- 博客(68)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 全景分割、语义分割和实例分割的区别与联系
摘要：全景分割、语义分割和实例分割均用于像素级图像理解，但目标不同。语义分割仅分类像素（如“人”“车”），不区分同类个体；实例分割进一步区分同类实例（如“人1”“人2”），但忽略背景；全景分割整合两者，覆盖全场景（含背景），为每个像素分配“类别+实例ID”。三者技术同源（CNN、Transformer），任务递进（从粗到细），应用场景互通（自动驾驶、医学影像等）。核心区别在于输出粒度与背景处理，全景分割提供最全面的场景解析。
2025-09-19 13:21:08
628
原创 正负样本极度不平衡时，哪个评估指标最“坑”？
摘要： 在正负样本极度不平衡（如1:1000）的分类任务中，准确率（Accuracy）是最不可靠的评估指标。因其易被多数类数量绑架，即使模型将全部样本预测为负类（漏检所有正样本），Accuracy仍可高达99.9%，掩盖模型失效。相比之下： 精确率（Precision）：衡量预测正类的准确性，不受多数类干扰； 召回率（Recall）：反映对真实正类的覆盖能力，直接关联业务风险； F1分数：调和Precision与Recall，平衡少数类识别效果。 建议优先选择后三者，并结合采样、代价敏感学习等方法优化模型。
2025-09-16 18:10:12
594
原创 EfficientNet系列：重新定义卷积神经网络的高效范式
EfficientNet通过创新的复合缩放策略和神经架构搜索技术，解决了传统CNN模型单维度缩放导致的性能瓶颈。其核心创新包括：1）用统一缩放因子协同调整深度、宽度和分辨率，实现计算效率最大化；2）采用轻量化的MBConv模块，结合深度可分离卷积和SE注意力机制；3）通过自动搜索生成最优基础模型。EfficientNet系列在ImageNet等任务上以更小的计算量达到最优精度，尤其适合移动端和边缘计算场景，为计算机视觉领域提供了高效模型的典范。
2025-08-20 10:08:39
1068
原创 ViT（Vision Transformer）：当Transformer“入侵”视觉领域，CNN的统治地位被撼动？
《Vision Transformer（ViT）开创视觉新时代》摘要：2020年Google提出的ViT首次将Transformer成功应用于计算机视觉，通过将图像分割为16x16的Patch序列并引入自注意力机制，突破了传统CNN局部感受野的限制。ViT的核心包括图像分块嵌入、可学习位置编码、标准Transformer编码器和分类头设计，其全局建模能力在大规模数据下（如JFT-300M）展现出超越CNN的性能优势，但存在小数据表现不足和计算复杂度高的局限。ViT统一了视觉与NLP的架构范式，为多模态模型奠
2025-08-20 10:08:20
1137
原创 MobileNet系列：轻量级卷积神经网络的进化之路
摘要： MobileNet系列是轻量级卷积神经网络标杆，通过深度可分离卷积（V1）、倒残差结构（V2）和硬件感知优化（V3）实现高效计算。V1用ReLU6激活降低计算量达标准卷积1/8；V2引入线性瓶颈层避免信息丢失，准确率提升至72%；V3结合神经架构搜索和h-swish激活，在0.22B FLOPs下达到75.2%准确率。该系列显著推动了移动端和嵌入式AI落地，成为资源受限设备的首选方案。（149字）
2025-08-19 10:12:31
1183
原创 Conda虚拟环境常用命令全解析：从入门到精通
