在机器学习中衡量一个模型是否准确我们有很多指标：准确率 - accuracy精确率 - precision召回率 - recallF1分数-F1 scoreROC曲线下面积 - ROC-AUC （area under curve）那么，这些指标到底都是什么呢？各自有什么优缺点呢？笔者在了解这些指标的时候是在网上各大网站（CSDN、博客园、知乎）上找文章学习的。但是这些文章要么是过于数学化，要么是有

联邦学习后门问题

在机器学习中衡量一个模型是否准确我们有很多指标：准确率 - accuracy精确率 - precision召回率 - recallF1分数-F1 scoreROC曲线下面积 - ROC-AUC （area under curve）那么，这些指标到底都是什么呢？各自有什么优缺点呢？笔者在了解这些指标的时候是在网上各大网站（CSDN、博客园、知乎）上找文章学习的。但是这些文章要么是过于数学化，要么是有

在机器学习中衡量一个模型是否准确我们有很多指标：准确率 - accuracy精确率 - precision召回率 - recallF1分数-F1 scoreROC曲线下面积 - ROC-AUC （area under curve）那么，这些指标到底都是什么呢？各自有什么优缺点呢？笔者在了解这些指标的时候是在网上各大网站（CSDN、博客园、知乎）上找文章学习的。但是这些文章要么是过于数学化，要么是有

在机器学习中衡量一个模型是否准确我们有很多指标：准确率 - accuracy精确率 - precision召回率 - recallF1分数-F1 scoreROC曲线下面积 - ROC-AUC （area under curve）那么，这些指标到底都是什么呢？各自有什么优缺点呢？笔者在了解这些指标的时候是在网上各大网站（CSDN、博客园、知乎）上找文章学习的。但是这些文章要么是过于数学化，要么是有

Pytorch最核心的数据类型是tensor（张量），实际上我个人觉得形式上张量就是个高维数组。但是tensor的维度如何理解，比如高维tensor我们取[:,:,:,...:,3]的时候我们取的是那些数？这涉及到对tensor维度的理解。