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| 『CV学习笔记』深度理解半精度float16的表示 |
- 深度学习中
int8、float16、float32的主要却别在于能表示的 数值范围、数值精度。- 半精度是英伟达在2002年搞出来的，双精度和单精度是为了计算，而半精度更多是为了降低数据传输和存储成本。很多场景对于精度要求也没那么高，例如分布式深度学习里面，如果用半精度的话，比起单精度来可以节省一半传输成本。考虑到深度学习的模型可能会有几亿个参数，使用半精度传输还是非常有价值的。
- float16顾名思义有16位二进制数，其中有1位固定的符号位，记为sign。剩下15位中5位作为指数&#
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这节课主要介绍机器学习和深度学习任务中常见的问题分类以及相应的解决之道 这张图总体的概述了一个任务中的大小坎坷，不认得英文？ 去Google吧~ training Loss 不够的case Loss on Testing data over fitting 为什么over fitting 留到下下周哦~~ 期待 solve CNN卷积神经网络 Bias-Conplexiy Trade
中间打了一天的gta5，图书馆闭馆正好+npy 不舒服那天+天气不好，哈哈哈哈哈总之各种理由吧，导致昨天没弄起来，今天补更！ 这里重点注意一下， 这个 output值是概率哈，也就是说式子整体表示的含义是 x 属于c1的概率是多大 这个老师真的是讲到我的心坎子里区了，这个lo
最近用到深度图，对其数据类型及显示有些迷惑，记笔记于此：
刚接触深度学习的同学，很多开源项目代码中， 张量tensor 与 数组array 都有使用，不清楚两者有什么区别，以及怎么使用，如何相互转换等。博主起初也有类似的疑惑，经过查阅资料以及实践，逐渐有了深入了解，本文将记录并分享自己对两者的理解，可供参考。 提示：以下
本文主要记录一下Float的一些基础知识。 在计算机界，有个规定叫IEEE754，它规定了如何以二进制的方式来存储10进制的数。 按照这个规定，单精度浮点数（float）这个数据类型所占内存大小为4个字节，也就是32位，所以单精度浮点数也叫32位浮点数，它在内存或硬盘中要占用
关于NLP一直处于动态研究中，从各个侧面去描述NLP的本质，多篇论文，各种侧面去理解这个题目是很有必要的，因此本文侧重文法或句法的合法性，介绍词嵌入和N-grame用法在句法的合理性设计或安排。 在过去的几年里，深度神经网络主导了模式识别
浮点数据类型主要分为双精度（Fp64）、单精度（Fp32）、半精度（FP16）。 首先来看看为什么需要混合精度。使用FP16训练神经网络，相对比使用FP32带来的优点有： 减少内存占用 ：FP16的位宽是FP32的一半，因此权重等参数所占用的内存也是原来的一半，节省下来的内存可以放更
1、精度问题： float x = float.Parse(s); 在提交小数的时候会出现精度丢失问题, 举个例子，unity中的Position中的x，y，z为2.073282，-1.106536，转换成float肯定会丢失值 f loat:浮点型，含字节数为4，32bit，数值范围为-3.4E38~3.4E38（7个有效位） double:双精度实型，含字节数为8，64bit数
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如下图 就这个神经网络图来说，它有三层，分别是 输入层 ( Input layer )， 隐藏层 ( Hidden layer )， 输出层 ( Output layer ) 对于其他的神经网络，隐藏层可以有很多层 一般来说，不把输入层算作一个标准的层，所以这是一个 双层神经网络 对于每一层的每个节点，以logistic为例，每