摘要： Conda作为跨平台的包与环境管理工具，能有效解决Python项目依赖冲突问题。本文总结了Conda的核心操作： 环境管理：创建（conda create）、激活/停用（activate/deactivate）、查看（env list）、删除（env remove）虚拟环境； 包管理：安装（conda install）、升级/降级（update/install）、卸载包（remove），建议混合使用pip时遵循“先Conda后pip”原则； 环境迁移：通过YAML文件导出（env export）和导
2025-08-19 10:11:39
2808
原创 神经网络显存占用分析：从原理到优化的实战指南
深度学习训练中的“显存爆炸”（OOM）是常见问题，主要由模型参数、中间激活值、梯度和优化器状态等占用GPU显存超过容量导致。本文深入分析了显存的核心消耗点，包括参数计算、激活值随Batch Size增长的规律，以及优化器状态对显存的影响。介绍了nvidia-smi、torchinfo等工具定位显存瓶颈，并提出了多层次的优化策略：模型设计上采用轻量架构和量化，训练配置上调整Batch Size和使用混合精度，以及通过梯度检查点和及时释放变量等框架技巧降低显存占用。这些方法帮助开发者有效管理显存，避免OOM错误
2025-08-18 14:30:28
768
原创 模型推理速度优化指南：从模型结构到硬件，全面解析影响因素
摘要：模型推理速度是AI技术落地的关键瓶颈。本文从模型结构、硬件配置、软件框架和数据流程分析了影响推理速度的核心因素。模型设计中，参数量、网络复杂度、激活函数选择直接影响计算效率；硬件层面，GPU/TPU/CPU的算力、显存带宽和指令集支持差异显著；软件优化包括推理引擎选择、模型量化和算子优化；数据流程中，输入尺寸、批处理大小和预处理/后处理效率也至关重要。针对不同场景（实时视频、云端高并发、边缘设备），需采取模型轻量化、硬件适配、动态批处理等综合优化策略。（149字）
2025-08-18 14:26:26
1034
原创 FP32、FP16、Int8：从精度到效率，数据类型如何重塑计算世界？
本文深入解析了FP32、FP16和Int8三种数据类型的底层原理与核心差异。FP32（32位浮点）精度最高但效率低，适合科学计算；FP16（16位浮点）在精度和效率间取得平衡，广泛应用于深度学习训练；Int8（8位整数）效率最优但精度有限，主要用于移动端推理。文章通过对比它们的二进制结构、计算特性和适用场景，揭示了计算机科学中精度与效率的永恒权衡，并介绍了量化技术如何弥合不同精度间的鸿沟。随着硬件发展，这三种类型仍将是计算世界的核心支柱，支撑从科研到日常的数字化需求。
2025-08-15 10:49:48
1483
原创 正则化：从过拟合到泛化的「平衡艺术」
摘要： 正则化是解决机器学习模型过拟合的核心技术，通过在损失函数中加入惩罚项来约束模型复杂度，提升泛化能力。L1正则化（Lasso）通过稀疏化参数实现特征选择，L2正则化（Ridge）则压缩参数值使其平滑。深度学习中，Dropout通过随机失活神经元模拟集成学习，早停法则在验证集误差上升前终止训练。数据增强通过扩展训练数据分布提升鲁棒性。不同正则化方法适用于不同场景，常需组合使用，如弹性网络结合L1/L2优势。选择正则化策略需考虑数据特性、模型结构及任务需求，遵循奥卡姆剃刀原则平衡模型复杂度和泛化性能。
2025-08-15 10:41:35
1148
原创 从“学渣考试”到机器学习：一文搞懂欠拟合及其破解之道
欠拟合（Underfitting）是机器学习模型训练中常见的“翻车现场”，指模型过于简单，无法捕捉数据中隐藏的规律（模式），导致其在训练集（用来学习的“课本”）和测试集（用来考试的“新题”）上的表现都糟糕——训练误差（模型在训练集上的错误率）和测试误差（泛化误差）都居高不下，像极了一个连课本例题都没搞懂的学生。欠拟合的核心矛盾是模型的表达能力不足以捕捉数据中的规律。提升模型复杂度（换更强大的模型、增加参数）；优化特征质量（扩展特征、筛选关键特征）；充分训练模型（增加迭代次数、调整正则化）；
