<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[bug520iforever的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.csdn.net/bug520iforever</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.csdn.net/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; bug520iforever]]></copyright><item><title><![CDATA[卷积神经网络]]></title><link>https://blog.csdn.net/bug520iforever/article/details/146361215</link><guid>https://blog.csdn.net/bug520iforever/article/details/146361215</guid><author>bug520iforever</author><pubDate>Wed, 19 Mar 2025 11:19:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[padding：让卷积后的特征图大小保持不变。将卷积到特征图比较小就展平，经过全连接。卷出来的loss和不为1怎么办？如何将卷积变成类别输出？]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[线性表示代码示写]]></title><link>https://blog.csdn.net/bug520iforever/article/details/146334708</link><guid>https://blog.csdn.net/bug520iforever/article/details/146334708</guid><author>bug520iforever</author><pubDate>Tue, 18 Mar 2025 11:17:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[目的：给随机的w，b，求出真实的w，b。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算bert的参数量]]></title><link>https://blog.csdn.net/bug520iforever/article/details/146154748</link><guid>https://blog.csdn.net/bug520iforever/article/details/146154748</guid><author>bug520iforever</author><pubDate>Mon, 10 Mar 2025 15:11:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[Seq_ids：（512,768），句子长度大概都在512。Mask：（2,768），只有0,1两个维度。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[机器学习之模型评估与选择]]></title><link>https://blog.csdn.net/bug520iforever/article/details/146007393</link><guid>https://blog.csdn.net/bug520iforever/article/details/146007393</guid><author>bug520iforever</author><pubDate>Tue, 04 Mar 2025 10:30:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[每次取k-1个 子集做训练集，剩下1个做测试集，进行k次训练和测 试，最终返回均值，也称作“k折交叉验证”。从m个样本的数据集D，随机采样(选)一个样本，拷贝入训练集D’， 放回，继续随机挑选，直至m次。若D包含m个样本，k=m，称作“留一法”，该方法不受样本 划分方式的影响。为减小因样本划分不同而引入的差别，要随机使用不同的划分重复p次，取p次k折交叉验证均值，如“10次10折交叉验证”。训练集样本和测试集样本数目如何分配？的样本用于训练，剩余样本用于测试。将D划分为k个大小相似的。在样本较少的情况下，]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[机器学习之绪论]]></title><link>https://blog.csdn.net/bug520iforever/article/details/146005996</link><guid>https://blog.csdn.net/bug520iforever/article/details/146005996</guid><author>bug520iforever</author><pubDate>Tue, 04 Mar 2025 09:53:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[归纳偏好：算法在学习过程中对一类假设的偏好。通过模型得到输入到输出的映射。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于 BERT 的文本分类任务（bert实战+问答）]]></title><link>https://blog.csdn.net/bug520iforever/article/details/145976259</link><guid>https://blog.csdn.net/bug520iforever/article/details/145976259</guid><author>bug520iforever</author><pubDate>Mon, 03 Mar 2025 16:08:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[通过同时考虑前后两个方向的特征，增强了模型的理解能力。在 Transformer 训练中，由于模型参数量巨大，普通的 Adam 在权重衰减（L2 正则化）上处理不合理，导致模型泛化能力变差。一句话需要经过分词器转化为Input ids下标，Mask考虑的长度（1有用，0没用），Seq_ids句子编码才能进入模型。指机器学习算法或模型对新鲜样本的适应能力，即模型在未见过的数据上也能表现良好的能力。，该模型已在大规模语料库上预训练，只需要在我们的酒店评论数据集上进行微调，就能快速得到高准确率的情感分类结果。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[李哥回归实战]]></title><link>https://blog.csdn.net/bug520iforever/article/details/145153610</link><guid>https://blog.csdn.net/bug520iforever/article/details/145153610</guid><author>bug520iforever</author><pubDate>Sun, 02 Mar 2025 21:17:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[一个回归项目包括：训练集，测试集和验证集（随机划分）训练集：训练模型验证集：验证模型。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[注意力机制 ]]></title><link>https://blog.csdn.net/bug520iforever/article/details/145457750</link><guid>https://blog.csdn.net/bug520iforever/article/details/145457750</guid><author>bug520iforever</author><pubDate>Wed, 05 Feb 2025 18:34:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[用 One hot编码表示问题：没法解决上下文语境的问题。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[分类任务 ]]></title><link>https://blog.csdn.net/bug520iforever/article/details/145286670</link><guid>https://blog.csdn.net/bug520iforever/article/details/145286670</guid><author>bug520iforever</author><pubDate>Tue, 21 Jan 2025 19:30:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[输入图片：3*224*224输出                                                参数量Conv2d                                （224-11+2*2）/4+1=55           64个卷积核*输入特征值数量3*卷积核大小11*11pool                                                64*27*27（pool向下取整）192*27*27384*13*13。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[深度神经网络]]></title><link>https://blog.csdn.net/bug520iforever/article/details/145056515</link><guid>https://blog.csdn.net/bug520iforever/article/details/145056515</guid><author>bug520iforever</author><pubDate>Fri, 10 Jan 2025 13:38:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[说了深度学习的学习过程，主要是公式的难度，用现成的公式而不是自己创造。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python pip安装第三方库失败ERROR: Exception:Traceback (most recent call last):问题]]></title><link>https://blog.csdn.net/bug520iforever/article/details/145027641</link><guid>https://blog.csdn.net/bug520iforever/article/details/145027641</guid><author>bug520iforever</author><pubDate>Thu, 09 Jan 2025 10:50:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[重新装！！！网络问题。]]></description><category></category></item></channel></rss>