小冶的博客

GPU加速原理这里默认你说的gpu加速是指NVIDIA的cuda加速，CPU是中央处理单元，gpu是图形处理单元简单的说，gpu由上千个流处理器(core)作为运算器。执行采用单指令多线程(SIMT)模式。在训练网络中，其实大量的运算资源都消耗在了数值计算上面，大部分网络训练的过程都是1.计算loss，2.根据loss求梯度，3.再根据梯度更新参数（梯度下降原理）。无论在GPU还是CPU中，都是不断重复123步。但是由于CPU是通用计算单元（并不擅长数值运行），而GPU特长是图像处理（数值计算）。所以GP

回归VS分类对连续型变量做预测叫回归，对离散型变量做预测叫分类线性回归的主要任务是什么？线性回归的任务是找到一个从特征空间X到输出空间Y的最优的线性映射函数。损失：那既然是找直线，那肯定是要有一个评判的标准，来评判哪条直线才是最好的。OK，道理我们都懂，那咋评判呢？其实简单的雅痞。。。只要算一下实际房价和我找出的直线根据房子大小预测出来的房价之间的差距就行了。说白了就是算两点的距离。当我们把所有实际房价和预测出来的房价的差距（距离）算出来然后做个加和，我们就能量化出现在我们预测的房价和实际房价之间