更新時(shí)間:2025-05-24 11:50:53作者:貝語網(wǎng)校
torchlight是一個(gè)英語詞匯,通常用于描述燈光或光線。它通常用于計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,特別是在使用PyTorch庫進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)時(shí)。torchlight可以用于創(chuàng)建和調(diào)整圖像或視頻的照明效果,以增強(qiáng)視覺效果或進(jìn)行特定的視覺任務(wù)。它也可以用于訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型,特別是在處理圖像或視頻數(shù)據(jù)時(shí)。
1. training set:訓(xùn)練集,用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型的集合。
2. validation set:驗(yàn)證集,用于評(píng)估模型性能的集合。
3. test set:測試集,用于測試模型泛化能力的集合。
4. forward pass:前向傳播,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,指將輸入數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)并得到輸出結(jié)果的過程。
5. backpropagation:反向傳播,一種優(yōu)化算法,用于更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏差以優(yōu)化模型性能。
6. dropout:丟棄策略,一種正則化技術(shù),通過在訓(xùn)練過程中隨機(jī)抑制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)某些層的節(jié)點(diǎn)來防止過擬合。
7. activation function:激活函數(shù),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一種函數(shù),用于將神經(jīng)元的輸入轉(zhuǎn)換為輸出。
8. layer:層,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,指將多個(gè)神經(jīng)元組合在一起形成一個(gè)可以處理輸入數(shù)據(jù)并產(chǎn)生輸出結(jié)果的單元。
9. fully connected layer:全連接層,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一種層,每個(gè)神經(jīng)元都與前一層和下一層中的所有神經(jīng)元相連。
12. recurrent layer:循環(huán)層,一種可以處理序列數(shù)據(jù)的層,通過記憶單元將上一時(shí)刻的輸出作為當(dāng)前時(shí)刻的輸入。
15. cross-entropy loss:交叉熵?fù)p失函數(shù),用于評(píng)估分類問題的損失。