樣本SEARCH AGGREGATION
...注深度模型抗干擾能力的研究，也就是關(guān)于深度學(xué)習(xí)對(duì)抗樣本的問題。對(duì)于這一新的問題，本文對(duì)它進(jìn)行一個(gè)簡單的介紹。文章由黃立威、張?zhí)炖渍?。什么是深度學(xué)習(xí)對(duì)抗樣本Christian Szegedy等人在ICLR2014發(fā)表的論文中，他們提...
...給出合理的判斷。 我們可以看上圖，綠色的圓代表未知樣本，我們選取距離其最近的k個(gè)幾何圖形，這k個(gè)幾何圖形就是未知類型樣本的鄰居，如果k=3，我們可以看到有兩個(gè)紅色的三角形，有一個(gè)藍(lán)色的三正方形，由于紅色三角...
...基本概念 二分類和多分類 二分類： 一個(gè)類別被定義為正樣本，一個(gè)類別被定義為負(fù)樣本。 多分類 一個(gè)類別被定義為正類，其他類別的組合都是被定義為負(fù)類。 正樣本應(yīng)該是在建模過程中被識(shí)別出來的對(duì)象：例如在信用評(píng)分模...
...質(zhì)上非常有挑戰(zhàn)性。本論文重新討論了多個(gè)代表性的基于樣本的 GAN 評(píng)估指標(biāo)，并解決了如何評(píng)估這些評(píng)估指標(biāo)的問題。我們首先從一些使指標(biāo)生成有意義得分的必要條件開始，比如區(qū)分真實(shí)對(duì)象和生成樣本，識(shí)別模式丟棄（mode...
...圖像生成二值掩碼，然后從正/負(fù)區(qū)域隨機(jī)剪切產(chǎn)生正/負(fù)樣本，但是負(fù)樣本中可能包含未標(biāo)記的正樣本區(qū)域。Patch selection technique圖像塊選取的一種標(biāo)準(zhǔn)方法是在正樣本掩碼區(qū)域選取正樣本，在負(fù)樣本掩碼區(qū)域使用閾值化的color-dec...
有放回？無放回？ 從總體中隨機(jī)抽取一個(gè)容量為n的樣本，當(dāng)樣本容量 n足夠大(通常要求n ≥30)時(shí)，無論總體是否符合正態(tài)分布，樣本均值都會(huì)趨于正態(tài)分布。期望和總體相同，方差為總體的1/n。這即是中心極限定理，是A/B測(cè)...
...模型并得到欺騙的識(shí)別結(jié)果。通過向機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸入樣本引入微擾，可能會(huì)產(chǎn)生誤導(dǎo)模型錯(cuò)誤分類的對(duì)抗樣本。對(duì)抗樣本能夠被用于制作成人類可識(shí)別，但計(jì)算機(jī)視覺模型會(huì)錯(cuò)誤分類的圖像，使惡意軟件被分類為良性軟件，...
...自然的想到準(zhǔn)確率，準(zhǔn)確率的定義是預(yù)測(cè)正確的結(jié)果占總樣本的百分比，其公式如下： 準(zhǔn)確率=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) 雖然準(zhǔn)確率可以判斷總的正確率，但是在樣本不平衡的情況下，并不能作為很好的指標(biāo)來衡量結(jié)果。舉個(gè)簡單的例子...
...自然的想到準(zhǔn)確率，準(zhǔn)確率的定義是預(yù)測(cè)正確的結(jié)果占總樣本的百分比，其公式如下： 準(zhǔn)確率=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) 雖然準(zhǔn)確率可以判斷總的正確率，但是在樣本不平衡的情況下，并不能作為很好的指標(biāo)來衡量結(jié)果。舉個(gè)簡單的例子...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
