...ing Sense of Logarithmic Loss (exegetic.biz) Loss Functions (Stanford CS231n) L1 vs. L2 Loss function (rishy.github.io) The cross-entropy cost function (neuralnetworksanddeeplearning.com) Bias ...
...总结的一个余闲读物而已。文章的主要内容源于Stanford CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition课程[1]里介绍的一些通过可视化手段,调试理解CNN网络的技巧,在[1]的基础上我作了一些沿展阅读,算是把[1]的内容进一步丰富...
...机视觉 : 深入学习已经改变了这一领域。 斯坦福大学的CS231N课程由Andrej Karpathy的课程是我遇到的最好的课程; CS231n卷积神经网络视觉识别。 它向您介绍了基础知识以及covnets,以及帮助您在AWS中设置GPU实例。 另请参阅Mostafa S. Ibra...
...言,可以查看这个文章。 你也可以查看查看 Stanford 的 CS231n 中的第 12 讲,概要性的了解一些深度学习库。 建议时间:1-3周 ## 步骤3:选择你自己的领域 这是最有趣的部分,深度学习已经应用在各个领域中,并且取得了最先进的...
...学习-计算机视觉的缩写,本系列基于对斯坦福大学的cs231n课程学习理解,结合个人扩展的内容,由浅到深地介绍各种深度学习方法和视觉识别的实现并辅以必要的代码。作为个人学习记录的同时分享自己的理解。可作为学习...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用,将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的,但推理(inference/serving)用4090不能说合适,...
图示为GPU性能排行榜,我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...