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数据增强与迁移学习之间有什么关系?
数据增强和迁移学习是训练机器学习模型时使用的两种互补技术,特别是在计算机视觉和自然语言处理等领域。数据增强涉及创建现有训练数据的变体,以提高模型的鲁棒性和泛化能力。这可以包括旋转图像、翻转图像或调整亮度等技术。通过人为扩展数据集,开发人员可
如何为深度学习问题选择合适的架构?
选择适合深度学习问题的架构需要分析项目的具体需求、所处理数据的性质以及性能目标。首先,您应该考虑数据的类型。例如,如果您处理的是图像,卷积神经网络(CNN)通常是最佳选择。相反,如果您的数据是序列型的,比如时间序列数据或自然语言,您可能需要
什么是生成对抗网络(GAN)?
转换器是一种神经网络架构,主要用于处理顺序数据,特别是在自然语言处理 (NLP) 中。与传统的rnn或lstm不同,转换器使用自我注意机制来并行处理整个数据序列,而不是逐步处理。
这种自我注意机制允许模型权衡句子中不同单词的重要性,而不管