模型训练

AI模型训练中过拟合和欠拟合的区别是什么？

在AI模型训练中，过拟合和欠拟合是两种常见的模型性能问题，核心区别在于模型对数据的学习程度和泛化能力：欠拟合（Underfitting）-定义：模型未能充分学习到数据中的规律，对训练数据的拟合程度较差，

workflower·2025-07-29 22:41

Anaconda 和 Miniconda：功能详解与选择建议

对于那些想要快速开展数据分析、模型训练等工作的人员来说，Anaconda就像是一个一站式的“数

古月฿·2025-07-29 22:09

零数学基础理解AI核心概念：梯度下降可视化实战

用Python动画演示损失函数优化过程，数学公式具象化读者收获：直观理解模型训练本质，破除"数学恐惧症"当盲人登山者摸索下山路径时，他本能地运用了梯度下降算法。

九章云极AladdinEdu·2025-07-29 19:46

声纹识别系统（MFCC特征+DTW/SVM分类）

系统包含语音预处理、特征提取、模型训练和识别测试等完整流程，并通过实验对比两种分类算法的性能。

佩爷0107·2025-07-29 01:03

Python与机器学习库Scikit-learn进阶

打造更强大的预测模型数据清洗特征构造模型调优秘籍：网格搜索与交叉验证的最佳实践网格搜索交叉验证集成学习的魅力：提升模型性能的组合拳随机森林梯度提升机堆叠实战案例解析：使用Scikit-learn解决真实世界问题数据准备模型训练

master_chenchengg·2025-07-29 00:54

探索未来标注新纪元：AutoLabelImg 多功能自动标注工具

探索未来标注新纪元：AutoLabelImg多功能自动标注工具在计算机视觉领域，高质量的数据标注是模型训练的关键一步，而AutoLabelImg正是这样一个旨在提升效率的开源标注工具。

徐耘馨·2025-07-28 09:06

MATLAB实现基于GA-CNN-BiLSTM-Attention遗传算法（GA）优化卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例（含模型描述及示例代码）

优化卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例...2项目背景介绍...2项目目标与意义...31.提高多变量时序预测的准确性...32.弥补传统方法的局限性...33.提高模型训练效率

nantangyuxi·2025-07-28 08:33

神经网络和机器学习的一些基本概念

下面以多元线性回归模型为例1.模型模型训练过程就是利用已知的x和y,求解b的过程，b也称为权重。虽然没有那么简单，但是训练完成的模型本质上就是一组权重值，如[b1,

荼渔·2025-07-28 07:22

机器学习-XGBoost和SHAP解析数据

二、数据准备和模型训练1.导入所需库

python机器学习ML·2025-07-27 16:29

深度学习GPU工作站主机选择指南：以RTX 5090为核心的2025年配置策略

对于深度学习研究者和工程师而言，RTX5090的出现重新定义了工作站配置的标准，其32GBGDDR7显存、768个第五代TensorCore以及大幅提升的计算性能，为大规模模型训练和推理提供了全

·2025-07-27 07:27

Pytorch混合精度训练最佳实践

它在保持模型精度的同时，通常能带来2-3倍的训练速度提升，并减少约50%的显存使用，是平衡训练效率与数值稳定性的核心技术，尤其在大模型训练中不可或缺。

贝塔西塔·2025-07-27 04:00

阿里云代理商：云计算如何推动人工智能与大数据的结合

目录一、云计算为人工智能提供强大的计算资源1.海量计算能力2.多层次的数据处理能力二、云计算促进大数据与人工智能的融合1.数据存储与访问的灵活性2.大数据分析与AI模型训练的协同三、云计算的可扩展性推动

v_junsouyun06·2025-07-26 23:24

私有化大模型架构解决方案构建指南

我们将系统解析关键环节，包括安全部署策略设计、模型训练核心技术、持续优化机制构建以及知识管理实践路径。此外，指南还涵盖合规性检查、团队协作工具应用和定制化开发方案，确保解决方案的可靠性和可扩展性。

优秘智能UMI·2025-07-26 21:07

数学专业转型数据分析竞争力发展报告

一、核心优势拆解（1）数学能力与数据分析对应关系数学课程数据分析应用场景比较优势说明概率论假设检验设计能准确判断统计显著性阈值实变函数数据质量评估异常值检测的严格性更高线性代数特征工程构建矩阵运算优化模型训练效率

