...拟合 图二是完全不拟合 图三是完全拟合 3.2 损失函数: 均方误差MSE 拟合过程中因为theta0和theta1的取值准确度， 预测的结果与训练集中的实际值有差距。 我们选择的参数决定了我们得到的直线相对于我们的训练集的准确程度，...
...拟合 图二是完全不拟合 图三是完全拟合 3.2 损失函数: 均方误差MSE 拟合过程中因为theta0和theta1的取值准确度， 预测的结果与训练集中的实际值有差距。 我们选择的参数决定了我们得到的直线相对于我们的训练集的准确程度，...
..., y_train, y_test = train_test_split(X, y) learning_curve() 函数中使用均方误差来表示模型的优劣，并且训练数据（75个）从1个慢慢增大为75个，记录对训练数据和测试数据预测值的均方误差，用于画学习曲线。 from sklearn.metrics import mean_square...
...y轴的距离而不用垂线距离，残差平方和除以样本量n就是均方误差。均方误差作为线性回归模型的代价函数(cost function)。使所有点到直线的距离之和最小，就是使均方误差最小化，这个方法叫做最小二乘法。 代价函数： 其中， ...
...优图中的 the Jensen Shannon divergence。另一个解决方案是使用均方损失（ mean squared loss ）替代对数损失（ log loss ）。LSGAN （https://arxiv.org/abs/1611.04076）的作者认为传统 GAN 损失函数并不会使收集的数据分布接近于真实数据分布。原来...
...（loss） 接下来我们要定义一个损失函数，使用的是MSE（均方误差，mean squared error）。数理统计中均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值，记为MSE。MSE是衡量平均误差的一种较方便的方法，MSE可以评价数据的...
...（loss） 接下来我们要定义一个损失函数，使用的是MSE（均方误差，mean squared error）。数理统计中均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值，记为MSE。MSE是衡量平均误差的一种较方便的方法，MSE可以评价数据的...
...（loss） 接下来我们要定义一个损失函数，使用的是MSE（均方误差，mean squared error）。数理统计中均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值，记为MSE。MSE是衡量平均误差的一种较方便的方法，MSE可以评价数据的...
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...