2025-08-14 10:38:43
853
原创 小目标检测总漏检？这8个方法帮你精准“抓小”
小目标检测的核心是“增强特征表达+平衡样本权重+优化损失与后处理”。通过数据增强放大小目标、特征增强保留细节、多尺度融合传递信息、损失函数聚焦小目标误差，结合检测头改进和后处理优化，可显著提升小目标的检测精度。实际应用中，需根据具体场景（如无人机影像、工业质检）选择最适合的方法组合，必要时可通过消融实验验证各模块的有效性。小目标虽小，却是决定检测系统鲁棒性的关键。掌握这些方法，让你的模型“既见森林，也见树木”！
2025-08-14 10:32:50
1265
原创 BN层：深度学习中的“数据稳定器”，如何解决训练难题？
批量归一化（Batch Normalization, BN）是解决深度神经网络中内部协变量偏移问题的关键技术。它通过对每批数据标准化（均值0、方差1），结合可学习的缩放和平移参数，稳定中间层输入分布，从而加速训练、缓解梯度消失、降低对初始化的敏感性。BN层在训练时使用批次统计量，测试时采用全局统计量，适用于全连接和卷积网络。作为深度学习的标配技术，BN显著提升了模型训练效率和性能，成为现代神经网络的基础组件。
2025-08-12 10:25:40
821
原创 提升CNN模型泛化能力的核心方法：从数据到模型的系统优化指南
提升CNN的泛化能力没有「银弹」，需从数据、模型、训练、损失函数多维度协同优化。数据层面：让模型接触真实世界的多样性；模型层面：在复杂度与正则化间找平衡；训练层面：引导模型收敛到泛化解；评估层面：量化问题并针对性改进。记住：泛化能力的最终检验标准是模型在真实生产环境中的表现。部署后需持续监控（如用TensorFlow Serving的监控功能），定期用新数据重新训练，才能保持模型的长期有效性。
2025-08-12 10:20:20
1211
原创 注意力机制进阶：从Channel Attention到Self Attention，看模型如何“聪明地聚焦”
本文深入解析了深度学习中的两种核心注意力机制：通道注意力（Channel Attention）和自注意力（Self Attention）。通道注意力通过SENet等模型对特征图通道进行动态加权，增强关键特征；自注意力则通过QKV变换建立序列元素间的全局关系，解决了长距离依赖问题。二者虽应用场景不同（图像vs序列），但本质都是通过动态权重分配实现信息聚焦。文章对比了两种机制的特点，并指出注意力技术正推动深度学习从特征提取迈向关系建模，未来可能进一步融合多种注意力形式以应对更复杂任务。这些机制使模型能像人类一样
2025-08-11 11:20:22
852
1
原创 Transformer Encoder 与 Decoder：从结构到功能的深度解析
本文深入解析了Transformer架构中Encoder与Decoder的分工与差异。Encoder通过双向自注意力机制全局理解输入序列，生成富含语义的上下文表示，适用于文本分类等理解型任务；Decoder采用掩码自注意力和编码器-解码器注意力，实现自回归生成目标序列，擅长机器翻译等生成型任务。两者通过残差连接和层归一化优化训练，核心差异源于"理解"与"生成"的不同功能目标。典型模型如BERT（纯Encoder）和GPT（纯Decoder）体现了这种分工优势，而Tra
2025-08-08 12:17:30
964
原创 交叉熵损失、二分类交叉熵与极大似然：从概率视角看分类模型的优化本质
本文从概率视角揭示了二分类交叉熵损失与极大似然估计的内在联系。交叉熵衡量预测分布与真实分布的差异，在二分类问题中表现为负对数似然函数。通过伯努利分布建模，推导出最小化交叉熵损失等价于最大化似然函数，展现了二者在优化目标上的一致性。这种关系可推广到多分类场景，解释了交叉熵损失的理论优势：概率解释性强、优化稳定，并直接反映模型对数据的拟合程度。理解这一联系，有助于深入把握分类模型的优化本质。