Re_Yang09·2025-07-26 18:42

大模型就业方向

有如下几个方向：基座模型训练工作内容：优化模型结构、数据比例，实现在各种任务上效果比较好的通用基座模型护城河：出了问题只有你能解决，给足情绪价值经验要求：必备：模型分布式框架（如deepspeed）、多机多卡训练

·2025-07-26 07:27

大模型训练全攻略：从数据到部署，小白也能看懂的技术手册

其实大模型训练就像盖房子——得先备料（数据）、搭骨架（架构）、按图纸施工（训练），最后还要验收（评估）和维护（监控）。

·2025-07-26 04:12

数模国赛冲刺 | 数据预处理方法合集（数据清洗、数据变换与数据编码）

忽视数据预处理可能导致模型训练失败或性能不佳，甚至得出错误的结论。因此，数据预处理在数据驱动的项目中是不可或缺的步骤，接下来我们将详细地介绍具体的方法，文末可获得全文PDF！

Easy数模·2025-07-25 23:02

MNIST 手写数字识别模型分析

主要功能包括：加载并预处理MNIST数据集构建一个简单的全连接神经网络模型训练模型并评估其性能使用训练好的模型进行预测保存和加载模型代码解析1.导入必要的库importmatplotlibimporttensorflow.kerasaskerasimporttensorflowastfimportnumpy

橘子编程·2025-07-25 16:47

（11）机器学习小白入门YOLOv：YOLOv8-cls epochs与数据量的关系

解锁图片分类新技能(4)机器学习小白入门YOLOv：图片标注实操手册(5)机器学习小白入门YOLOv：数据需求与图像不足应对策略(6)机器学习小白入门YOLOv:图片的数据预处理(7)机器学习小白入门YOLOv：模型训练

·2025-07-25 16:16

DeepSpeed + Megatron-LM 组合方案的深度解析

以下为DeepSpeed+Megatron-LM组合方案的深度解析，涵盖核心价值、技术实现、性能优势及国产化适配，基于千亿级模型训练实战经验整理：⚙️一、组合核心价值：性能与扩展性的完美平衡维度DeepSpeed

·2025-07-25 13:25

Python常用医疗AI库以及案例解析（场景化进阶版）

MONAISimpleITKBiopythonscanpyPyTorchscikit-learnLLaVA-MedTransformersFHIRFastAPIFlowerPySyft医学图像处理生物信息学模型训练多模态分析数据交换隐私保护部署应用医学图像处理

Allen_Lyb·2025-07-25 10:10

Yolov8模型训练结果参数理解与分析

Yolov8模型训练结果参数理解与分析1.Yolov8模型训练结果概述1.1训练结果文件结构YOLOv8模型训练完成后，会生成一系列结果文件，这些文件为模型的评估和后续优化提供了重要依据。

Wiktok·2025-07-24 21:34

大模型发展方向

技术层面的飞跃1.算力底座的持续升级算力是大模型训练和应用的基础。当前，生成式AI的训练集群规模已步入万卡量级，并正向十万

人工智能-猫猫·2025-07-24 18:45

【2025版】最新大模型就业方向，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

大模型就业方向主要集中在以下几个核心领域：数据治理方向：涉及爬虫、数据清洗、ETL、DataEngine、Pipeline等工作，确保数据质量和可用性，支持模型训练和运行。

程序员_大白·2025-07-24 18:45

30天打牢数模基础-支持向量回归SVR讲解

核心步骤包括：模拟符合非线性关系（温度U型曲线、小时高峰）和异常值的数据；数据预处理（特征标准化）；网格搜索调参（优化C、gamma、epsilon参数）；模型训练与评估（对比SVR与线性回归的性能）；

您好啊数模君·2025-07-24 16:31

超大规模生成式中文预训练语言模型：CPM的构建与应用

新词元构建：提出了一个新的子词词典，适应中文语料库，并增加了批量大小以提高模型训练的稳定性。大规模训练策略：通过增加批量大小和分布式训练策略，使得大型模型的训练成为可能，减少了节点间的数据传输。

