深度学习 - scolo

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colo

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深度学习

2025-12-12
实现单隐藏层神经网络的前向传播实现单隐藏层神经网络前向传播的关键步骤：定义网络结构：输入层3节点 → 隐藏层4节点 → 输出层1节点初始化权重和偏置（通常使用随机小数值）隐藏层计算：Z1 = X·W1 + b1 → 应用ReLU激活输出层计算：Z2 = A1·W2 + b2 → 应用Sigmoid激活
- 2025年-12月-12日
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深度学习
2025-12-12
设计高效高分辨率医学图像分割模型并解决类别不平衡问题针对高分辨率医学图像的语义分割任务，设计应包含以下关键点：编码器-解码器架构：使用改进的U-Net结构，结合深度可分离卷积减少计算量多尺度特征融合：通过空洞卷积金字塔（ASPP）捕获上下文信息类别不平衡处理：采用Focal Loss + Dice Loss组合损失函数计算优化：使用渐进式上采样和混合精度训练后处理：条件随机场（CRF）优化边界预测
- 2025年-12月-12日
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深度学习
2025-12-12
设计一个简单的卷积神经网络（CNN）用于图像分类设计一个用于CIFAR-10图像分类的CNN应包含以下要点：基础架构：卷积层+池化层组合提取特征，全连接层分类激活函数：ReLU用于隐藏层，Softmax用于输出层过拟合处理：Dropout层和L2正则化输入处理：图像归一化(0-1范围)输出层：10个神经元对应10个类别
- 2025年-12月-12日
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深度学习
2025-12-11
解释ReLU激活函数及其优缺点 ReLU（Rectified Linear Unit）是深度学习中最常用的激活函数之一，定义为：f(x) = max(0, x)。主要优缺点：优点：计算效率高（无指数运算）缓解梯度消失问题（正区间梯度为1）加速模型收敛缺点：神经元死亡问题（负输入梯度为0）输出非零中心化
- 2025年-12月-11日
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