樣本SEARCH AGGREGATION
...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...
...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...
...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...
...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...
...圖像生成二值掩碼，然后從正/負區域隨機剪切產生正/負樣本，但是負樣本中可能包含未標記的正樣本區域。Patch selection technique圖像塊選取的一種標準方法是在正樣本掩碼區域選取正樣本，在負樣本掩碼區域使用閾值化的color-dec...
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...
...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，...
...自然的想到準確率，準確率的定義是預測正確的結果占總樣本的百分比，其公式如下： 準確率=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) 雖然準確率可以判斷總的正確率，但是在樣本不平衡的情況下，并不能作為很好的指標來衡量結果。舉個簡單的例子...
...自然的想到準確率，準確率的定義是預測正確的結果占總樣本的百分比，其公式如下： 準確率=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) 雖然準確率可以判斷總的正確率，但是在樣本不平衡的情況下，并不能作為很好的指標來衡量結果。舉個簡單的例子...
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...