王良一呀·2025-07-24 15:28

猫狗图像分类深度学习模型：VGG-13网络训练实战

本文档的文件列表包括了模型训练后得到的权重和偏置，这些都是进行图像分类时的核心参数。1.VGG-

·2025-07-24 09:48

Python强化学习实战：从游戏AI到工业控制的完整指南

Python人工智能模型训练实战(六)：强化学习从入门到工业级应用核心价值前情提要：我们已经完成了监督学习和AutoML的完整流程。

全息架构师·2025-07-24 08:09

Python训练 + Go优化 + C#部署：端到端AI模型的跨语言实践

Python作为AI领域的主流语言，具有丰富的深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow），在模型训练方面处于领先地位。

威哥说编程·2025-07-23 17:06

大模型训练中的“训练阶段”（如Pre-training、SFT、RLHF等）与“微调技术”

大模型训练中的“训练阶段”（如Pre-training、SFT、RLHF等）与“微调技术”（如Full-tuning、Freeze-tuning、LoRA、QLoRA）是两类不同维度的概念，二者共同构成模型优化的完整流程

老兵发新帖·2025-07-23 14:15

横幅检测数据集-1500张图片智慧城市管理活动现场管理商业广告分析

横幅检测数据集-1500张图片已发布目标检测数据集合集（持续更新）️横幅检测数据集介绍数据集概览检测目标类型应用场景数据样本展示使用建议1.数据预处理优化2.模型训练策略3.实际部署考虑4.应用场景适配

·2025-07-22 16:51

YOLO V8+Python训练手写数字识别

以下是针对Windows11+Python环境的详细步骤说明，从数据集整理到模型训练，全部适配YOLOv8流程。

yuanpan·2025-07-22 06:40

机器学习专栏（62）：手把手实现工业级ResNet-34及调优全攻略

目录一、ResNet革命性突破解析1.1残差学习核心思想1.2ResNet-34结构详解二、工业级Keras实现详解2.1数据预处理流水线2.2完整模型实现三、模型训练调优策略3.1学习率动态调整3.2

·2025-07-21 16:06

3D Gaussian Splatting (3DGS) 从入门到精通：安装、训练与常见问题全解析

然而，从环境配置到数据准备，再到模型训练和结果导出，整个流程中充满了各种可能令人困惑的“坑”。本文旨在为您提供一份全面的3DGS安装与使用指南，汇总了从环境搭建到最终结果产出的

·2025-07-21 07:28

生成式人工智能实战 | 像素卷积神经网络（PixelCNN）

生成式人工智能实战|像素卷积神经网络0.前言1.PixelCNN工作原理1.1掩码卷积层1.2残差块2.PixelCNN分析3.使用混合分布改进PixelCNN3.1模型构建3.2模型训练0.前言像素卷积神经网络

盼小辉丶·2025-07-20 23:59

bash方式启动模型训练

export\PATHPYTHONPATH=/workspace/mmlab/mmdetection/:/workspace/mmlab/mmsegmentation/:/workspace/mmlab/mmdeploy/:${env:PYTHONPATH}\CUDA_VISIBLE_DEVICES=0\DATA_ROOT_1=/mnt/data/…/\DATA_ROOT_2=/mnt/data/

BILLY BILLY·2025-07-20 21:45

AI人工智能领域TensorFlow的模型训练策略

AI人工智能领域TensorFlow的模型训练策略关键词：TensorFlow、模型训练、深度学习、神经网络、优化策略、分布式训练、迁移学习摘要：本文将深入探讨TensorFlow框架下的模型训练策略，

AIGC应用创新大全·2025-07-20 13:23

【机器学习&深度学习】什么是量化？

2.1解决模型体积过大问题2.2降低对算力的依赖2.3加速模型训练和推理2.4优化训练过程2.5降低部署成本小结：量化的应用场景三、量化的类型与实现3.1权重量化（WeightQuantization）

一叶千舟·2025-07-20 11:34

深度学习模型开发部署全流程：以YOLOv11目标检测任务为例

深度学习模型开发部署全流程：以YOLOv11目标检测任务为例深度学习模型从开发到部署的完整流程包含需求分析、数据准备、模型训练、模型优化、模型测试和部署运行六大核心环节。

