开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

为什么在拟合函数中使用一定数量的参数时，scipy.optimize.curve_fit()的性能会更好？

在拟合函数中使用一定数量的参数时，scipy.optimize.curve_fit()的性能会更好的原因是：

简化模型：使用较少的参数可以简化拟合模型，减少模型的复杂度。简化模型可以降低过拟合的风险，提高模型的泛化能力。
减少计算复杂度：较少的参数意味着计算的复杂度较低，可以更快地进行参数估计和优化。这对于大规模数据集或复杂模型的拟合尤为重要，可以节省计算资源和时间。
避免过拟合：使用较少的参数可以降低过拟合的风险。过多的参数可能导致模型过于复杂，过度拟合训练数据，但在新数据上的表现较差。使用适量的参数可以更好地平衡模型的复杂度和拟合能力。
数据需求较低：较少的参数意味着需要更少的训练数据来进行拟合。对于数据量较小或难以获取大量数据的情况，使用较少的参数可以更好地适应数据的特征。
鲁棒性提高：较少的参数可以提高模型的鲁棒性，使其对于噪声和异常值的影响更小。过多的参数可能会使模型对于数据中的噪声过于敏感，导致拟合结果不稳定。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）

以上是关于为什么在拟合函数中使用一定数量的参数时，scipy.optimize.curve_fit()的性能会更好的完善且全面的答案。

相关搜索:在将函数句柄传递给Matlab中的其他函数时，如何保留该函数句柄的参数数量？当我使用递归函数时，为什么方括号中的函数参数不起作用为什么我的函数使用原始列表，而不是我在调用该函数时用于参数的副本？在使用Spring Data Jpa调用Oracle中的存储过程时，参数的数量或类型错误如何使用Python3中的一个变量在函数中传递可变数量的参数？在调用一个参数时，使用#each迭代的Gem中的方法链接的参数的yield块会返回什么？在使用sagemaker sdk中的TrainingJobAnalytics函数时，有没有更好的方法来处理内置算法的警告？在R中的函数中进行分组时，出现“未使用的参数错误”Python:为什么Pool.map()在尝试使用其映射函数的输入参数时挂起？PLS-00306:调用'GET_LINE‘时参数的数量或类型错误。在PL/SQL的函数中传递字符串参数时出现此错误为什么使用轴参数时，多维数组的形状在numpy中的处理方式不同使用Mocha/Chai/TypeScript创建测试，该测试在向函数发送不同数量或不同类型的参数时失败为什么当我在集合中添加一个相对路径字符串时，反斜杠的数量会增加？为什么在使用Selenium C#清除表单中的字段时，当我单击submit时表单会重新填充数据？在Python中调用函数时，如何让用户在不使用必需的位置参数的情况下输入值？当我的eslint在函数参数中添加空格时，我如何配置flow.js使用注释？在接口中使用可选函数参数时，React中的TypeScript：“没有重载与此调用匹配”在R中的函数中使用lapply时出现错误：“参数1必须有名称”当类在angular中使用其他服务时，如何防止在typescript类的构造函数中传递参数？为什么我得到"ValueError:使用序列设置数组元素“。在使用Scipy.optimization中的brute函数时？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Python SciPy 实现最小二乘法

leastsq() 函数传入误差计算函数和初始值，该初始值将作为误差计算函数的第一个参数传入。...计算的结果是一个包含两个元素的元组，第一个元素是一个数组，表示拟合后的参数；第二个元素如果等于1、2、3、4中的其中一个整数，则拟合成功，否则将会返回 mesg。...例如我现在就要拟合这么个函数： f(x)=7e^x+3\frac{1}{\sqrt{x}}+12\sin x 相比于之前的多项式函数可以说有些丧心病狂了，但是也是在 leastsq 射程范围内： import...scipy.optimize.curve_fit 官方文档 scipy.optimize.curve_fit 函数用于拟合曲线，给出模型和数据就可以拟合，相比于 leastsq 来说使用起来方便的地方在于不需要输入初始值...scipy.optimize.curve_fit(fun, X, Y) 其中 fun 为输入参数为 x 和模型参数列表，输出 y 的 Callback 函数，X 和 Y 为数据调用示例例一为了方便对比

