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- 前言 最近在学深度学习基础，想通过博客记录一些概念，从而达到总结和加深印象的目的。学习的书籍是《动手学深度学习》，对书本内容感兴趣的同学可以访问[动手学深度学习](https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch)# 误差## 训练误差和泛化误差**训练误差**：模型在训练数据集上表现出的误差。**泛化误差**：模型在任意一个测试数据样本上... 前言 最近在学深度学习基础，想通过博客记录一些概念，从而达到总结和加深印象的目的。学习的书籍是《动手学深度学习》，对书本内容感兴趣的同学可以访问[动手学深度学习](https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch)# 误差## 训练误差和泛化误差**训练误差**：模型在训练数据集上表现出的误差。**泛化误差**：模型在任意一个测试数据样本上...
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- 最大互信息（MMI）作为区分性训练中一个重要的统计量，在语音识别任务中取得很好的效果，本篇文章将系统的描述MMI在语音识别系统中的作为损失函数的数据理论依据，以及Lattice Free MMI在传统声学模型和端到端声学模型中的技术沿袭。 最大互信息（MMI）作为区分性训练中一个重要的统计量，在语音识别任务中取得很好的效果，本篇文章将系统的描述MMI在语音识别系统中的作为损失函数的数据理论依据，以及Lattice Free MMI在传统声学模型和端到端声学模型中的技术沿袭。
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- 方法一：找到CUDA跟英伟达驱动的匹配列表：如果不能解决问题见方法二（精准查找）：方法二：直接查询相关显卡支持的CUDA具体版本：相关链接：https://www.nvidia.com/Download/Find.aspx?lang=en-us# 查询显卡对应CUDA的驱动对照表https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/... 方法一：找到CUDA跟英伟达驱动的匹配列表：如果不能解决问题见方法二（精准查找）：方法二：直接查询相关显卡支持的CUDA具体版本：相关链接：https://www.nvidia.com/Download/Find.aspx?lang=en-us# 查询显卡对应CUDA的驱动对照表https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/...
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- Challenges密集场景先有的detector预测结果往往存在不准确性，使得其存在incorrect和overlap。例如下图所示。Contributions为了提高检测的质量，authors提出了一个branch去预测预测出来的box的质量(与其最近的IoU值)，称之为Soft-IoU作者提出使用基于clustering的EM-Merger Unit去合并冗余的bbox，而不是NMS。... Challenges密集场景先有的detector预测结果往往存在不准确性，使得其存在incorrect和overlap。例如下图所示。Contributions为了提高检测的质量，authors提出了一个branch去预测预测出来的box的质量(与其最近的IoU值)，称之为Soft-IoU作者提出使用基于clustering的EM-Merger Unit去合并冗余的bbox，而不是NMS。...
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