一、什么是ModelEMA： 在深度学习中，经常会使用EMA（指数移动平均）这个方法对模型的参数做平均，以求提高测试指标并增加模型鲁棒。 指数移动平均（Exponential Moving Average）也叫权重移动平均（Weighted Moving Average），是一种给予近期数据更高权重的平均方法。 二、如何实现ModelEMA 创建EMA eval mode，去并行化 self.ema =...

深度学习基础——Seq2Seq框架在编码-解码过程中的信息丢失问题及解决方法 在自然语言处理领域，Seq2Seq模型是一种常用的序列到序列模型，用于处理序列数据，例如机器翻译、文本摘要等任务。Seq2Seq模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，编码器负责将输入序列转换为固定长度的向量表示，解码器则根据该向量表示生成输出序列。 然而，在Seq2Seq模型中存在一个常见的问题，即编码...

循环神经网络中的长期依赖问题 在深度学习中，循环神经网络（RNN）是一种经典的模型，用于处理序列数据，如自然语言处理、时间序列预测等任务。然而，传统的RNN存在着一个长期依赖问题，即在处理长序列时，模型往往难以捕捉到序列中远距离的依赖关系，导致性能下降。在本文中，我们将介绍长期依赖问题的概念、常见的解决方法以及用Python实现示例代码并进行可视化展示。 1. 概述 在循环神经网络中，信息的传递是通过时...

课程地址 最近做实验发现自己还是基础框架上掌握得不好，于是开始重学一遍PyTorch框架，这个是课程笔记 1. 张量Tensor 张量是一种特殊的数据结构，与数组和矩阵非常相似。在 PyTorch 中，我们使用张量对模型的输入和输出以及模型的参数进行编码。张量与NumPy 的ndarray类似，不同之处在于张量可以在 GPU 或其他硬件加速器上运行。事实上，张量和 NumPy 数组通常可以共享相同的底层...

【深度学习】一文向您详细介绍深度学习中的 batch_size 🌵文章目录🌵 🎓 一、引言💡 二、batch_size的概念与作用2.1 为什么需要batch_size？2.2 小批量梯度下降的优点 🔍 三、如何选择合适的batch_size💻 四、代码示例📈 五、batch_size对训练的影响🔍 六、如何调整batch_size📚 七、总结与展望    🎓 一、引言   在深度学习的世界中，batc...

ras库来学习手写数字分类。 在这个例子中，我们要解决的问题是，将手写数字的灰度图像（28像素×28像素）划分到10个类别中（从0到9）。我们将使用MNIST数据集。你可以将“解决”MNIST问题看作深度学习的“Hello World”，用来验证你的算法正在按预期运行。下图给出了MNIST数据集的一些样本。 说明   你不需要现在就尝试在计算机上运行这个例子。之后的文章会具体分析。   一. 训练Kera...

YoloDeployCsharp|基于.NET Framework的YOLO深度学习模型部署测试平台 1. 项目介绍2. 支持模型3. 时间测试4. 总结 1. 项目介绍   基于.NET Framework 4.8 开发的深度学习模型部署测试平台，提供了YOLO框架的主流系列模型，包括YOLOv8~v9，以及其系列下的Det、Seg、Pose、Obb、Cls等应用场景，同时支持图像与视频检测。模型部署...

什么是深度学习？？   深度学习模型的核心特点包括： 深度学习的发展史 总结： 当我们说深度学习模型时，我们在谈论一种特殊的计算机程序，它们可以像人类大脑一样学习和理解数据。这些程序被称为“深度学习”模型，因为它们由很多层次（或称为深度）组成，每一层都会逐步学习更加抽象和复杂的概念。让我用一个比喻来解释：想象你正在学习做一个汉堡包，你需要逐步学习每一个步骤，比如烤面包、煎牛肉饼、加上蔬菜和酱料等等。深度...

文章目录 一. 深度学习的起源1. 概率建模--机器学习分类器2. 早期神经网络--反向传播算法的转折3. 核方法 -- 忽略神经网络4. 决策树、随机森林和梯度提升机5. 神经网络替代svm与决策树 二. 深度学习与机器学习有何不同 可以这样说，当前工业界所使用的大部分机器学习算法不是深度学习算法。深度学习不一定总是解决问题的正确工具：有时没有足够的数据，深度学习不适用；有时用其他算法可以更好地解决问...

课程地址 最近做实验发现自己还是基础框架上掌握得不好，于是开始重学一遍PyTorch框架，这个是课程笔记，这个课还是讲的简略，我半小时的课听了一个半小时。 1. PyTorch的数据类型 浮点数计算方式详见IEEE 754二进制浮点数算术标准百度百科，实际炼丹的时候注意一下就行，不用细究，主要是精度不同。 2. 张量操作 （1）take：返回一个新张量，其元素为给定索引处的输入。输入张量被视为1-D张量...