2025-08-08 12:14:09
869
原创 自注意力里的“神秘分母”：为什么dₖ的平方根必须存在？
Transformer模型中的自注意力机制使用缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention），其关键点是在点积结果后除以键向量维度dₖ的平方根。这个设计源于数学原理：随着维度增加，点积的方差线性增长，导致数值爆炸，使softmax输出趋于饱和，引发梯度消失和信息丢失问题。通过除以√dₖ，可将点积方差归一化为1，保持数值稳定，确保softmax处于敏感区域。实验证明，该缩放因子能显著提升模型性能，尤其在较高维度时效果更明显。相比其他方案，这一设计计算高效且无需额外参数，是平衡数值稳
2025-08-07 10:23:05
767
原创 从R-CNN到Fast R-CNN：目标检测的一次「速度革命」
Fast R-CNN是目标检测领域的「里程碑式」算法，它的价值不仅在于自身的性能提升，更在于定义了现代目标检测的通用框架整图特征提取：通过共享卷积计算避免重复劳动；ROI对齐：通过ROI Pooling（或其改进版ROI Align）解决区域特征尺寸不一致问题；多任务学习：分类与回归联合优化，提升任务间的协同性。从R-CNN到Fast R-CNN，再到Faster R-CNN、YOLO、SSD……目标检测技术的发展始终围绕「速度」与「精度」的平衡展开。
2025-08-07 10:22:26
965
原创 SGD vs Adam：深度学习优化器的原理
本文对比了深度学习中的两种核心优化器：SGD和Adam。SGD采用随机梯度下降，计算高效、泛化性强但收敛慢，适合小数据集和后期微调。Adam结合动量和自适应学习率，收敛速度快、调参简单，更适合大规模数据和深层网络训练。实际应用中可采用"Adam预训练+SGD微调"的混合策略。选择优化器需权衡任务需求：SGD适合追求精度，Adam适合快速收敛，关键是根据数据规模、模型复杂度和训练目标选择最适配的工具。
2025-08-06 10:31:04
1316
1
原创 超参数：机器学习模型的“隐形开关”，如何调出最优性能？
摘要： 超参数是机器学习模型训练前的预设规则，直接影响模型性能，需人工调整而非从数据中学习。与模型参数不同，超参数分为三类：1）模型结构类（如神经网络层数、决策树深度）；2）训练过程类（如学习率、批量大小）；3）正则化类（如Dropout率、L2系数）。调优方法包括网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化及自动化工具（如Optuna），需结合交叉验证和分阶段策略。调参需平衡模型复杂度与泛化性，是理论知识与实验经验的结合。
2025-08-06 10:30:03
811
原创 池化（Pooling）：卷积神经网络的「压缩大师」，凭什么成为CNN核心？
池化层是卷积神经网络（CNN）的关键组件，通过下采样实现三大核心功能：1）降维减参，大幅减少计算量；2）增强平移不变性，使模型对目标位置变化更鲁棒；3）推动特征抽象化，从底层细节过渡到高层语义。常见的池化方式包括最大池化（保留显著特征）、平均池化（平滑噪声）和全局池化（生成分类向量）。尽管新型网络架构涌现，池化"高效表达本质特征"的核心思想仍被广泛采用，在轻量级模型和注意力机制中持续发挥重要作用。作为CNN的"隐形支柱"，池化层以简单操作解决了计算效率与特征提取的关键
2025-08-05 12:49:26
1841
原创 卷积核大小的选择：大核一定更好？1x1核藏着什么秘密？
