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2026/7/23 13:28:43
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图像分类是 CV 基础任务,判断图像所属类别。CNN 出现前依赖人工设计特征,效率低下。AlexNet 首次在竞赛中大幅超越传统方法,开启深度学习时代。如今 ResNet、Vision Transformer 等模型在分类任务接近甚至超越人类水平。
过拟合是模型在训练集表现好、测试集差的现象,源于过度学习噪声。解决方法包括增加数据、正则化、早停、 dropout、简化模型等。控制过拟合是机器学习训练核心环节,直接决定模型泛化能力与实际效果。
损失函数衡量模型预测与真实值差距,指导参数优化。分类常用交叉熵,回归常用均方误差。合适损失函数对训练至关重要。通过反向传播与梯度下降最小化损失,使模型逐步逼近最优解,是机器学习训练基本范式。
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