1.3K4 0

Scipy 中级教程——插值和拟合

在本篇博客中，我们将深入介绍 Scipy 中的插值和拟合功能，并通过实例演示如何应用这些工具。 1. 插值插值是通过已知的数据点推断在这些数据点之间的值。...插值函数 interp_func 可以在新的 x 值上计算对应的 y 值。 2. 样条插值除了线性插值，样条插值是一种常用的插值方法。...np.polyfit 函数拟合了一个二次多项式，最后计算了在新的 x 值上对应的 y 值。...非线性最小二乘拟合对于更一般的拟合问题，Scipy 提供了 scipy.optimize.curve_fit 函数来进行非线性最小二乘拟合。...curve_fit 函数会返回拟合参数。 5. 总结通过本篇博客的介绍，你可以更好地理解和使用 Scipy 中的插值和拟合工具。这些功能在处理实验数据、平滑曲线以及构建数学模型等方面具有广泛的应用。

5351 0

如何使用Python曲线拟合

下面是一个简单的例子，演示如何使用多项式进行曲线拟合，在做项目前首先，确保你已经安装了所需的库。1、问题背景在Python中，用户想要使用曲线拟合来处理一组数据点。...这些点通常看起来像这样:蓝色曲线表示输入的数据(在本例中为4个点)，绿色曲线是使用np.polyfit和polyfit1d进行曲线拟合的结果。...2、解决方案2.1 曲线拟合用户可以使用Python中的numpy和scipy库来进行曲线拟合。...用户需要指定要拟合的函数类型，以及要拟合的数据。curve_fit()函数会自动计算拟合参数，并返回最佳拟合参数和拟合协方差矩阵。在这个例子中，我们首先生成了一些带有噪声的示例数据。...然后，我们使用numpy.polyfit函数对这些数据进行多项式拟合，degree变量指定了多项式的次数。最后，我们使用Matplotlib将原始数据和拟合曲线绘制在同一个图中。

3561 0

机器学习与深度学习常见面试题（上）

我们可以使用无监督学习的某些指标或人为地去评估模型性能，以此来判断是否过拟合。 3.什么是k折交叉验证？...增加神经网络层数，确实可能提高模型的泛化性能，但不能绝对地说更深的网络能带来更小的错误率，还是要根据实际应用来判断，比如会导致过拟合等问题，因此只能选C。...14.残差网络为什么能做到很深层？神经网络在反向传播过程中要不断地传播梯度，而当网络层数加深时，梯度在逐层传播过程中会逐渐衰减，导致无法对前面网络层的权重进行有效的调整。...在反向传播算法计算每一层的误差项的时候，需要乘以本层激活函数的导数值，如果导数值接近于0，则多次乘积之后误差项会趋向于0，而参数的梯度值通过误差项计算，这会导致参数的梯度值接近于0，无法用梯度下降法来有效的更新参数的值...交叉熵在一般情况下更容易收敛到一个更好的解。 31.1x1卷积有什么用途？通道降维，保证卷积神经网络可以接受任何尺寸的输入数据 32.随机梯度下降法，在每次迭代时能保证目标函数值一定下降吗？

2.4K1 0

10招解决机器学习模型过拟合

这有助于更准确地估计模型在未见过数据上的泛化能力，而不仅仅是在特定测试集上的性能。参数调优的依据: 在交叉验证中，可以使用不同的参数组合进行多次训练和验证，然后选择表现最好的参数组合。...L1 正则化项由 $\lambda \sum_{j=1}^{n} |w_j|$ 组成，它惩罚模型参数的绝对值之和。在训练过程中，模型会尝试找到一组参数，使损失函数最小化。...L2 正则化项由 $\lambda \sum_{j=1}^{n} w_j^2$ 组成，它惩罚模型参数的平方和。在训练过程中，模型会寻找一组参数，使损失函数最小化。...当 $\lambda$ 较大时，模型会更倾向于使参数 $w_j$ 变得较小，以减小正则化项，从而在权衡拟合数据和减小参数的过程中，实现模型的简化。...减少模型的参数数量可以减小模型的复杂度，从而降低过拟合的风险。避免过度学习: 过拟合时，模型往往会记住训练数据中的特定示例和噪声，而不是真正的模式。

