这是专栏《AI初识境》的第11篇文章。所谓初识，就是对相关技术有基本了解，掌握了基本的使用方法。今天来说说深度学习中常见的损失函数(loss)，覆盖分类，回归任务以及生成对抗网络，有了目标才能去优化一个模型。作者&编辑 | 言有三1 什么是损失函数在机器学习中，损失函数（loss function）是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，损失函数越小...

大家好，欢迎来到专栏《AutoML》，在这个专栏中我们会讲述AutoML技术在深度学习中的应用，这一期讲述在知识蒸馏中的应用。作者&编辑 | 言有三上一期给大家介绍了AutoML...

大家好，欢迎来到专栏《AutoML》，在这个专栏中我们会讲述AutoML技术在深度学习中的应用，这一期讲述在模型剪枝中的应用。作者&编辑 | 言有三我们往期的文章中介绍了各种各样的模型压缩技巧，那么是否也可以使用AutoML技术来用于模型压缩，比如剪枝呢。1 AMCAutoML for Model Compression(AMC)是一个利用强化学习自动搜索并提高模型剪枝算法质量的框架，..

本文是基于弱监督的深度学习的图像分割方法的综述，阐述了弱监督方法的原理以及相对于全监督方法的优势。作者 | 孙叔桥编辑 | 言有三 1基础概念生活中，我们和周围的事...

文章首发于微信公众号《有三AI》【模型解读】深度学习网络只能有一个输入吗继续我们之前的专栏《模型解读》，今天说多输入网络，很久没写了因为实在是有更重要的事情。平常我们所见的深度学习模型，都是输入一个图像或者视频序列，输出分类，分割，目标检测等结果，但是还有一种模型需要输入两张，或者多张图片，这就是多输入网络结构。作者|言有三编辑|言有三01多输入网络的应用...

这是专栏《AI初识境》的第9篇文章。所谓初识，就是对相关技术有基本了解，掌握了基本的使用方法。今天来说说深度学习中的generalization问题，也就是泛化和正则化有...

‍‍今天要给大家介绍的书是深度强化学习落地指南，本书是海康威视研究院任算法专家工作总结，对强化学习落地实践中的工程经验和相关方法进行了系统归纳。本书内容本书一共分为7章，包括强化学习的需求...

支持Intel架构的CPU与GPU，AMD架构的CPU与GPU，Arm架构的CPU与GPU，高通架构的CPU与GPU，Apple架构的CPU与GPU，其中对高通公司的CPU，ARM公司的CPU以及Apple公司的CPU提供了非常高效率地优化加速；我们从20类中每一类随机选取一张图片来进行测试，比较量化前的模型推理结果和量化后的模型推理结果，下图展示了每一张图片的预测类别及经过Softmax映射后的

文章首发于微信公众号《与有三学AI》【AI白身境】深度学习从弃用windows开始今天是新专栏《AI白身境》的第一篇，所谓白身，就是什么都不会，还没有进入角色。给大家准备了10期左右的文章来完成这个身份的转变，今天是第一篇，关于开发环境的选择(另外，接受粉丝们的意见，暂时以三天一篇的频率更新)。要想正式进入AI行业发展，离不开称手的软硬件兵器，其中操作系统就是“软”兵器，本文给大家...

周末就要到了，本次给大家赠送5本Python技术书籍，这次赠送的书籍是《利用Python进行数据分析》。这是一本什么样的书Python是目前数据科学领域的王者语言，众多科学家、工程师、分析...