分类目录归档：机器学习
一、定义
“Cross - linguistic competence”指的是跨语言能力。它是个体在掌握多种语言的过程中所具备的一种综合能力，这种能力使使用者能够在不同语言之间灵活切换、比较、迁移知识，并且利用对一种语言的理解来辅助对另一种语言的学习、理解和运用。
二、组成部分
Domain Adversarial Training（领域对抗训练）是一种在机器学习，特别是深度学习领域中用于处理领域自适应（Domain Adaptation）问题的技术。
一、背景和目的
在许多实际应用场景中，我们可能会遇到训练数据和测试数据来自不同分布的情况，这被称为领域漂移（Domain Shift）。例如，在图像分类任务中，训练图像可能是在清晰天气下拍摄的，而测试图像是在有雾天气下拍摄的；或者训练数据是来自某一个特定的数据集（如MNIST手写数字数据集），而实际应用场景中的数据来自另一个具有不同统计特性的数据集。这种分布差异会导致模型在测试数据上性能下降。Domain Adv...
机器学习主要可以分为以下几类：
监督学习（Supervised Learning）
以下是一个较为常见的MLOps（机器学习运维）知识体系全景图的大致介绍：
调参是一个反复试验和优化的过程，旨在找到一组最优或较优的参数，使模型在特定任务上达到最佳性能。以下是调参的一般具体步骤：
在AI领域，可调参数是模型构建和优化过程中的关键要素，以下是关于AI中可调参数的详细介绍：
Transformer可视化是一种将Transformer模型的结构、工作原理以及内部数据流动等以直观图形的方式展示出来的技术手段，有助于人们更好地理解Transformer模型的复杂机制。以下是一些常见的Transformer可视化方法和工具：