數據統計樣本SEARCH AGGREGATION
...基本概念 二分類和多分類 二分類： 一個類別被定義為正樣本，一個類別被定義為負樣本。 多分類 一個類別被定義為正類，其他類別的組合都是被定義為負類。 正樣本應該是在建模過程中被識別出來的對象：例如在信用評分模...
...注深度模型抗干擾能力的研究，也就是關于深度學習對抗樣本的問題。對于這一新的問題，本文對它進行一個簡單的介紹。文章由黃立威、張天雷整理。什么是深度學習對抗樣本Christian Szegedy等人在ICLR2014發表的論文中，他們提...
...模型并得到欺騙的識別結果。通過向機器學習模型的輸入樣本引入微擾，可能會產生誤導模型錯誤分類的對抗樣本。對抗樣本能夠被用于制作成人類可識別，但計算機視覺模型會錯誤分類的圖像，使惡意軟件被分類為良性軟件，...
...給出合理的判斷。 我們可以看上圖，綠色的圓代表未知樣本，我們選取距離其最近的k個幾何圖形，這k個幾何圖形就是未知類型樣本的鄰居，如果k=3，我們可以看到有兩個紅色的三角形，有一個藍色的三正方形，由于紅色三角...
有放回？無放回？ 從總體中隨機抽取一個容量為n的樣本，當樣本容量 n足夠大(通常要求n ≥30)時，無論總體是否符合正態分布，樣本均值都會趨于正態分布。期望和總體相同，方差為總體的1/n。這即是中心極限定理，是A/B測...
分類非常常見，但如果每個類只有幾個標注樣本，怎么辦呢？筆者所在的阿里巴巴小蜜北京團隊就面臨這個挑戰。我們打造了一個智能對話開發平臺——Dialog Studio，以賦能第三方開發者來開發各自業務場景中的任務型對話，其...
...分的信息： True negative(TN)，稱為真陰率，表明實際是負樣本預測成負樣本的樣本數 False positive(FP)，稱為假陽率，表明實際是負樣本預測成正樣本的樣本數 False negative(FN)，稱為假陰率，表明實際是正樣本預測成負樣本的樣本數 Tr...
...質上非常有挑戰性。本論文重新討論了多個代表性的基于樣本的 GAN 評估指標，并解決了如何評估這些評估指標的問題。我們首先從一些使指標生成有意義得分的必要條件開始，比如區分真實對象和生成樣本，識別模式丟棄（mode...
...始走向融合：特征可視化和屬性。?特征可視化通過生成樣本來回答有關網絡或部分網絡所正在尋找什么的問題。屬性（attribution）研究的是一個樣本中的哪一部分負責以特定的方式所激活的網絡。（注：作為一個新興的領域，...
...像中淋巴細胞約10x10像素，遠小于32x32的出入尺寸，這樣樣本中90%都是無效區域，會影響模型性能，所以將圖像再放大4倍，使淋巴細胞幾乎占滿輸入圖像。選取以淋巴細胞中心位置3x3的鄰域為中心的區域為正樣本區域；負樣本的...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
李濤
魏明
李義
617035918
張遷
ernest
