选择合适的损失函数神经网络的损失函数时非凸的，有多个局部最低点，目标是找到一个可用的低点。非凸函数时凹凸不平的，但是不同的损失函数凹凸程度不同，比如平方损失和交叉熵损失相比后者起伏更大，且后者更容易找到一个可用的最低点，从而达到优化的目的。选择合适的批量尺寸采用合适的批量尺寸进行学习，一方面可以减少计算量，一方卖弄有助于跳出局部最优点，因此要选择合适的批量尺寸。另一方面，批量尺寸取太大会陷入...

RAFT由三个主要组件组成:特征编码器，该编码器为每个像素提取特征向量;相关层，对所有像素对产生4D相关卷，后续池化产生较低分辨率卷基于gru的循环更新操作符，从相关卷中检索值，迭代更新初始化为0的流场字段。注：特征编码器用于提取每个像素的特征，相关层计算像素之间的视觉相似性，更新操作符模拟了迭代优化算法的步骤。准确率高、泛化性好，效率高。参考：https://zhuanlan.zhihu.com

relu+bn：这套组合可以满足大多数的情况，除非有些特殊情况回用identity，比如回归问题，比如resnet的shortcut支路。dropout：分类问题用dropout，只需要最后一层softmax前用基本就可以了，能够防止过拟合，可能对accuracy提高不大，但是dropout前面的那层如果是之后要使用的feature的话，性能会大大提升。数据的shuffle和argmenta...

柱状图bar的使用matplotlib.pyplot.bar(left, height, alpha=1, width=0.8, color=, edgecolor=, label=, lw=3)left: x轴的位置序列，一般采用range函数产生一个序列，但是有时候可以是一个字符串height: y轴的数值序列，也就是柱形图的高度，一般就是我们需要显示的数据alpha: 透明度，值越...

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前天一面昨天二面今天刚刚hr面所以就有点忘了题目了目录一面 四十几分钟垃圾收回集合框架对spring和springboot的理解Long a=100 Long b= 100， a==b是true or false, 如果是300呢实习做了什么二面 半个小时object类有哪些方法hashmap系列对kafka的理解redis用过它的哪些功能和哪些...

Pytorch提供的对数据集进行操作的函数详见：https://pytorch.org/docs/master/data.html#torch.utils.data.SubsetRandomSamplertorch的这个文件包含了一些关于数据集处理的类：class torch.utils.data.Dataset: 一个抽象类， 所有其他类的数据集类都应该是它的子类。而且其子类必须重载两个重要的函

ST：speech translation，语音翻译ASR：automatic speech recognition，自动语音识别MT：machine translation，机器翻译TCEN：Tandem Connectionist Encoding Network, 串联编码网络摘要在端到端的语义翻译中，预训练和微调的方法被广泛使用，但两个环节不能很好的进行衔接。文章提出了串联编码网络，是参与

作者：Andrew_____来源：CSDN原文：https://blog.csdn.net/Maximize1/article/details/82562090文章目录1 Baidu 计算机视觉算法研发工程师2 海康威视2.1 图像算法工程师（图像处理\视频编解码\3D视觉）研究院2.2 AI算法工程师（计算机视觉\机器学习\模式识别\人脸识别\自然语言处理\语音识别\...

注意导向的图像异常检测与定位关注问题异常的检测和定位难点真实场景下异常样本非常少图像中异常位置像素覆盖面积很小动机之前的工作需要训练异常图像来计算出检测和定位的阈值，为了去掉这个约束，作者提出一种“基于引导注意的卷积对抗性变分自编码器(CAVGA)”，这个模型通过卷积隐藏变量来保存空间信息完成异常的定位。在无监督模式下 ，作者提出一个“注意扩张损失”，期望在不使用异常图像训练情况下，模型的注意能够