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AI 研究者

• 主动学习采样策略在情感分析中的应用及稀疏高斯过程模型分析

  你是否曾为标注海量情感分析数据而头疼？是否曾因标注成本高昂而望而却步？主动学习 (Active Learning) 就像一盏明灯，为我们指引了方向。它能够智能地挑选出最具价值的样本进行标注，从而大幅降低标注成本，提高模型训练效率。今天，我...

  2025/3/25 0 111 0 0 0 主动学习情感分析稀疏高斯过程

• 用贝叶斯优化调教GAN生成器：让你的AI画出更惊艳的图像

  GAN调参的痛，贝叶斯优化来拯救？ 玩过生成对抗网络（GAN）的哥们儿都知道，这玩意儿效果惊艳，但训练起来简直是门玄学。生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的爱恨情仇，动不动就模式崩溃（mode coll...

  2025/3/28 0 163 0 0 0 贝叶斯优化生成对抗网络GAN

• 模型训练度和特殊选择之谜：如何影响模型的泛化能力？

  模型训练度和特殊选择之谜：如何影响模型的泛化能力？ 在深度学习中，模型训练度和特殊选择是两个至关重要的因素，它们直接影响着模型的泛化能力。泛化能力是指模型在训练集之外的数据集上表现的能力，是衡量模型实际应用价值的关键指标。 模型训...

  2024/10/3 0 140 0 0 0 深度学习模型训练泛化能力

• 如何提升TensorFlow自定义操作的性能瓶颈？

  在机器学习和深度学习的训练过程中，性能的瓶颈往往来自于自定义操作的实现。这篇文章将深入探讨如何提升TensorFlow中自定义操作的性能，并将提供一些实用的方法和建议，助力开发者优化训练效率。 1. 理解操作的性能瓶颈 我们需要对...

  2024/12/29 0 211 0 0 0 TensorFlow自定义操作性能优化