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为什么正则化有利于预防过拟合呢 (Why regularization reduces overfitting?)为什么正则化有利于预防过拟合呢？为什么它可以减少方差问题？我们通过两个例子来直观体会一下。左图是高偏差，右图是高方差，中间是Just Right，这几张图我们在前面课程 ...
有些人在第一面之前，还会有机试和性格测试 有些区域是技术面+机试性格测试+三面BOSS面 有些人是先综合面，再HR面 1.4 华为面经面试心得汇总 ★ 华为特别重视底层原理，和其他互联网公司不一样。★ 华为的面试看面试官吧！
一、什么是过拟合？（高方差）+为什么会产生过拟合？+怎么解决过拟合？1.过拟合：就是训练时的结果很好，但是在预测时结果不好的情况。2.产生过拟合的原因：（1) 模型的复杂度太高。比如：网络太深，（2）过多的变量（特征）（3）训练数据非常少。
从被抽检的硕士学位论文中我们发现：不合格论文普遍有6个问题. 当前，随着研究生教育规模的不断扩大，研究生教育由规模发展逐渐转向质量和内涵发展，不断提升教育质量是新时期研究生教育的重要任务。. 学位论文质量是衡量研究生教育质量的重要标准 ...
均方误差值约小说明训练出的模型越好，也就是拟合的越好，反之亦然。其实欠拟合和过拟合从字面上也很好理解，前者表示拟合程度不够，通过模型计算出的目标值与原始目标值差距太大，后者表示拟合程度过高，以至于无法表示出样本数据的共性 …
今天主要谈一下FLOPs与模型推理速度的关系，为什么有些模型FLOPs很低，以EfficientNet为代表，其推理速度却很慢。首先感谢飞哥的科普： 大部分时候，对于GPU，算力瓶颈在于访存带宽。而同种计算量，访存数据量差异巨大。
L1正则化之所以可以防止过拟合，是因为L1范数就是各个参数的绝对值相加得到的，我们前面讨论了，参数值大小和模型复杂度是成正比的。因此复杂的模型，其L1范数就大，最终导致损失函数就大，说明这个模型就不够好。
1. 前言 我想把一个TensorFlow代码转为pytorch代码，深度学习的代码。经过一个月的调试。。。。。自己好垃圾啊。。。 2.目标 将这个阴影去除的tensorflow代码转pytorch。 3.过程 阅读需要复现的原文 很快啊，就一天可能就把TensorFlow的网络结构照猫画虎的写成了pytorch 然后就进入了无限 …
复现论文实验一直是一大难题，或者说复现实验达到论文中精度是一大难题。绝大部分时候我们很难复现到媲美原文的精度，这很大原因是神经网络的参数众多，优化技巧众多，参数初始化等一些列问题，一般论文中对不会对小细节的处理进行描述或者他们有着一些不为人知的“trick”，所以我们 ...
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从被抽检的硕士学位论文中我们发现：不合格论文普遍有6个问题. 当前，随着研究生教育规模的不断扩大，研究生教育由规模发展逐渐转向质量和内涵发展，不断提升教育质量是新时期研究生教育的重要任务。. 学位论文质量是衡量研究生教育质量的重要标准 ...
均方误差值约小说明训练出的模型越好，也就是拟合的越好，反之亦然。其实欠拟合和过拟合从字面上也很好理解，前者表示拟合程度不够，通过模型计算出的目标值与原始目标值差距太大，后者表示拟合程度过高，以至于无法表示出样本数据的共性 …
今天主要谈一下FLOPs与模型推理速度的关系，为什么有些模型FLOPs很低，以EfficientNet为代表，其推理速度却很慢。首先感谢飞哥的科普： 大部分时候，对于GPU，算力瓶颈在于访存带宽。而同种计算量，访存数据量差异巨大。
L1正则化之所以可以防止过拟合，是因为L1范数就是各个参数的绝对值相加得到的，我们前面讨论了，参数值大小和模型复杂度是成正比的。因此复杂的模型，其L1范数就大，最终导致损失函数就大，说明这个模型就不够好。
1. 前言 我想把一个TensorFlow代码转为pytorch代码，深度学习的代码。经过一个月的调试。。。。。自己好垃圾啊。。。 2.目标 将这个阴影去除的tensorflow代码转pytorch。 3.过程 阅读需要复现的原文 很快啊，就一天可能就把TensorFlow的网络结构照猫画虎的写成了pytorch 然后就进入了无限 …
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