综述论⽂：对抗攻击的12种攻击⽅法和15种防御⽅法这篇⽂章⾸次展⽰了在对抗攻击领域的综合考察。本⽂是为了⽐机器视觉更⼴泛的社区⽽写的，假设了读者只有基本的深度学习和图像处理知识。不管怎样，这⾥也为感兴趣的读者讨论了有重要贡献的技术细节。机器之⼼重点摘要了第 3 节的攻击⽅法（12 种）和第 6 节的防御⽅法（15 种），详情请参考原⽂。尽管深度学习在很多计算机视觉领域的任务上表现出⾊，Szeged...

正则化综述超参数优化算法性能指标选择方法综述超参数优化是机器学习和深度学习领域中的一项重要任务，它涉及调整模型中的超参数以优化算法的性能。超参数是在模型训练之前需要手动设置的参数，如学习率、批大小、正则化参数等。选择适当的超参数可以提高模型的泛化能力和性能。然而，由于超参数空间庞大而复杂，到最佳超参数组合是一项具有挑战性的任务。在超参数优化中，性能指标的选择非常关键。性能指标直接影响超参数优化算...

基于神经网络的知识推理研究综述一、本文概述随着技术的快速发展，知识推理作为其中的一项核心任务，逐渐受到了广泛关注。神经网络作为实现知识推理的有效工具，其研究与应用日益深入。本文旨在全面综述基于神经网络的知识推理研究现状，分析现有方法的优缺点，并展望未来的发展趋势。我们将简要介绍知识推理的基本概念及其重要性，阐述神经网络在知识推理中的应用背景。随后，我们将从神经网络的基本原理出发，详细分析不同神经网...

大模型参数高效微调技术原理综述(七)-最佳实践、总结正则化综述在上述综述中，我们已经介绍了大型模型参数高效微调的多种技术原理。在这篇文章中，我们将总结一些最佳实践，以帮助研究人员和开发者更好地应用这些技术。首先，为了高效微调大型模型的参数，我们应该采用分布式训练的策略。使用多个GPU或多台机器来并行训练模型可以大大加快训练速度。可以使用高级的分布式训练框架，如TensorFlow的分布式训练模块，...

wenet语音识别模型训练实例 范文模板及概述1. 引言1.1 概述本文主要介绍了wenet语音识别模型训练实例的相关内容。近年来，随着人工智能技术的快速发展，语音识别在各个领域中起到了重要作用。WEnet是一种基于深度学习的语音识别模型，具有较高的准确性和鲁棒性。本文旨在通过一个实例来展示如何使用WEnet模型进行语音识别任务的训练。1.2 文章结构 文章共分为五个部分。首先是引言部分，对文章进...

模型改造总结汇报怎么写模型改造总结汇报一、引言模型改造是指对现有的模型进行调整和优化，以提高其性能和效率。本次模型改造旨在解决原模型存在的问题并进一步提升性能。本文将从问题阐述、改造过程和改造结果三个方面进行总结汇报。二、问题阐述原模型存在的问题主要有：1. 性能不稳定：模型在训练和测试阶段的表现不一致。2. 训练速度较慢：模型训练时间过长，导致效率低下。3. 准确率不高：模型在解决特定问题上的准...

在训练bert分类算法时,超参调整技巧在训练BERT分类算法时，超参调整技巧引言在使用BERT进行分类任务时，合理地调整超参数可以显著提高模型的性能。本文将介绍一些在训练BERT分类算法时常用的超参数调整技巧。超参数调整技巧1.学习率调整：–使用学习率衰减策略，如使用线性衰减，在训练过程中逐渐降低学习率，可以帮助模型更好地收敛。–采用学习率预热策略，在初始几个epoch中使用较小的学习率，然后再逐...

ridge regression解读    Ridge regression 是一种常见且常用的回归分析方法，它可以有效解决线性回归存在的一些问题。本文将为您介绍 Ridge regression 的基本原理和实现步骤。    1. Ridge regression 的基本原理    在使用线性回归进行数据分析时，一般要求自变量之间不存在...

对抗学习中的弱监督学习方法研究引言    弱监督学习是机器学习中的一种重要方法，它允许使用具有不完全标注的数据进行训练。然而，弱监督学习面临着标注数据不完整、噪声干扰等问题。为了解决这些问题，近年来对抗学习在弱监督学习中得到了广泛应用。本文将介绍对抗学习在弱监督学习中的应用方法，并探讨其独特之处及未来发展方向。    一、对抗生成网络（GAN） ...

改进生成对抗网络的模型鲁棒性第一章 引言    生成对抗网络（GAN）是近年来在计算机科学领域形成的一种强大工具，可用于生成逼真的数据样本。它由一个生成器和一个判别器组成，通过训练这两个模型，GAN可以学习生成与真实样本难以区分的新样本。然而，GAN在真实世界的应用中仍然存在一些问题，其中之一就是模型的鲁棒性。    第二章 GAN的工作原理  &...