一个训练过程(不包括数据准备)，会轮询多次训练集，每次称为一个epoch，每个epoch又分为多个batch来训练。流程先后拆解成。
2022-11-30 10:38
传统的模拟控制技术，有频率（PFM）、脉宽（PWM）控制等。随着单片机等各种廉价的微处理器芯片推广应用，在弱电核心控制与保护之中发挥愈来愈强大功能，把微处理器在PCB上与传统模拟控制芯片联合使用，实现没计者的嵌入式数码方案思维。只可惜电路太复杂，且还须编程序等，比较麻烦，总成本仍居高不下。于是，一般设计人员不得不望数码兴叹，继续沿用廉价和不必编程序的模拟芯片应用于产品设计。
2020-04-26 09:39
Few-shot NER的三阶段：Train、Adapt、Recognize，即在source域训练，在target域的support上微调，在target域的query上测试。
2022-08-24 16:12
在train.py中，定义从何处收集训练数据。我们应该将20％的数据分开以自动用于验证。我们还定义了batch_size为32。
2024-04-15 10:00
这次的实战使用的数据是交通标志数据集，共有62类交通标志。其中训练集数据有4572张照片（每个类别大概七十个），测试数据集有2520张照片（每个类别大概40个）。数据包含两个子目录分别train与test：
2019-07-18 15:24
在这项研究中，研究人员将手写数字的图像编码成“尖峰训练刺激”（spike train stimuli），类似于二维码。然后将尖峰序列的编码应用于具有光遗传标记的一组网络化的体外神经元上。
2018-10-04 09:26
实验中，我们发现当只使用 COCO 数据集时，从头开始训练的模型性能是能够匹配预训练模型的性能。我们在 COCO train2017 上训练模型，并在 COCO val2017 上验证模型的性能
2018-11-24 10:42
某纯电动三合一电驱动总成在整车节气门全开（Wide Open Throttle, WOT）、脉冲序列输出（Pulse Train Output, POT）加速和反拖滑行行驶工况时，在车外和车内近场
2023-11-10 09:54
= 1））。 对于损失，我们使用 tf.reduce_sum()。 我们将有两个超参数，alpha，即学习率和我们想要训练网络的时期数。在运行训练循环之前，我们需要定义一个优化器，这样我们就可以使用 tf.train.AdamOptimizer() 来减少损失。
2018-10-10 11:34
