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原创 YOLOv9论文中知识点（1）

该理论认为，在学习过程中，模型需要从输入数据中提取有用的、对于预测任务有意义的特征，同时丢弃冗余和无关的特征，以达到更好的泛化能力和压缩表示。梯度路径：梯度路径是指在深度学习中，由输入层传播到输出层的过程中，梯度（损失函数对参数的偏导数）沿着神经网络中的连接路径传播的轨迹。在实际应用中，研究者们通过设计不同的梯度路径来改进神经网络的训练效果，例如引入残差连接、注意力机制等方法，都是为了优化梯度路径，使得网络能够更好地学习特征并提高性能。梯度是深度学习中非常重要的概念，它直接影响着模型的训练效果和性能表现。

2024-02-29 19:47:04 675

原创 深度学习学习笔记1.6

10-18。

2023-10-19 16:57:45 184 1

原创 深度学习学习笔记1.5

10-17。

2023-10-17 20:56:38 448

原创 深度学习学习笔记1.4

10-16。

2023-10-17 09:54:27 44

原创 深度学习学习笔记1.3

10-12。

2023-10-12 21:34:46 52 1

原创 深度学习学习笔记1.2

10-11。

2023-10-12 14:56:45 43 1

原创 深度学习学习笔记1.1

10.10。

2023-10-10 20:15:54 52 1

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