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pooling只是一個簡單版本的SPP，目的是為了減少計算時間并且得出固定長度的向量。 RoI池層使用最大池化將任何有效的RoI區(qū)域內(nèi)的特征轉(zhuǎn)換成具有H×W的固定空間范圍的小feature map，其中H和W是超參數(shù) 它們獨立于任何特定的RoI。 例如：VGG16 的第一個 FC 層的輸入是 7 x
也叫做目標(biāo)函數(shù)或者損失函數(shù)，它值叫做預(yù)測誤差或者模型誤差。求它的最小值的方法有很多，最常見的方法是`求偏導(dǎo)數(shù)`，然后令這些偏導(dǎo)數(shù)等于零，解方程得到b和w的估計值。但是這個方法只適合少數(shù)結(jié)構(gòu)比較簡單的模型（比如線性回歸模型），不能求解深度學(xué)習(xí)這類復(fù)雜模型的參數(shù)。 所以下面介紹的是深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法：`梯度下降法`
值，表示樣本為真實的可能性。 工作原理： 生成器試圖生成盡可能真實的樣本，而判別器則努力識別這些樣本。 二者在訓(xùn)練過程中相互競爭，逐漸提高各自的性能。 損失函數(shù)：生成器的目標(biāo)是最大化判別器錯誤判斷生成樣本的概率，判別器的目標(biāo)是最大化正確判斷真實樣本和生成樣本的概率。 應(yīng)用領(lǐng)域： 圖像生成
upyter筆記本另一大特點就是可以直接在代碼中顯示圖表，VS Code當(dāng)然也是支持該功能的。在運行代碼單元格之后，單擊頂部工具欄中的“ 變量”圖標(biāo)，我們將看到當(dāng)前變量的列表，當(dāng)在代碼中使用變量時，這些列表將自動更新。單擊每個列標(biāo)題可以對表中的變量進行排序。有關(guān)變量的其他信息，也
豐富文檔與代碼示例：涵蓋多種場景，可運行、可復(fù)用 ?? 工作與學(xué)習(xí)雙參考：不僅適合系統(tǒng)化學(xué)習(xí)，更可作為日常開發(fā)中的查閱手冊 ?? 模塊化知識結(jié)構(gòu)：按知識點分章節(jié)，便于快速定位和復(fù)習(xí) ?? 長期可用的技術(shù)積累：不止一次學(xué)習(xí)，而是能伴隨工作與項目長期參考 ??????全教程總章節(jié) ??????本篇主要內(nèi)容
碼，就是簡單的隨機梯度下降和反向傳播實現(xiàn)的，沒有用框架，數(shù)據(jù)集是 mnist ， 三層網(wǎng)絡(luò)，784*80*10的2、本地跑代碼大概10s訓(xùn)練一輪，電腦是i56200U，主頻2.3G，內(nèi)存4G3、在華為云創(chuàng)建了NoteBook的開發(fā)環(huán)境，配置選的CPU版本，選的最好的那一檔，8核32G，3
GPU后，果然預(yù)測的速度變得非?？欤R上就出結(jié)果了（1秒不到的樣子）。探索ing跟著案例只用3步就可以體驗一次完整的模型訓(xùn)練過程。感覺還是很好的。但是我想讓我的App去調(diào)用我在華為ModelArts的創(chuàng)建的服務(wù)?？戳讼翸odelArts的文檔似乎還是有一些小麻煩，還是更加喜歡之前的傻瓜式操作，
了解偏差與方差的意義 知道L2正則化與L1正則化的數(shù)學(xué)意義 知道Droupout正則化的方法 了解早停止法、數(shù)據(jù)增強法的其它正則化方式 知道常用的一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超參數(shù) 知道BN層的意義以及數(shù)學(xué)原理 2.4 BN與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)優(yōu) 學(xué)習(xí)目標(biāo) 目標(biāo) 知道常用的一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超參數(shù) 知道BN層的意義以及數(shù)學(xué)原理
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微型螺絲刀，吹風(fēng)機，好好的清理一下，然后電池莫名奇妙的又可以充電了，能存電。電腦排風(fēng)也沒有噪音了，很奇怪。就當(dāng)順便清灰了，我拆了公司的電腦，本來想自己買了一個電池?fù)Q了的，發(fā)現(xiàn)這個筆記本是一體機，電池和電腦是用線連在一起的，不是可拆卸電池。如果交給公司的支持部門維修，可能很費時間
鴻蒙設(shè)備開發(fā)，好像不支持在鴻蒙環(huán)境，華為的筆記本不是裝著鴻蒙系統(tǒng)嗎？
從以上幾個特點來看，可以反向提取出ChatGPT不合適的場景特點：（ 1 ）有明確且唯一可行的標(biāo)準(zhǔn)定義答案；（ 2 ）即使稍微犯錯也會造成較大影響，故而不可接受，（ 3 ）錯誤不是很容易發(fā)現(xiàn)或證實，至少相對當(dāng)前使用者的知識水平來說很難。所以，使用大語言模型的人要明白它適用的場景，別被它騙了還信以為真。有些事情，是不是出錯的。
提供必要的額外資源。大數(shù)據(jù)分析：處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的任務(wù)可以受益于Cloud Bursting，尤其是當(dāng)這些任務(wù)不是連續(xù)進行時。人工智能和機器學(xué)習(xí)：訓(xùn)練大型機器學(xué)習(xí)模型或進行深度學(xué)習(xí)推理時，可能需要大量的計算資源。Cloud Bursting可以在本地資源不足時提供必要的計算能力。