摘要： 卷积核大小是CNN设计中的关键超参数，但并非越大越好。大核（如5x5、7x7）虽能扩大感受野，却带来计算量平方级增长和过拟合风险；小核（如3x3）通过堆叠可等效大核感受野，更高效且利于局部特征提取。1x1卷积核是“隐藏王牌”，兼具降维、升维、跨通道融合功能，显著优化计算成本（如GoogLeNet、ResNet）。选择核尺寸需权衡任务需求：小目标检测用3x3，大场景理解可尝试5x5+1x1降维，移动端需小核+深度分离卷积。技术演进（AlexNet→VGG→ConvNeXt）表明，平衡效率与性能才是核心
2025-08-05 12:48:48
2012
原创 卷积层参数量计算指南：从公式到实例，彻底搞懂模型参数量
本文详细讲解了卷积神经网络（CNN）中卷积层参数量的计算方法。卷积层的参数量主要由卷积核权重（$k^2 \times C_{in} \times C_{out}$）和偏置项（$C_{out}$）组成，总公式为$C_{out} \times (k^2 \times C_{in} + 1)$。文章通过LeNet-5和ResNet-50的实例验证公式，并强调参数量与计算量（FLOPs）的区别：前者决定模型大小，后者影响运行速度。理解参数量计算有助于优化模型复杂度，在轻量化和部署场景中尤为重要。
2025-08-04 11:37:14
1588
原创 如何计算卷积层的计算量？从参数到公式的详细推导
本文详细推导了卷积神经网络(CNN)中卷积层的计算量估算方法。首先定义了输入特征图尺寸、卷积核尺寸、步长、填充等关键参数，给出了输出特征图尺寸的计算公式。核心推导部分证明，卷积层的总计算量(MAC)公式为：输出通道数×输出尺寸×卷积核面积×输入通道数。以VGG16首层为例，验证了该公式可准确计算约8850万次乘加操作。文章还讨论了深度可分离卷积的计算量优化方式，指出其计算量仅为标准卷积的1/Cout + 1/k²倍。理解这一计算量公式有助于在模型设计中平衡精度与效率，为硬件部署和框架优化提供理论基础。
2025-08-04 11:36:00
983
原创 层归一化（LayerNorm）与Batch归一化（BatchNorm）：从原理到实践的深度对比
摘要： Batch归一化（BN）与层归一化（LN）是深度学习中解决梯度消失、训练不稳定的关键技术。BN通过批量统计归一化特征，适用于图像等静态数据，但对批量大小敏感；LN基于单样本特征归一化，适合NLP等动态序列任务，且与批量无关。核心差异在于统计维度（BN跨样本，LN跨特征），BN依赖大批量，LN适应变长序列。实际应用中，CV任务优选BN，NLP任务推荐LN，小批量场景可考虑组归一化（GN）。两类方法通过稳定数据分布加速训练，选择需结合任务特性和数据分布。
2025-08-02 16:24:11
1044
原创 Batch Normalization（BN）：深度学习中的“训练加速器”与实践指南
摘要： Batch Normalization（BN）通过归一化每层输入分布，有效解决深度学习中的内部协变量偏移问题，显著加速模型收敛并提升训练稳定性。BN在训练时对mini-batch数据进行标准化（减均值、除方差），并通过可学习参数γ、β恢复数据特征；测试阶段则使用移动平均统计量。其核心优势包括允许更大学习率、降低对初始化的敏感性和隐式正则化效果。但BN在小批量、动态网络（如RNN）或序列数据中存在局限性。代码实现上，PyTorch和TensorFlow均提供便捷的BN层API。替代方案如Layer N
2025-08-02 16:23:06
1528
原创 样本不平衡：从“多数派霸权”到“公平分类”的破局指南
样本不平衡的本质，是模型对“少数派”的偏见。解决这一问题没有“银弹”，需根据具体场景灵活组合数据、算法与评估方法。记住：模型的终极目标是“正确”，而非“平均正确”——在医疗、金融等关键领域，对少数类的精准识别，往往比整体的“漂亮准确率”更有价值。下次遇到不平衡数据时，不妨多问自己：“我的模型，真的‘看见’那些少数类了吗？
