稀疏性：很多参数值为0LLWλ∑i1p∣wi∣∂L∂wi∂LW∂wiλ⋅signwiwiwi−lr∗∂L∂wj−lr∗λsignwiLLWλi1∑p​∣wi​∣∂wi​∂L​∂wi​∂LW​λ⋅signwi​wi​wi​−lr∗∂wj​∂L​−lr∗λsignwi​∂LW∂w。

平滑是指损失函数在参数空间内变化的平稳程度。在损失函数的图像中，如果它是光滑的，表示它的值不会出现剧烈的波动。平滑的损失函数对于优化过程有利，因为它减少了优化过程中由于损失函数剧烈波动而导致的难以收敛的情况。在优化中，平滑的损失函数能够帮助优化算法（如梯度下降）稳定地找到全局或局部最小值，而不会被局部的“尖峰”或“坑”困住。Huber损失就是一个平滑的损失函数，它在小误差时使用平方损失，避免了大误

在机器学习和深度学习中，数据集的划分是模型训练过程中至关重要的一步。常见的数据划分方式包括：训练集（Training Set）、验证集（Validation Set）和测试集（Test Set），本文将详细介绍他们的作用。

这个测试方法通常用于评估模型对输入数据微小变化的响应，以确保模型在面对噪声或不确定性时仍能产生可靠的结果。这对于模型的可部署性和可靠性非常重要，尤其是在关键领域，如自动驾驶、医疗诊断和金融决策等。这有助于提高模型的可信度和可用性，并降低模型在真实世界中出现问题的风险。：选择一个数据集，包括各种类型的输入数据，以涵盖模型可能会遇到的各种情况。：对扰动后的数据应用机器学习模型，评估模型在不同扰动下的性

_str__是用户友好的输出，返回一个易于理解的字符串__repr__是开发者友好的输出，返回一个更详细的、能够重建对象的字符串如果__str__没有定义，Python 会回退到使用__repr__

如果模型中有BN层(Batch Normalization）和Dropout，在测试时添加model.eval()。保证BN层能够用全部训练数据的均值和方差，即测试过程中要保证BN层的均值和方差不变。如果模型中有BN层(Batch Normalization）和Dropout，需要在训练时添加model.train()。model.train()是保证BN层能够用到每一批数据的均值和方差。在测试集

以下是 YOLOv8 支持的导出格式。可以通过 format 参数将模型导出为任何格式，例如 format=‘onnx’ 或 format=‘engine’。导出的模型可以直接用于预测或验证，例如使用 yolo predict model=yolov8n.onnx。Ultralytics YOLOv8 的导出模式提供了多种选项，用于将训练好的模型导出到不同的格式，可以在不同平台设备上部署。将yol

数据清洗是数据处理的一项重要步骤，对于深度学习算法至关重要，通常在采集到大量数据进行标注训练前需要做一些数据清洗工作。

集成学习（Ensemble Learning）是一种通过结合多个模型的预测结果来提高整体预测性能的技术。它通过将多个学习器的结果集成起来，使得最终的模型性能更强，具有更好的泛化能力。常见的集成学习框架包括：Bagging、Boosting、Stacking。

在统计学习中，我们通常使用方差与偏差来衡量一个模型。