原博文标题：[HarmonyOS][鸿蒙专栏开篇]快速入门OpenHarmony的LiteOS微内核原博文地址：https://blog.csdn.net/qq_33487044/article/details/108560890?spm=1000.2115.3001.4373

转载原文地址：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1654782903971643114&wfr=spider&for=pc原文标题：深度学习的鲁棒性问题探讨1、 鲁棒性问题以深度学习为代表的机器学习方法已经在计算机视觉、语音识别、医学影像分析、电子竞技等领域得到了成功的应用，其发展引发了学术界、工业界甚至政界的广泛关注。然而，现有深度学习方法的有效性

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理解高阶损失函数在深度学习可解释性方面的应用（原论文名：Understanding Impacts of High-Order Loss Approximations and Featuresin Deep Learning Interpretation）作者：Sahil Singla,Eric Wallace,Shi Feng,Soheil Feizi论文下载地址：https://arxiv.o

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第一部分 可解释性是什么？ 事先事中事后三类型 + LIME（模型无关分析）方法简单实现目录1. 可解释性是什么0x1：广义可解释性0x2：在统计学习中的可解释性0x3：机器学习领域的可解释性1. 决策树是目前业内公认可解释性最好的非线性机器学习算法2. DNN深度学习模型的可解释性不是那么明显2. 我们为什么需要可解释性？0x1：可解释性的不同动机1. 判别并减轻偏差（Identify and

原博文标题：[HarmonyOS][鸿蒙专栏开篇]快速入门OpenHarmony的LiteOS微内核原博文地址：https://blog.csdn.net/qq_33487044/article/details/108560890?spm=1000.2115.3001.4373

# 导入所需模块from keras.layers import Conv2D, MaxPool2D, Flatten, Dropout, Densefrom keras.losses import categorical_crossentropyfrom keras.optimizers import Adadeltafrom keras.utils import to_categoricali

参考博文：https://blog.csdn.net/weixin_39278265/article/details/82982937最近终于在实验室有了自己的机器，大屏中高配置带来的喜悦与重装一切杂七杂八玩意儿的痛苦交加。。。。今天装Anaconda的时候，可高级了。默认PY都到了3.8了，Spyder也是第四代，已经不再是我那个老人机熟悉的版本了。。。 但是最近又要安装TensorFlow，目