1.1K4 1

【干货】ICLR-17 最佳论文详解：理解深度学习要重新思考泛化

我们可以使用正则化技术应对过拟合，设计出泛化性能更好的网络。这个话题我们稍后再说。仍然使用相同的训练数据，但这次将标签打乱（使标签和图像中的内容不再具有真正的对应关系）。...我们在设计模型架构的过程中，某些决定显然会影响模型的泛化能力。当数据中没有其他真实信号时，世界上泛化性能最好的网络也不得不退回去诉诸于记忆。...但这对于我们初衷——理解为什么一些模型比其他模型泛化得更好——仍然没什么用处。正则化方法救场？模型架构本身显然不足以作为一个合格的正则化函数（不能防止过拟合/记忆）。但是，常用的正则化技术呢？...显式正则化更像是做调整参数，有助于改善泛化能力，但不使用显示正则化方法也不一定意味着会产生泛化错误。并不是所有拟合训练数据的模型都能够很好地泛化。...我们用一个理论结构证实了这些实验结果，表明只要参数的数量超过实践中通常的数据点的数量，简单两层深的神经网络就已经具有完美的有限样本表达性（finite sample expressivity）。

1.4K13 0

我愿称之为史上最全的深度学习面经总结（附答案详解）

答：有，模型恰好在验证数据上的泛化性能好，例如二分类问题中，测试集数据恰好是和分界超平面距离很远的样本或者是回归问题中，验证数据在模型的拟合曲面上；问:为什么会发生过拟合和欠拟合,怎么解决模型的过拟合和欠拟合的问题...为什么对特征的增减会影响过拟合问题?为什么约束模型的复杂程度会缓解过拟合问题? 首先,上述所提到的三种方法都是一种经验性的解决方法,并不一定奏效,存在前提条件....进行平均和对loss进行求和，平均不求和的差异就在于每一个step对参数w的梯度更新量的差异为N（样本数量）倍，数据量很大时，会导致梯度更新量非常大，权重的变化会非常的剧烈，收敛困难，所以用1/N，不过其实...naive bayes和logistic regression的区别 为什么LR需要归一化或者取对数，为什么LR把特征离散化后效果更好，、逻辑回归为啥使用sigmoid函数，有何优缺点逻辑回归中为啥用对数...一般求L1的优化方法（坐标下降，LARS角回归） L1为什么能让参数稀疏，L2为什么会让参数趋于较小值，L1优化方法 LR模型中为何使用交叉熵而不使用MSE作为损失函数（从损失函数建立的目标和效果上谈）

941 0

深度学习面经总结

答：有，模型恰好在验证数据上的泛化性能好，例如二分类问题中，测试集数据恰好是和分界超平面距离很远的样本或者是回归问题中，验证数据在模型的拟合曲面上；问:为什么会发生过拟合和欠拟合,怎么解决模型的过拟合和欠拟合的问题...为什么对特征的增减会影响过拟合问题?为什么约束模型的复杂程度会缓解过拟合问题? 首先,上述所提到的三种方法都是一种经验性的解决方法,并不一定奏效,存在前提条件....进行平均和对loss进行求和，平均不求和的差异就在于每一个step对参数w的梯度更新量的差异为N（样本数量）倍，数据量很大时，会导致梯度更新量非常大，权重的变化会非常的剧烈，收敛困难，所以用1/N，不过其实...naive bayes和logistic regression的区别 为什么LR需要归一化或者取对数，为什么LR把特征离散化后效果更好，、逻辑回归为啥使用sigmoid函数，有何优缺点逻辑回归中为啥用对数...一般求L1的优化方法（坐标下降，LARS角回归） L1为什么能让参数稀疏，L2为什么会让参数趋于较小值，L1优化方法 LR模型中为何使用交叉熵而不使用MSE作为损失函数（从损失函数建立的目标和效果上谈）

851 0

算法工程师-机器学习面试题总结(3)

具体来说，每次分裂节点时，RF会从所有特征中随机选择一定数量的特征进行评估，并选择其中最佳的特征来进行划分。这样可以避免某些特征在所有树中都起到主导作用，增加模型的多样性和稳定性。 3....参数调整：RF中的一些参数需要进行调优，如决策树的数量、最大树深度和随机特征选择的数量等。不同的数据集和问题可能需要不同的参数设置，需要一定的经验和实践。 3....参数调节较多：GBDT中有许多参数需要调节，不合理的参数选择可能导致模型性能下降。总体来说，GBDT是一种强大的机器学习方法，适用于许多实际问题。然而，使用GBDT时需要注意参数调节和过拟合问题。...在训练GBDT模型时，以下几个参数对模型效果影响比较大： 1. 树的数量（n_estimators）：树的数量表示迭代的次数，较多的树可以使模型更加拟合训练数据，但也有可能导致过拟合。 2....一般来说，随着k的增加，SSE会逐渐减小，但当k接近真实的簇数量时，SSE的下降幅度会变得较为缓慢。选择在SSE曲线出现“肘部”的位置对应的k值作为最佳值。 3.