你喜欢喝可乐吗？·2025-07-20 00:14

预测导管原位癌浸润性复发的深度学习：利用组织病理学图像和临床特征

文章目录研究内容目的方法数据集模型开发模型训练与评估外部验证统计分析研究结果模型性能风险分层外部验证特征重要性原文链接原文献：Deeplearningforpredictinginvasiverecurrenceofductalcarcinomainsitu

浪漫的诗人·2025-07-20 00:43

117、Python机器学习：数据预处理与特征工程技巧

数据预处理数据预处理是机器学习中的第一步，它的主要目的是将原始数据转换成适合进行机器学习模型训练的形式。就像我们在做饭之前需要清洗和准备食

多多的编程笔记·2025-07-19 22:28

AI大模型训练的云原生实践：如何用Kubernetes指挥千卡集群？

当你的团队还在手动拼装显卡集群时，聪明人早已教会Kubernetes自动调度千卡。就像交响乐团需要指挥家，万级GPU需要云原生调度艺术。深夜的机房，硬件工程师老张盯着监控屏上跳动的红色警报——手工组装的千卡集群再次因单点故障崩溃。而隔壁团队通过Kubernetes调度的百卡集群，训练效率竟高出他们47%。这不是魔法，而是云原生调度的降维打击。一、千卡训练：为什么传统方法行不通？想象指挥没有乐谱的千

·2025-07-19 20:19

GPU网络运维

）的高频、大流量需求，主流技术方案及特点如下：网络技术核心优势适用场景运维重点InfiniBand低延迟（~1us）、高带宽（400Gb/s）、原生RDMA支持超大规模集群（≥1000节点）、千亿参数模型训练子网管理

一行代码通万物·2025-07-19 19:07

模型训练与部署注意事项篇---resize

图像大小的影响在YOLOv系列模型的训练和推理部署过程中，图像大小的选择是影响模型性能（精度、速度、泛化能力）的关键因素之一。两者的关系既相互关联，又存在一定的灵活性，具体可从以下几个方面详细分析：一、核心关系：训练与推理图像大小的“基准一致性”YOLOv模型（如YOLOv5、v7、v8等）的训练和推理图像大小通常以**“基准尺寸”**为核心关联，即训练时设定的图像尺寸会作为模型设计的基础，而推理

Atticus-Orion·2025-07-12 12:56

【机器学习笔记Ⅰ】9 特征缩放

特征缩放（FeatureScaling）详解特征缩放是机器学习数据预处理的关键步骤，旨在将不同特征的数值范围统一到相近的尺度，从而加速模型训练、提升性能并避免某些特征主导模型。1.为什么需要特征缩放？

巴伦是只猫·2025-07-12 05:30

AI技术全景图鉴：从模型开发到落地部署的全链路拆解

从数据管理、模型训练到应用落地，再到算力调度和智能运维，一个完整的AI架构需要涵盖多个层面，确保AI技术能够高效、稳定地运行。

大模型玩家·2025-07-11 19:30

基于LIDC-IDRI肺结节肺癌数据集的人工智能深度学习分类良性和恶性肺癌（Python 全代码）全流程解析（二）

基于LIDC-IDRI肺结节肺癌数据集的人工智能深度学习分类良性和恶性肺癌（Python全代码）全流程解析（二）1环境配置和数据集预处理1.1环境配置1.1数据集预处理2深度学习模型训练和评估2.1深度学习模型训练

·2025-07-11 13:44

【人工智能面经第五期：模型训练与优化核心面试深度问答】

作者：“码上有前”文章简介：人工智能面经欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐、留言模型训练与优化核心面试深度问答摘要围绕模型训练与优化的训练技巧（正则化、迁移学习）和数据工程（数据增强、标注质量）展开，通过20个关键问题

码上有前·2025-07-11 09:48

AI模型训练新范式：基于同态加密的隐私保护方案

AI模型训练新范式：基于同态加密的隐私保护方案技术解析关键词同态加密（HomomorphicEncryption）、隐私保护机器学习（PPML）、全同态加密（FHE）、安全多方计算（MPC）、加密数据训练摘要本报告系统解析基于同态加密的

AIGC应用创新大全·2025-07-11 06:27

推荐频道