多标签分类:标签相关性建模与损失函数设计实践 多标签分类(Multi-label Classification)是一种机器学习任务,其中每个样本可以同时属于多个类别。与传统的二分类或多分类任务不同,多标签分类中的
损失函数设计
发布于 2025-07-13
摘要
发布于 2025-07-12
摘要
计算机视觉:端到端训练——检测分割联合优化技巧 随着深度学习技术的飞速发展,计算机视觉领域取得了显著的成果。在目标检测和图像分割任务中,端到端训练方法因其能够直接从原始图像中学习到丰富的特征而备受关注。本文将围绕
发布于 2025-07-12
摘要
摘要:对抗训练是一种在深度学习中常用的技术,旨在通过向模型输入经过轻微扰动的数据来提高模型的鲁棒性和泛化能力。在TensorFlow中,损失函数的设计对于对抗训练的成功至关重要。本文将围绕TensorFlow框架,
发布于 2025-06-22
摘要
摘要:知识蒸馏是一种将复杂模型的知识迁移到轻量级模型上的技术,自蒸馏作为一种特殊的知识蒸馏方法,通过模型自身生成软标签来指导轻量级模型的训练。本文将围绕GNU Octave语言,详细介绍自蒸馏知识蒸馏技术的实现过程
发布于 2025-06-22
摘要
摘要:知识蒸馏是一种将复杂模型的知识迁移到轻量级模型上的技术,其中教师集成是一种常用的技术手段。本文将围绕GNU Octave语言,详细阐述如何实现知识蒸馏中的教师集成,包括模型选择、集成策略、损失函数设计以及实验
发布于 2025-06-08
摘要
阿木博主一句话概括:Python语言目标检测模型的多任务损失函数设计 阿木博主为你简单介绍: 目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向,近年来,随着深度学习技术的快速发展,基于深度学习的目标检测模型取得了显著的成