8322 2

机器学习经典问题：如何理解欠拟合和过拟合问题

如何从数学和统计层面理解从数学和统计学的角度来理解过拟合和欠拟合，我们需要考虑模型的参数数量和拟合数据的程度。在机器学习中，我们通常使用一个模型来拟合给定的数据集。...如果使用正则化技术来控制模型的复杂度，而导致欠拟合问题，则可以尝试减少正则化参数的值，以允许模型更加灵活。这将使模型能够更好地拟合训练数据，但也会增加过拟合的风险。使用更复杂的模型。...在训练模型时，我们的目标是最小化损失函数，同时还要使模型参数尽量小。为了实现这个目标，我们可以在损失函数中添加$L2$范数惩罚项。这样，当模型参数过大时，惩罚项就会增大，从而使损失函数增大。...在训练过程中，模型的参数会根据损失函数的梯度进行更新，同时也会受到L2正则化的惩罚，从而控制模型的复杂度。 L1和L2正则化使用场景 L1正则化和L2正则化在应用中有着不同的使用场景。...早停法（Early stopping）：在训练模型时，可以监控模型在验证集上的性能，并在性能不再提高时停止训练，以避免过拟合。

1.3K5 0

CNN超参数优化和可视化技巧详解

文章讨论了在卷积神经网络中，该如何调整超参数以及可视化卷积层。 为什么用卷积神经网络？首先，我们想要计算机具有什么能力呢？当我们看到一只猫跳上窗台或在沙发上睡觉时，我们的潜意识会认出它是一只猫。...批次大小在卷积神经网络的学习过程中，小批次会表现得更好，选取范围一般位于区间[16,128]内。还需要注意的是，CNN网络对批次大小的调整十分敏感。...激活函数激活函数具有非线性，理论上可以使模型拟合出任何函数。通常情况下，rectifier函数在CNN网络中的效果较好。...Dropout方法作为一种常用的正则化方式，加入Dropout层可以减弱深层神经网络的过拟合效应。该方法会按照所设定的概率参数，在每次训练中随机地不激活一定比例的神经单元。该参数的默认值为0.5。...虽然在许多机器学习算法中，通常会使用网格搜索来确定超参数组合，但是随着参数量的增大，训练网络所需的计算量呈指数型增长，这种方法在深层神经网络的超参数调整时效果并不是很好。

2.2K4 0

深度学习经典网络解析：7.ResNet

虽然通过上述方法能够训练了，但是又会出现另一个问题，就是退化问题，网络层数增加，但是在训练集上的准确率却饱和甚至下降了。这个不能解释为过拟合，因为过拟合应该表现为在训练集上表现更好才对。...从上面的过程可以看出，神经网络在反向传播过程中要不断地传播梯度，而当网络层数加深时，梯度在传播过程中会逐渐消失（假如采用Sigmoid函数，对于幅度为1的信号，每向后传递一层，梯度就衰减为原来的0.25...对于常规的ResNet，可以用于34层或者更少的网络中（左图）；对于更深的网络（如101层），则使用右图，其目的是减少计算和参数量。...从上面的过程可以看出，神经网络在反向传播过程中要不断地传播梯度，而当网络层数加深时，梯度在传播过程中会逐渐消失（假如采用Sigmoid函数，对于幅度为1的信号，每向后传递一层，梯度就衰减为原来的0.25...对于常规的ResNet，可以用于34层或者更少的网络中（左图）；对于更深的网络（如101层），则使用右图，其目的是减少计算和参数量。

