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RSS订阅原创 跑YOLO时，batch、batch size傻傻分不清楚
其实就是我们每一个batch包含多少张训练集，还是1092举例，假设我们设置batch size是128，那么训练过程拿batch时，就相当于一下子抓取了128张图片，当然我们可以计算8×128=1024的，也就说我们会余下几张，那剩下的这几张也会组成一个batch，参与到模型训练中。首先他表示‘批次’的意思，就比如说我们现在有训练集1092张，如果全部给模型，电脑的显存占用肯定不足，因为现在图像通常较大，这会直接导致训练崩溃。这其实就是它的含义，目前GPU非常擅长并行处理，这就造就了我们可以快速训练，
2026-06-19 18:22:33
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原创 mathtype任意更新编号（傻瓜教程）
本文解决了硕士毕业论文中使用学校模板时出现的公式编号跳变问题。通过分析Word域代码发现，公式编号由SEQ序列变量控制，其中包含MTEqn（公式序号）和MTSec（章节号）。关键修改方法是添加\r参数来重置序列起始值，如添加\r2可将章节号改为2。操作步骤包括：1）选中公式编号；2）修改域代码添加\r参数；3）更新域即可实现编号自定义。该方法同样适用于调整公式序号，解决了编号只能从"章节号-1"开始的问题。
2026-06-19 12:26:03
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原创 小白学习Unsupervised domain adaptation by backpropagation
有道友解释说可以假设，如果整体取反，那Gradient Reversal Layer应该就等价于放在域分类损失的后方，这与本模型并不等价，所以本身不成立。将有标签信息与特征信息的源域学习来的权重，迁移至目标域，在这个过程中学习的权重包含两种域间最本质的特征，也就是其域不变性。上面说的网络是神经网络，神经网络刚好适用于我们生成对抗网络的实现，并不是故意选择这种模型。这是我自己大概的理解，大家可仅供参考，有很多需要我去学习的地方，所以慢慢努力吧。所以图中粉色部分在反向传播的过程，确实是图中所示的偏导。
2025-09-24 17:05:58
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空空如也
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