什么是梯度爆炸？
梯度爆炸(Gradient Explosion)是指在训练深度神经网络时，通过反向传播算法计算梯度时出现的现象：当网络层数过深、激活函数选择不当或权重初始化不合理时，梯度值会指数级增长，导致权重更新过大，模型参数剧烈震荡，训练过程不稳定甚至 […]
标签： 深度学习
什么是模拟人脑？
模拟人脑是指通过计算模型来仿照人类大脑的生物结构和功能，包括神经元、突触和神经网络的运作机制，旨在复制大脑的认知能力如学习、记忆和决策。这一概念源于神经科学与人工智能的交叉研究，核心是构建人工神经网络以模拟大脑的信息处理过程，从而在特定任务 […]
什么是批归一化（Batch Normalization）？
批归一化（Batch Normalization）是一种深度学习中用于优化神经网络训练的技术，通过对每个小批量的输入数据进行标准化处理，使其均值为0、方差为1，从而减少内部协变量偏移，加速模型收敛速度，允许使用更高的学习率，并提升泛化能力。 […]
什么是梯度消失？
梯度消失（Vanishing Gradient）是指在深度神经网络的反向传播训练过程中，梯度值随着网络层数的增加而逐层减小至接近零的现象。这主要源于某些激活函数（如sigmoid或tanh）在饱和区域输出变化微小，导致梯度在链式法则中指数级 […]
什么是算子融合（Operator Fusion）？
算子融合（Operator Fusion）是一种在深度学习框架中广泛应用的优化技术，它通过将多个独立的计算操作（算子）合并为一个复合操作，以减少内存访问开销和计算延迟。这种融合避免了中间结果的频繁读写，提升了模型推理效率，例如在神经网络中将 […]
什么是显著性映射（Saliency Maps）？
显著性映射（Saliency Maps）是一种深度学习的可视化工具，用于揭示输入数据（如图像）中对模型预测结果贡献最大的区域。它通过计算输入特征相对于模型输出的梯度或其他显著性度量，生成热力图，其中高亮区域表示模型决策的关键部分，从而帮助理 […]
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 […]
什么是梯度检查点（Gradient Checkpointing）？
梯度检查点（Gradient Checkpointing）是一种在深度学习训练中用于优化内存使用的关键技术，它通过选择性地保存和重新计算神经网络中的激活值（activations），在反向传播过程中显著减少内存消耗。具体而言，该方法仅存储部 […]
什么是混合并行（Hybrid Parallelism）？
混合并行（Hybrid Parallelism）是指在深度学习模型训练中，通过结合多种并行策略如数据并行（Data Parallelism）、模型并行（Model Parallelism）和流水线并行（Pipeline Parallelis […]
什么是视觉基础模型？
视觉基础模型（Visual Foundation Models）是指在计算机视觉领域中，通过大规模图像数据集预训练的深度学习模型，它们能够学习通用的视觉特征表示，作为基础架构用于各种下游任务的迁移学习。这些模型通常基于先进的架构如Visio […]