类先准备好一些选项，这些选项称为类别（class），现在要找的函数的输出就是从设定好的选项里面选择一个当作输出，该任务称为分类。结构化学习structured learning）
2024-08-25 12:42:11
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原创 Datawhale AI夏令营第四期魔搭-AIGC文生图方向 task_03笔记
是GUI（图形用户界面）的一种，是基于节点工作的用户界面，主要用于操作图像的生成技术，ComfyUI 的特别之处在于它采用了一种模块化的设计，把图像生成的过程分解成了许多小的步骤，每个步骤都是一个节点。它可以通过高效且灵活的方式实现模型的个性化调整，使其能够适应特定的任务或领域，同时保持良好的泛化能力和较低的资源消耗。Stable Diffusion的基本原理是通过降噪的方式（如完全的噪声图像），将一个原本的噪声信号变为无噪声的信号（如人可以理解的图像）。采样器可以调节生成过程的速度和质量之间的平衡。
2024-08-17 21:48:36
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原创 Datawhale AI夏令营第四期魔搭-AIGC文生图方向 task_02笔记
我们使用来练习借助AI智能助手帮我们阅读代码。【点击标题直达~~】是具有信息查询、语言理解、文本创作等多能力的AI助手。编程与技术支持能力是他的强项之一。作为一个AI助手，通义千问就是你专属的、可随时触达的、24小时随时待命的贴心助教，可以帮助你解决很多学习中遇到的问题。
2024-08-14 12:35:37
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原创 Datawhale AI夏令营第四期魔搭-AIGC文生图方向 task_01笔记
文生图主要以SD系列基础模型为主，以及在其基础上微调的lora模型和人物基础模型等。接下来，我们简单了解下提示词、lora、ComfyUI和参考图控制这些知识点。提示词提示词很重要，一般写法：主体描述，细节描述，修饰词，艺术风格，艺术家例如：promts负向promptsLoraStable Diffusion中的Lora（LoRA）模型是一种轻量级的微调方法，它代表了“Low-Rank Adaptation”，即低秩适应。
2024-08-10 20:29:58
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为什么打出来不是三角形啊？空格哪里打错了呢
2021-11-02
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