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多任务学习
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数据不均衡？别慌！深度学习中常见的解决方法
数据不均衡？别慌！深度学习中常见的解决方法 在现实应用中，我们经常会遇到数据不均衡的问题。例如，在医疗诊断中，患病样本的数量往往远少于健康样本；在欺诈检测中，欺诈交易的数量远远小于正常交易。数据不均衡会导致模型过度偏向多数类别，从而在...
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用迁移学习来处理新式分类数据
用迁移学习来处理新式分类数据 你是否曾经遇到过这样的情况：你训练了一个机器学习模型来识别猫和狗，但现在你想要识别新的类别，比如兔子或松鼠？难道你必须从头开始训练一个新的模型吗？ 不用担心，迁移学习可以帮到你！ 迁移学习是一种机...
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深度学习模型在医学影像上的泛化能力评估：挑战与策略
深度学习在医学影像分析领域取得了显著进展，但其泛化能力仍然是一个关键挑战。模型在特定数据集上表现优异，但在不同医院、不同设备甚至不同病人数据上的表现却可能大相径庭，严重限制了其临床应用的推广。本文将探讨如何评估深度学习模型在医学影像上的泛...
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基于迁移学习的图像识别参数差异处理方法探讨：以人脸识别为例
基于迁移学习的图像识别参数差异处理方法探讨：以人脸识别为例 近年来，深度学习在图像识别领域取得了显著进展，迁移学习作为一种有效的深度学习技术，被广泛应用于解决数据不足和计算资源受限的问题。然而，在实际应用中，由于源域和目标域数据分布的...
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深度学习模型如何鉴别AI生成的虚假新闻？一场与骗局的较量
近年来，人工智能技术的飞速发展使得生成逼真虚假新闻变得越来越容易。这给社会带来了巨大的挑战，如何有效地识别和打击AI生成的虚假信息成为了一个迫切需要解决的问题。深度学习模型，凭借其强大的学习和泛化能力，为解决这一问题提供了新的途径。 ...
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如何根据不同场景选择合适的损失函数？
当我们谈论机器学习模型训练时，选择合适的损失函数至关重要。你可能会问：那么，在不同的数据场景下，我们应该如何精准地选取这些损失函数呢？让我们一起来探讨一下。 1. 分类问题 vs 回归问题 对于分类任务，例如二元或多元分类，通常使...
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别再一概而论 情感分析的领域适配之道
“情感分析”，听起来好像一套算法就能搞定所有文本的情绪？Naive！ 你想想，微博上的“yyds”、“绝绝子”和严肃新闻里的“稳中向好”，能用同一个标准判断情感倾向吗？明显不行嘛！这就是情感分析中常说的“领域适配”问题。 简单来说...
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EWC 算法在实际应用中的挑战与对策
你好，我是老码农。今天我们来聊聊 EWC (Elastic Weight Consolidation) 算法在实际应用中会遇到的一些挑战，以及针对这些挑战，我们应该怎么去应对。如果你是已经对机器学习有所了解，并且对 EWC 算法的实际应用...