2025-08-01 10:08:48
741
原创 从零开始理解k-means：最经典的聚类算法如何“圈地”？
聚类是无监督学习的典型任务（无标签！它的目标是根据数据的“内在相似性”，将样本划分成若干个组（簇，Cluster），使得同一簇内的样本高度相似，不同簇的样本差异显著。举个通俗的例子：把一堆水果按“甜度”“大小”“颜色”分组，不需要提前知道“苹果”“橘子”的标签，算法自己就能找到规律。k-means是聚类算法的“基石”，理解它的原理、优缺点和优化方法，能帮你在实际项目中快速落地。没有最好的算法，只有最适合的场景。如果数据是球状分布、簇数明确、需要高效计算，k-means是不二之选；
2025-08-01 10:07:56
1239
原创 从准确率到AUC：一文读懂机器学习模型评价指标
机器学习模型评价需科学衡量泛化能力和实际价值，尤其在医疗、金融等关键领域。本文系统解析了分类任务的评价指标： 基础指标 准确率易受类别不平衡影响 精确率与召回率反映业务权衡，F1分数综合二者 核心指标AUC 通过ROC曲线绘制模型在所有阈值下的表现 本质衡量正样本得分高于负样本的概率 三大优势：抗类别不平衡、兼顾精确率/召回率、适用于排序任务 指标选择原则 需结合业务目标（漏报/误报成本）和数据特点（类别平衡性），AUC因其全局性和稳健性成为二分类任务的重要评价标准。
2025-07-31 10:51:52
884
原创 梯度下降：机器学习里的「最聪明下山法」
摘要： 梯度下降是机器学习的核心优化算法，通过迭代寻找函数最小值。其核心思想是：计算当前参数的梯度（函数增长最快的方向），逆梯度方向调整参数（下山方向），以学习率控制步长。学习率的选择至关重要——过小导致收敛慢，过大可能震荡或发散。梯度下降有三种变体：批量（全局数据）、随机（单样本）和小批量（折中方案）。尽管面临局部最小值、鞍点等挑战，梯度下降凭借其“分步优化”的哲学，成为从线性回归到神经网络的基础工具，堪称数学化的“最聪明下山法”。（149字）
2025-07-31 10:38:46
1107
原创 朴素贝叶斯：名字里的“朴素”，藏着机器学习最朴素的智慧
朴素贝叶斯的“朴素”，不是“简陋”，而是“简单而深刻”。它用最朴素的假设（特征独立）解决了最复杂的问题（高维分类），用最简洁的数学（概率乘积）实现了最高效的计算（线性时间）。这种“大道至简”的思想，恰恰是机器学习乃至所有科学领域追求的境界。下次再听到“朴素贝叶斯”时，不妨想想这个名字背后的深意：它提醒我们，解决问题的关键不在于堆砌复杂的模型，而在于抓住问题的本质，用最简单的方法达成目标。毕竟，真正的大师，往往能把复杂的问题“朴素”地解决。
2025-07-30 13:32:01
675
原创 过拟合解决策略
过拟合指机器学习模型在训练集表现优异但在测试集泛化能力差的现象，主要由模型过度学习数据噪声或局部细节导致。解决策略包括：1）数据层面（增加数据量、数据增强、清洗数据）；2）降低模型复杂度（简化结构、正则化、Dropout）；3）优化训练策略（早停、交叉验证）；4）特征工程（特征选择/降维）；5）集成学习（Bagging/Boosting）。不同任务需针对性调整，如图像任务用数据增强，NLP用预训练模型。最终需通过实验验证方法有效性，实现模型性能与泛化能力的平衡。
2025-07-30 13:29:27
828
原创 随机森林算法原理及优缺点
随机森林是一种集成学习方法，通过构建多棵决策树并结合其预测结果来提高模型性能。其核心思想是利用自助采样和特征随机化来降低过拟合风险，增强泛化能力。随机森林具有抗过拟合、训练效率高、支持特征重要性评估等优势，尤其适合中大规模结构化数据。但它也存在回归精度有限、小样本效果欠佳等局限性。实际应用中需注意调参技巧，如控制树复杂度、调整特征子集大小等。作为一种"全能型"算法，随机森林在多数场景下能提供稳定可靠的性能表现。
