中文分词是指将汉字序列按照一定规则逐个切分为词序列的过程。在英文中，单词间以空格为自然分隔符，分词时自然以空格为单位进行切分，而中文分词则需要依靠技术和方法寻找类似英文中空格作用的分隔符。

三、调用GPU方式二device = torch.device("cuda")如果是多显卡，可以制定相应的显卡，调用为 device = torch.device("cuda:1")A、训练部分数据调用GPUimgs = imgs.cuda()targets = targets.cuda()建立的网络模型，在下面进行相应的调用。一、深度学习中，使用GPU进行训练，首先要确定电脑上是否有相应的驱动。

ResNet50网络是2015年由微软实验室的何恺明提出，获得ILSVRC2015图像分类竞赛第一名。在ResNet网络提出之前，传统的卷积神经网络都是将一系列的卷积层和池化层堆叠得到的，但当网络堆叠到一定深度时，就会出现退化问题。下图是在CIFAR-10数据集上使用56层网络与20层网络训练误差和测试误差图，由图中数据可以看出，56层网络比20层网络训练误差和测试误差更大，随着网络的加深，其误差

ShuffleNetV1是旷视科技提出的一种计算高效的CNN模型，和MobileNet, SqueezeNet等一样主要应用在移动端，所以模型的设计目标就是利用有限的计算资源来达到最好的模型精度。ShuffleNetV1的设计核心是引入了两种操作：Pointwise Group Convolution和Channel Shuffle，这在保持精度的同时大大降低了模型的计算量。因此，ShuffleN

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的基本思想是在N维数据找到N-1维的超平面(hyperplane)作为分类的决策边界。

特征选择皮尔森系数以及嵌入法。

特征选择，又称变量选择、属性选择或变量子集选择，是选择相关特征子集用于模型构造的过程。简要地说，通过检测相关特征。摒弃冗余特征，获得特征子集，从而以最小的性能损失更好地描述问题。

拟合是指机器学习模型在训练的过程中，通过更新参数，使得模型不断契合可观测数据(训练集)的过程。

损失函数(loss function)又称为误差函数(error function)，是衡量模型好坏的标准，用于估量模型的预测值与真实值的不一致程度，是一个非负实值函数。损失函数的一般表示为L(y,f(x))，用以衡量真实值y与预测值f(x)不一致的程度，一般越小越好。

对于模型的评价往往会使用损失函数和评价指标，两者的本质是一致的。一般情况下，损失函数应用于训练过程，而评价指标应用于测试过程。