自己搭建了一个多分类模型，在训练的时候，测试集损失下降了，但测视集分类精度却没有提升，甚至还下降了几个百分点，这是什么原因？求解答，谢谢。
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- 2022-10-11 19:19UQI-LIUWJ的博客 而注意力不适合，需要明白： （1）注意力本身就是一种特征，通过附加到源特征上，实现一种类似特征增强的效果，因此从原理上讲，添加注意力，即使结果不变好，也不见得变差，但实际却经常遇到结果变差的情况（原理...
- 2025-07-06 14:56AGI大模型与大数据研究院的博客 梯度下降作为机器学习的核心引擎，其性能很大程度上取决于它如何适应不同类型的数据特性。本文将带领读者深入探索梯度下降算法的内在工作原理，并系统分析数值型、类别型、文本型和图像型等不同数据类型对优化过程的...
- 2023-11-02 14:19霸时斌子的博客 关于深度学习的线性神经网络
- 2023-07-07 10:21sinat_38007523的博客 与使用固定学习算法从头开始解决任务的传统人工智能方法相反，元学习旨在根据多个学习片段的经验来改进学习算法本身。我们调查了元学习的有前景的应用和成功案例，例如小样本学习和强化学习。通常，元学习是对从任务...
- 2020-10-11 17:54weixin_26729375的博客 神经网络初始化权重Machine learning and deep learning techniques have encroached in every possible domain you can think of. With the increasing availability of digitized data and the advancement of ...
- 2024-01-20 00:30林聪木的博客 由于车道线是连续的，相邻锚点 应该相互靠近，连续性是通过约束分类向量在相邻行锚点的分布来实现的，为了 约束车道点的位置关系，提出了车道线形状损失和结构损失，如公式(2-20)(2-21)从划分的角度而言，...
- 2024-06-03 08:48我叫czc的博客 人工智能技术是一种快速发展的最先进技术，利用基于字节流的原始数据和深度学习架构，提供比传统方法更好的准确性和性能。 LSTM和GAN模型的集成是用于合成数据的技术，导致训练数据集的扩展，从而提高检测精度。本文...
- 2025-08-03 13:03小瑞瑞acd的博客 本文就是你需要的BP神经网络终极指南，将带你从零开始，搭建并训练一个强大的“人造大脑”预测器。 文章从“神经元”的直观比喻切入，为你清晰地构建了用于回归预测的网络架构。我们将彻底攻克最令人望而生畏的...
- 2025-05-12 22:44whaosoft-143的博客 （3）对于小数据()，vllm使用rpc_broadcast_mq和worker_response_mq来做数据传输，这两个队列的本质是ShmRingBuffer(环形共享缓存)，其中Shm即我们熟知的shared_memory，而ring是使用环形的方式往shm中读写数据（看...
- 2024-10-31 22:43whaosoft-143的博客 然而， 即使是最先进的人工智能和神经网络，也无法凭空构建这样的地图。 计算生物学助理教授、Heritage Medical 研究所研究员 Matt Thomson 说：「有一种感觉是，即使是最先进的人工智能模型，也不是真正的智能。...
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