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AI研究员

• 深度学习模型在对抗样本中的脆弱性探讨

  在深度学习这一领域，模型的性能通常是通过在特定数据集上的准确率来衡量的。然而，当我们面临对抗样本时，这个标准似乎面临着巨大的挑战。对抗样本是输入数据中经过微小但巧妙修改的数据，这些修改对于人类观察者几乎是不可察觉的，但却能导致深度学习模型...

  2024/11/20 0 29 0 0 0 深度学习对抗样本机器学习

• 深度学习模型中学习率调优策略的有效性研究与实践

  深度学习模型中学习率调优策略的有效性研究与实践 深度学习模型的训练过程，很大程度上依赖于学习率的设置。学习率过高，模型可能无法收敛，甚至出现震荡；学习率过低，则训练速度缓慢，难以达到最优解。因此，选择合适的学习率，甚至动态调整学习率，...

  2024/11/21 0 30 0 0 0 深度学习学习率模型调优

• 神经网络架构演变的历程与未来展望

  在过去的几十年中，神经网络的架构经历了快速的变革，从最初的简单模型演变成如今复杂且强大的系统。早期的神经网络主要是多层感知机（MLP），其结构简单，主要用于解决线性可分问题。随着科研的深入和计算能力的提升，研究者们逐渐提出了卷积神经网络（...

  2024/12/20 0 7 0 0 0 神经网络人工智能架构演变

• 深度学习模型遭遇数据缺失：那些你不得不面对的挑战与应对策略

  深度学习模型的强大性能依赖于大量高质量的数据。然而，在实际应用中，数据缺失是一个普遍存在的问题。无论是传感器故障导致的数据丢失，还是用户填写问卷时的疏忽，都会导致数据集的不完整，从而严重影响模型的训练和预测效果。本文将探讨数据缺失对深度学...

  2024/12/20 0 2 0 0 0 深度学习数据缺失模型训练