2.4K3 0

为什么XGBoost在机器学习竞赛中表现如此卓越？

如下图 1 所示，我们也许可以在模型更加复杂的同时得到更好的表现（避免欠拟合），但我们也会失去泛化性能（过拟合）： ?...• 对输入中的异常值是稳健的 • 在输入单调变换时是不变的 • 会执行隐式的变量选择 • 可以得到数据中的非线性关系 • 可以得到输入之间的高阶交互 • 能很好地扩展到大型数据集缺点（Hastie...• 当预测器具有很多类别时，可能会过拟合 • 不稳定，有很好的方差 • 缺乏平滑 • 难以获取叠加结构 • 预测性能往往有限树提升在上述发展的基础上，现在我们将 boosting 算法与基本学习器树方法结合起来...对于树参数，MART 中的每个树都有同样数量的终端节点，但 XGBoost 可能还会包含终端节点惩罚 γ，因此其终端节点的数量可能会不一样并且在最大终端节点数量的范围内。...然后使用局部线性回归（使用了两种不同灵活度的拟合）来拟合它： ? 然后使用平滑样条函数（使用了两种不同灵活度的拟合）来拟合它： ?

8525 0

为什么小批量会可以使模型获得更大的泛化

这个超参数定义了在更新内部模型参数之前要处理的样本数量。上图为使用 SGD 测试不同批量大小的示例。批量大小可以决定许多基于深度学习的神经网络的性能。有很多研究都在为学习过程评估最佳批量大小。...作者声称他们发现了为什么大批量会导致更差的泛化。...我在论文中发现的一个有趣的观点是，当他们证明了这种较低的泛化与使用较大批大小时的模型过拟合或过度训练无关时。很容易假设过拟合是低泛化的原因（一般情况下我们都这么理解），但作者反对这一点。...要了解他们的论点，请查看此表：小批量训练通常具有更好的训练性能。即使在我们使用小批量训练的训练精度较低的网络中，我们也注意到会有更高的训练精度。...看看网络收敛到测试精度的速度有多快简而言之，如果这是过度拟合的情况，将不会看到大批次方法的性能始终较低。相反通过更早的停止，我们将避免过拟合并且性能会更接近。这不是我们观察到的。

2845 0

一文深层解决模型过拟合

它们的误差情况差异如下表所示： 1.2 拟合效果的深入分析对于拟合效果除了通过训练、测试的误差估计其泛化误差及判断拟合程度之外，我们往往还希望了解它为什么具有这样的泛化性能。...除了提高数据质量和数量方法，我们不也可以在模型学习的过程中，给一些指导性的先验假设(即根据一些已知的知识对参数的分布进行一定的假设)，帮助模型更好避开一些“噪声”的信息并关注到本质特征，更好地学习模型结构及参数...在实际应用中 L2正则表现往往会优于 L1正则，但 L1正则会压缩模型，降低计算量。...额外的训练样本以同样的方式将模型的参数推向泛化更好的方向，当模型的一部分在任务之间共享时，模型的这一部分更多地被约束为良好的值（假设共享是合理的），往往能更好地泛化。...其方法是：在每个迭代过程中，以一定概率p随机选择输入层或者隐藏层的（通常隐藏层）某些节点，并且删除其前向和后向连接（让这些节点暂时失效）。

1K2 0

米少熬好粥：数据有限时怎样调优深度学习模型

更多的训练样本意味着模型能够学到更多的本质特征，具有对于噪声更好的鲁棒性，从而具有更好的泛化性能，能够有效地避免过拟合。...layer，对于某一层中的每个节点，Dropout技术使得该节点以一定的概率p不参与到训练的过程中（即前向传导时不参与计算，bp计算时不参与梯度更新）。...不出意外的话,使用Dropout时最佳验证集的误差会低很多,但这是以更大的模型和更多训练算法的迭代次数为代价换来的。对于非常大的数据集,正则化带来的泛化误差减少得很小。...当权值比较小时，当输入有轻微的改动（噪声）时，结果所受到的影响也比较小，所以惩罚项能在一定程度上防止过拟合。...不同batch size的模型可能会带来意想不到的准确率提升，这个调节其实是有一定规律和技巧的。 2、激励函数激励函数为模型引入必要的非线性因素。

