基于深度学习的目标检测大致可以分为一阶段(One Stage)模型和二阶段(Two Stage)模型。目标检测的一阶段模型是指没有独立地提取候选区域(Region Proposal)，直接输入图像得到图中存在的物体类别和相应的位置信息。典型的一阶段模型有SSD(Single Shot multibox-Detector)[4]、YOLO(You Only Look Once)[5]系列模型等。

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推荐模型如何进行推荐将取决于您拥有的数据类型。如果您只拥有过去发生的交互数据，您可能有兴趣使用协作过滤。如果您有描述用户及其与之交互过的物品的数据（例如，用户的年龄、餐厅的菜系、电影的平均评价），您可以通过添加内容和上下文过滤，对当前给定这些属性下新交互的可能性进行建模。推荐系统中最为主流与经典的技术之一是（Collaborative Filtering），它是基于这样的假设：用户如果在过去对某些

Ⅰ. 分类问题常用精度 Accuracy混淆矩阵查准率（准确率）查全率（召回率）PR曲线与AP、mAPF值ROC曲线与AUC值Ⅱ. 回归拟合R2决定系数平均绝对误差（MAE mean absolute error）均方误差（MSE mean squared error）均方根误差（RMSE root mean squared error）Ⅲ. 聚类模型评估1. 簇内误差平方和SSE....

从这些训练视点，渲染估计的3D场景，并最小化渲染图像和观察图像之间的差异，根据这些观察结果训练网络。与使用神经网络学习渲染函数的方法相反，NeRF在该方法中更明确地使用了计算机图形学的知识，由于（物理）归纳偏差，能够更好地概括新视图：场景密度和半径的中间3D结构化表示。因此，NeRF在3D空间中学习物理上有意义的颜色和密度值，物理激发的光线投射和体集成可以持续渲染到新视图中。在该架构中，首先提取深

2020年1月，OpenAI发表了论文《Scaling Laws for Neural Language Models》，研究了基于交叉熵损失的语言模型性能的经验尺度法则，并且发现：大模型使用样本的效率显著更高，因此最优的高效训练方式是在中等数据集上训练超大模型，并在显著收敛前提前停止。由于指令微调阶段训练了非常多的任务，大模型任务能力可以泛化到之前没有见过的任务上，这使得模型初步具备了回答人们提

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Project Gradient Descent（PGD）是一种迭代攻击算法，相比于普通的FGM 仅做一次迭代，PGD是做多次迭代，每次走一小步，每次迭代都会将扰动投射到规定范围内。在保存模型或者评估模型时，会利用影子权重进行评估，如果效果比当前效果好，则保存影子权重的参数，但是之后在继续训练的时候会还原之前的参数进行训练。双向的LSTM后面接softmax，但此时输出标签之间是没有关系的，加了C

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