由于服务器(操作系统为RedHat 9)宕机，重启后，系统内核自动更新了，然后输入 nvidia-smi 发现报了下面的异常：上述其实是由于系统更新后，Nvidia驱动中的系统内核头文件无法使用导致的。重新启动计算机后，NVIDIA SMI会显示NVIDIA驱动程序丢失，这是由于Linux内核升级，以前的NVIDIA驱动程序与连接不匹配。

标签平滑采用如下思路解决这个问题：在训练时即假设标签可能存在错误，避免“过分”相信训练样本的标签，也就避免了过拟合。具体实例如下：1 假设某个三分类问题，最终的预测输出为(1.,5.4.)，经过Softmax函数之后，就可以得到：2 假设该样本的初始label为(0,1,0)，则对应的损失函数，使用交叉熵计算为：3 可以发现，其实模型的学习目标是 让 0.721 无限接近类标 1,但是其实一般情况

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在人工智能的基础学习中，经常会用到矩阵相关的问题，这里假设A为n*n阶矩阵，则记录了A矩阵可逆与不可逆的一些性质，希望对大家有帮助：A可逆的性质：1 矩阵A可逆的充要条件是A的行列式不等于0。 　2 可逆矩阵一定是方阵。 　3 如果矩阵A是可逆的，A的逆矩阵是唯一的。4 可逆矩阵也被称为非奇异矩阵、满秩矩阵。5 两个可逆矩阵的乘积依然可逆。6 可逆矩阵的转置矩阵也可逆。7 ...

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