2025-07-29 20:36:42
817
原创 为什么分类任务偏爱交叉熵？MSE 为何折戟？
摘要：本文探讨了为何分类任务优先使用交叉熵而非均方误差（MSE）作为损失函数。从三个维度分析：（1）数学本质：交叉熵直接衡量概率分布差异，而MSE计算数值距离；（2）优化效率：交叉熵避免Sigmoid激活导致的梯度消失问题，参数更新更直接；（3）信息论视角：交叉熵最小化真实类别的编码长度，与分类目标一致。实验显示，交叉熵在准确率和收敛速度上显著优于MSE。结论指出交叉熵在目标匹配、优化效能和概率解释性方面的三重优势，是分类任务的理想选择。
2025-07-29 20:30:23
1229
1
原创 KNN算法：从“近朱者赤”看机器学习的直观智慧
KNN算法是一种基于"物以类聚"思想的简单机器学习方法。它通过计算新样本与训练样本的距离，选择K个最近邻进行投票或平均来预测结果。核心步骤包括：数据准备、距离计算、选择K近邻和投票决策。KNN的优势在于直观易用、无需训练、可解释性强，但存在计算成本高、维度灾难等缺点。适用于小数据集、低维特征和需要快速验证的场景，是机器学习入门的理想选择。
2025-07-25 10:41:57
1111
原创 熵与交叉熵：从信息论到机器学习的「不确定性」密码
本文从信息论角度解析了熵与交叉熵的核心概念及其在机器学习中的应用。熵（H(X)）作为信息不确定性的度量，量化了随机变量的平均信息量，在均匀分布时达到最大值。交叉熵（H(P,Q)）则衡量用预测分布Q编码真实分布P所需的额外成本，当Q与P差异越大时交叉熵越高。文章通过天气预测等生活实例，直观展示了熵与交叉熵的关系，并指出交叉熵=熵+KL散度的数学本质。最后强调交叉熵作为机器学习分类任务的核心损失函数，通过最小化交叉熵使模型预测逼近真实分布，成为连接信息论与实践的重要桥梁。
2025-07-25 10:39:09
1409
原创 残差网络作用
残差网络（ResNet）通过引入跳跃连接（Skip Connection）解决了深层网络的退化问题，使信息可以直接传递，显著提升了模型性能。其核心思想是让网络学习残差映射而非完整映射，降低了优化难度并加速收敛。残差结构还促进了特征复用，增强了模型鲁棒性，提高了参数效率，并提供了模块化设计灵活性。这些优势使ResNet成为计算机视觉、自然语言处理等领域的基石，其思想深刻影响了深度学习的发展。
2025-07-24 16:07:33
466
原创 知识蒸馏：大模型智慧的精炼术
摘要：知识蒸馏（KD）是一种模型压缩技术，通过教师模型（大模型）指导学生模型（小模型）学习，实现性能与效率的平衡。其核心在于利用教师模型输出的软标签（概率分布）传递类别间信息，而不仅依赖硬标签。技术关键包括温度参数（调节软标签平滑度）和混合损失函数（结合硬标签与软标签学习）。蒸馏的价值在于：1）大幅降低计算成本，适配边缘设备；2）提升模型泛化能力；3）替代集成模型，节省资源。广泛应用于CV、NLP等领域，本质是将大模型知识高效迁移至轻量级模型，推动AI落地。
2025-07-24 15:56:01
612
原创 CNN正则化：Dropout与DropBlock对比
Dropout和DropBlock是CNN中常用的正则化技术，但存在显著差异。Dropout随机失活单个神经元，适用于全连接层但卷积层效果有限；而DropBlock丢弃特征图中的连续空间块，破坏空间局部性，强制模型学习更全局的特征，在图像分类、分割等任务中表现更优。两者推理时均需调整输出，但DropBlock专为卷积网络设计，通过块级失活提供更强的正则化效果。
2025-07-23 16:03:21
1117
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人