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尽量嵌入在 NLP 的单词嵌入情形中最为广为人知，但它们对付一样平常的分类变量也同样重要，譬喻表格数据或协同过滤。它们乃至可以与非神经模子一路行使，并取得了庞大乐成。

△ 常见的有嵌入和无嵌入模子机能较量

第六课：正规化、卷积、数据伦理

这节课将接头一些改造实习和停止太过拟合的强盛技能：

• Dropout：在实习时代随机删除激活，使模子正规化

• 数据加强：在实习时代修改模子输入，有用地增进数据巨细

• 批量尺度化：调解模子的参数化，使丧失外貌更滑腻。

△ 单个图像的数据加强示例

接下来，我们将进修卷积的全部常识，卷积可以被以为是矩阵乘法的一种变型，而且是当代计较机视觉模子的焦点。

我们将操作这些常识建设一个类激活图，这是一个热图，表现图像的哪些部门在做出猜测时最重要。

△ 卷积怎样运作

最后，我们将接头一个很多门生汇报我们的主题，这是课程中最风趣也是最令人惊奇的部门：数据伦理。

我们将相识模子也许堕落的一些方法，出格存眷反馈回路、它们导致题目的缘故起因以及怎样停止这些题目。

我们还将研究数据毛病会导致算法毛病的方法，并接头数据科学家可以也应该提出的题目，以辅佐确保他们的事变不会导请安外的负面功效。

△ 美国司法体系中算法呈现毛病的例子

第七课：从新构建 ResNet 和U-Net、天生（反抗）收集

最后一节课了，要进修的第一项内容也是“当代架构中最重要的技能之一”：跳跃毗连。

关于跳跃毗连，这节课会讲到 ResNet 和U-Net 架构。

ResNet 是跳跃毗连最知名的应用，整套课程讲图像辨认时也是从新到尾都在用 ResNet。

而U-Net 用的是另一种跳跃毗连，它的浸染是优化支解功效，以及其他输出和输入布局差不多的使命。

△ ResNet 跳跃毗连对丧失外貌的影响

进修了U-Net 之后，就要用它实习一个超判别率模子。这个模子不只能把渣图变清楚，同时还能破除 jpeg 图片上的伪迹和笔墨水印。

为了让模子功效更好，这节课还会带着门生们团结特性丧失（feature loss，可能叫感知丧失 perceptual loss）和 gram 丧失，建设自界说的丧失函数。这是图像上色等天生使命中常用的技能。

△ 用特性丧失和 gram 丧失获得的超判别率功效

接下来，就要进修 GAN 里行使的天生反抗丧失了，有些环境下它能捐躯一些速率，加强天生模子的质量。

这节课展示的一些技能来自未颁发的研究，包罗：

• 用迁徙进修更快更靠得住地实习 GAN；

• 将架构创新和丧失函数以亘古未有的方法团结。

（编辑：湖南网）

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