需要注意的是，在校正批次效应之前，表达量数据必须经过归一化操作，而且去除了缺失的基因，比如在80%的样本中没有表达量的基因。
在数据分析中，经常会看到进行batch effect校正的分析，那么batch effect到底是什么，在我们自己的数据中存不存在batch effect, 在做哪些分析之前需要需要进行batch effect的校正，带着这些问题，我们来看下发表在natrure re...
batch字面上是批量的意思，在深度学习中指的是计算一次cost需要的输入数据个数。
目前主要的网络先是AlexNet，然后到VGG，到GoogleNet再到ResNet，深度是逐渐加深的分别是8层、19层、GoogleNet V1是22层和ResNet第一篇文章是152层，其中VGG和ResNet结构简洁而且性能比较好，因此使用比较广泛。GoogleNet的性...
训练深度神经网络是一项具有挑战性的任务。多年来，研究人员提出了不同的方法来加速和稳定学习过程。归一化是一种被证明在这方面非常有效的技术。...
来源：机器学习AI算法工程、知乎@Now more本文约5500字，建议阅读15分钟本文为你介绍 以薏仁米作物识别以及产量预测为比赛命题，及对对应获奖的开发算法模型。农作物的资产盘点与精准产量预测是实现农业精细化管理的核心环...
在前沿AI大模型规模呈指数级增长的趋势下，仅凭单卡已经很难满足当下的推理需求。就拿拥有1750亿参数的GPT-3来说。仅仅是加载模型参数就需要数百GB的存储空间，远超单个GPU的容纳能力。因此，多卡并行被视为AI大模型推理的...
机器学习的优化（目标），简单来说是：搜索模型的一组参数 w，它能显著地降低代价函数 J(w)，该代价函数通常包括整个训练集上的性能评估（经验风险）和额外的正则化（结构风险）。与传统优化不同，它不是简单地根据数据的求解最优解，在大多...
ImageNet是预训练和评估计算机视觉模型的主要数据集。与其他分类数据集不同，在ImageNet上，从头开始训练模型，而不做迁移学习。一般来说，从零开始的训练更加困难，因为需要更高的学习率、更强的正则化和更大的Epoch。因此，Ima...
