介绍该文致力于处理神经网络中的过度拟合。过度拟合将是你主要担心的问题，因为你仅使用 2000 个数据样本训练模型。存在一些有助于克服过度拟合的方法，即 dropout 和权重衰减（L2 正则化）。
数仓（十八）数仓建模以及分层总结(ODS、DIM、DWD、DWS、DWT、ADS层) – 墨天轮
又搬来了神器啊~~~ 扩散模型最早来源于物理中的热力学，最近却在人工智能领域大放异彩。还有什么物理理论可以推动生成模型研究的发展呢？最近，来自 MIT 的研究者受到高维电磁理论的启发，提出了一种称作泊松流（Poisson Flow）的生成模型。理论上，这种模型具有直观的图像和严谨的理论；实验上，它在生成质量、生成速度和鲁棒性上往往比扩散模型更好。本文已被NeurIPS 2022接收。
我们已经收集好了一个数据集，建立了一个神经网络，并训练了模型，在测试和验证阶段最后得到的准确率不高不到90%。或者没有达到业务的期望（需要100%）。
美好的长假即将过去，我们又该忙起来了。在AI领域，这两年最忙的一项基础技术应该非大模型莫属。
根据文字生成图像，是近几年大模型领域比较热门的研究。我这篇文章主要记录如何使用百度的文心大模型实现文字生成图像。
制图软件CAD应用小技巧分享会第二弹来喽！用户界面的两大空间也是我们需要清晰了解，并灵活运用的哦~ 模型空间： […]
蒸汽机，在工业革命中扮演着怎样的角色？保尔·芒图在《十八世纪产业革命》中是这样形容蒸汽机的：“蒸汽机并不创造大工业。但是它却为大工业提供了动力，更重要的是使大工业具有统一性。使用蒸汽机，使一切工业的发展都要服从一般的法则，工业世界成为一个巨大的工厂。”
介绍机器学习和深度学习模型的一个常见问题是“过度拟合”。这意味着模型在训练数据集上的准确性非常高，但在测试数据上却没有较高的准确性。
在上一篇中主要讲了对于文本语料的提取和预处理的过程，接下来就要进入到核心步骤，即对于处理模型的掌握，处理模型这块的篇幅会很长，对于不同的模型，其优缺点各不相同，因此有必要对这一块进行一个全方面的掌握。
简介本文不是关于模型的质量。它甚至不涉及扩展、负载平衡和其他DevOp。它是关于一个更普遍但有时会遗漏的事情：处理不可预测的用户输入。