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数据集选择

• 如何设计实验来评估对抗训练方法对不同类型对抗攻击的防御效果？

  深度学习模型易受对抗攻击的影响，这使得在安全敏感的应用中部署这些模型变得困难。对抗训练是一种通过训练模型来抵抗对抗攻击的技术，它通过在训练数据中添加对抗样本，来提高模型的鲁棒性。然而，不同类型的对抗攻击具有不同的特征，因此评估对抗训练方法...

  2024/11/20 0 25 0 0 0 对抗训练对抗攻击机器学习

• 深度学习中学习率衰减策略的实践与思考：从理论到调参经验

  深度学习模型的训练过程，就好比攀登一座高峰，学习率扮演着决定性的角色——它决定了我们每一步迈出的距离。学习率设置过大，如同盲目冲刺，容易错过最佳路径，甚至跌落山谷（模型发散）；学习率设置过小，则如同龟速前行，效率低下，耗时巨大。因此，如何...

  2024/11/21 0 11 0 0 0 深度学习学习率衰减调参

• BatchNorm动量参数(momentum)对CIFAR-10图像分类准确率的影响：一次实验探究

  BatchNorm动量参数(momentum)对CIFAR-10图像分类准确率的影响：一次实验探究 在深度学习中，Batch Normalization (BatchNorm) 是一种常用的技术，用于稳定训练过程并加速模型收敛。Bat...

  2024/12/27 0 11 0 0 0 BatchNorm动量CIFAR-10

• 如何选择合适的房价预测数据集？别被数据陷阱坑了！

  大家好，我是数据分析师老王！最近好多朋友都在问我关于房价预测的问题，特别是关于数据集的选择。今天就来好好聊聊这个让人又爱又恨的话题，避免大家掉进数据陷阱！ 一、数据集选择的重要性 选择合适的数据集，对于房价预测模型的准确性和可...

  2024/12/28 0 19 0 0 0 房价预测机器学习数据科学