深度学习

经验总结|深度学习性能速查表

我从新入行和有经验的机器学习工程师中那里得到的最多的问题就是”我如何得到更高的准确率?“既然机器学习在商业领域最有价值的地方就是在于它的预测能力,那么从现有的系统中压榨更高的准确率是一个简单的获取更多价值的方法。本文会分4个不同的部分,每个部分介绍一些不同的策略。

机器学习与深度学习常见47个面试题

一年一度的校园招聘已经开始了,为了帮助参加校园招聘、社招的同学更好的准备面试,SIGAI整理出了一些常见的机器学习、深度学习面试题。理解它们,对你通过技术面试非常有帮助,当然,我们不能只限于会做这些题目,最终的目标是真正理解机器学习与深度学习的原理、应用。

深度学习:几种模型小型化的方法

现在深度学习模型开始走向应用,因此我们需要把深度学习网络和模型部署到一些硬件上,而现有一些模型的参数量由于过大,会导致在一些硬件上的运行速度很慢,所以我们需要对深度学习模型进行小型化处理。模型小型化旨在保证模型效果不会明显下降的情况下降低模型的参数量,从而提高模型的运算速度。

你真的理解正则化了吗?

说到正则化大家应该都不陌生,这个在机器学习和深度学习中都是非常常见的,常用的正则化有L1正则化和L2正则化。提到正则化大家就会想到是它会将权重添加到损失函数计算中来降低模型过拟合的程度。了解更多一点的同学还会说,L1正则化会让模型的权重参数稀疏化(部分权重的值为0),L2正则化会让模型的权重有趋于0的偏好。

反思深度学习与传统计算机视觉的关系

如今,深度学习在众多领域都有一席之地,尤其是在计算机视觉领域。尽管许多人都为之深深着迷,然而,深网就相当于一个黑盒子,我们大多数人,甚至是该领域接受过培训的科学家,都不知道它们究竟是如何运作的。

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