什么是损失函数？
损失函数（Loss Function），在机器学习中扮演着核心角色，用于量化模型预测值与真实值之间的差异或错误程度。它为优化算法提供目标函数，通过迭代调整模型参数以最小化损失值，从而引导模型向更准确的预测方向收敛。损失函数的选择直接影响模型 […]
标签： 模型优化
什么是TensorRT？
TensorRT是由NVIDIA开发的高性能深度学习推理优化器和运行时库，专为加速训练好的模型在生产环境中的推理阶段而设计。它通过层融合、内核自动调优、动态内存管理和多精度支持（如FP16或INT8）等技术，在保持模型准确性的同时显著减少延 […]
什么是大语言模型的效率评估？
大语言模型的效率评估是指对大型语言模型在训练和推理过程中的资源消耗、响应速度及计算效率进行系统性量化和分析的过程。这包括评估关键指标如延迟（响应时间）、吞吐量（单位时间处理量）、内存占用、能源消耗以及浮点运算次数（FLOPs）等，旨在确保模 […]
什么是BFloat16？
BFloat16（Brain Floating Point 16-bit）是一种由Google开发的16位浮点数格式，专为深度学习优化设计。它保留了32位浮点数（FP32）的动态范围，同时将位宽减半，从而在训练和推理过程中减少内存占用和计算 […]
什么是模型推理加速？
模型推理加速是指通过技术手段优化训练好的机器学习模型在部署阶段对新输入数据进行预测的过程，以显著提升处理速度、减少延迟和计算资源消耗。这通常涉及模型压缩（如量化和剪枝）、硬件加速（如GPU或TPU）以及软件优化等方法，旨在使模型在实时应用中 […]
什么是FP16量化？
FP16量化（Half Precision Floating Point Quantization）是一种深度学习模型优化技术，通过使用16位半精度浮点数（FP16）替代32位单精度浮点数（FP32）来表示神经网络的权重和激活值，从而显著降 […]
什么是模型量化格式？
模型量化格式是指深度学习模型经过量化处理后所采用的标准化表示方式，量化过程通过降低模型权重和激活值的数值精度（如从32位浮点数缩减到8位整数），以显著减小模型体积、加速推理速度并降低计算功耗，同时力求在可接受的精度损失范围内维持模型性能。 […]
什么是半监督学习（Semi-supervised Learning）？
半监督学习（Semi-supervised Learning）是机器学习的一种范式，它在训练过程中同时利用少量标注数据和大量未标注数据，旨在通过未标注数据中的隐含结构信息来弥补标注资源的不足，从而提升模型的泛化能力和预测精度。相较于纯监督学 […]
什么是主动学习（Active Learning）？
主动学习（Active Learning）是一种机器学习方法，其核心在于算法能够主动选择最具信息价值的数据样本进行人工标注，从而在减少标注成本的同时最大化模型性能。这种方法通过查询策略识别不确定性高或对学习过程贡献显著的样本，优先请求其标签 […]
什么是在线学习（Online Learning）？
在线学习（Online Learning）是一种机器学习范式，其中模型在接收到新数据样本时逐步更新其参数，而不是在训练前一次性处理所有数据集。这种方法使模型能够实时适应数据流的变化，具有高度的动态性和响应性，特别适用于处理连续输入的场景，如 […]