在上周四的第一期线上分享中，清华计算机系博士后黄文炳为大家详细解读了大会接收的这篇 Spotlight 论文《Imitation Learning from Observations by Minimizing Inverse Dynamics Disagreement》。...

机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现。如果你改变过实验中的模型结构或者超参数，你也许发现了：当模型在训练数据集上更准确时，它在测试数据集上却不⼀定更准确。这是为什么呢？...

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【编者按】Springboard AI顾问、前Intel数据科学家Dipanjan (DJ) Sarkar全面介绍了迁移学习的概念、应用、优势、挑战，重点关注深度迁移学习。

有监督学习：对具有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行标记（分类）预测。这里，所有的标记（分类）是已知的。因此，训练样本的岐义性低。...

作者：milter链接：https://www.jianshu.com/p/7467e616f227

本文旨在解释深度学习的一些常用术语，尤其是吴恩达在deeplearning.ai的Coursera课程中会频繁提到的重要词汇。每个词条包含意义阐释、图片和相关链接（公众号读者请点击原文查看），希望能对深度学习初学者和从业者有所帮助...

[ 导读 ]吴恩达在推特上展示了一份由 TessFerrandez 完成的深度学习专项课程信息图，这套信息图优美地记录了深度学习课程的知识与亮点。因此它不仅仅适合初学者了解深度学习，还适合机器学习从业者和研究者复习基本概念...

针对一个给定的任务，通常采取的步骤是：准确一定非规模的数据集，这些数据要和真实数据集的分布一致；然后设定一个优化目标和方法；然后在训练集上训练模型。...

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1911.05722.pdf