1.7K3 0

ResNet那些事~

不然，通过实验我们发现，当网络层数达到一定的数目以后，网络的性能就会饱和，再增加网络的性能就会开始退化，但是这种退化并不是由过拟合引起的，因为我们发现训练精度和测试精度都在下降，这说明当网络变得很深以后...也就是说，在一个网络中（假设有5层），如果前面四层已经达到一个最优的函数，那第五层就是没有必要的了，这时我们通过这种跳跃结构，我们的优化目标就从一个等价映射变为逼近0了，逼近其他任何函数都会造成网络退化...通过这种方式就可以解决网络太深难训练的问题。但是在作者看来，不退化不是目的，而是希望模型有更好的性能。...残差块设计引入1 x 1 卷积层，升维，降维，降低参数量，增加非线性。 image.png 3. 网络深度探究 image.png 对于1202 层的问题比较开放。认为是过拟合的问题思考1....在imageNet 数据集，使用深度比VGGnet深8倍，依然有着较低的复杂度。网络深度的加深提高模型的性能，但是随着网络的加深，带来一系列问题。网络加深，学习性能是否会更好？

1.2K0 0

学界 | 找到神经网络的全局最小值到底有多难？

在这项工作中，我们证明了为什么常用的算法，比如随机梯度下降（SGD），可以在多项式时间内找到 DNN 训练的全局最优解。我们只做两个假设：输入数据不退化，和网络过参数化。...假设损失函数是平方拟合（l_2 regression loss）文中定理 3（没有马鞍点）：在一定条件下（比如 SGD 的移动路径上），神经网络目标函数的梯度模长的平方，大于目标函数值本身，除以一个多项式因子...并没有，因为如果 SGD 向梯度的反方向移动，为什么函数值会下降？「函数值会下降」在优化理论中对应了光滑性 (smoothness)。...与传统光滑性不同的是，这里不等式的右边有一个关于‖ΔW‖的一阶项，文中说明，这个一阶项会随着神经元数量越来越多，变得越来越小。也就是网络参数越多，会越「光滑」，也就越容易做训练。...具体而言，如果数据是由一个未知的三层神经网络产生的，那么使用过参数化的三层神经网络，和 SGD 进行训练，只要多项式级别那么多样本，就可以学出能在测试集上完成比如分类、拟合问题的未知网络。

7142 0

博客 | 闲话神经网络

在实践中，使用这些方法来控制过拟合比减少网络神经元数目要好得多。...二隐层节点数在BP 网络中，隐层节点数的选择非常重要，不仅对建立的神经网络模型的性能影响很大，还是“过拟合”的直接原因，但目前理论上还没有一种科学的和普遍的确定方法。...为了尽可能避免训练时出现“过拟合”现象，保证足够高的网络性能和泛化能力，确定隐层节点数的最基本原则是：在满足精度要求的前提下取尽可能紧凑的结构，即取尽可能少的隐层节点数。...变宽时只不过增加了一些计算单元、增加了函数的个数，而在变深时不仅增加了个数，其实还增加了嵌入的层次，所以泛函的表达能力会更强。有点类似乘法（层间）与加法（层内）的区别。...虽然有研究表明，浅而肥的网络也可以拟合任何的函数，但需要非常的“肥胖”，可能一层就要成千上万个神经元，直接导致参数的数量增加到很多很多。当准确率差不多的时候，参数的数量却相差数倍。

7883 0

神经网络加上注意力机制，精度反而下降，为什么会这样呢？

一个模型精度是否提高会受到非常多因素影响，需要考虑的因素包括模型的参数量、训练策略、用到的超参数、网络架构设计、硬件以及软件使用（甚至pytorch版本都会有影响，之前在某个版本卡了半天，换了版本问题就解决了...第一个角度是模型的欠拟合与过拟合大部分注意力模块是有参数的，添加注意力模块会导致模型的复杂度增加。如果添加attention前模型处于欠拟合状态，那么增加参数是有利于模型学习的，性能会提高。...如果添加attention前模型处于过拟合状态，那么增加参数可能加剧过拟合问题，性能可能保持不变或者下降。...vision transformer在小数据集上性能不好的也可以从这个角度解释，因为太关注于全局性（并且参数量比较大），非常容易过拟合，其记忆数据集的能力也非常强，所以只有大规模数据集预训练下才能取得更好的成绩...但是由于实际感受野是会变化的，所以可能即便加了注意力模块也可以自调节实际感受野在目标大小附近，这样模型可能保持性能不变。

2.6K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