老孟的文章

我是一名 80 后，写过多年代码，讲过很多年课，积累了丰富经验。如今，想把这些经验整理，通过我的博客分享给大家。点击前往老的B站主页

机器学习 AlexNet CIFAR10 图像分类
AlexNet 是 2012 年 ImageNet 竞赛冠军获得者 Hinton 和他的学生 Alex Krizhevsky 设计的。AlexNet 把CNN 的基本原理应用到了很深很宽的网络中。主要...
老孟2025-07-2897302
Python Python 反射机制
Python 反射机制是一种在运行时检查、访问和修改对象属性和方法的能力。下面介绍下相关的模块和函数: 内置函数 inspect 模块插件系统示例 1. 内置函数 getattr(obj, name...
老孟2025-07-2875702
机器学习分类性能评估方法
在构建和训练分类模型之后，我们需要了解它的预测能力。简单地说，我们需要知道模型在处理新的未见过的数据时，是否能够准确地进行分类。通过性能评估，我们可以确定模型的优点和缺陷，进而指导我们对模型的改进和优...
老孟2025-07-2892100
机器学习 Rouge 评价指标
在自然语言处理（NLP）任务中，自动评估文本生成质量是一个核心问题。例如，在机器翻译、自动摘要、文本生成等任务中，我们需要度量生成文本与参考文本的相似度。Rouge（Recall-Oriented U...
老孟2025-07-28187603
机器学习基于 PyTorch 手动实现线性回归
线性回归是机器学习中的基础算法之一，通过最小化预测值和真实值之间的误差来拟合数据。在本教程中，我们将使用 PyTorch 从零开始构建一个线性回归模型，并拆解成关键部分，以便更好地理解 PyTorch...
老孟2025-07-28117304
C/C++C++ 中 using 关键字的用法
C++ 中的 using 用法有很多种，我们下面剖析下常见几种场景： using 关键字给类型增加别名 using 用于继承中的同名函数 using 关键字用于构造函数 1. using 关键字给类型...
老孟2025-07-28112502
机器学习卷积核（Convolution Kernel）
卷积核（Convolution Kernel）是卷积神经网络（CNN）中的核心组件之一，通常用于图像处理和深度学习模型中。它是一个小的矩阵，用于对输入图像进行卷积操作，从而提取图像中的特征。卷积核通过...
老孟2025-07-28190805
机器学习 BERT
Bert（Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding）模型采用的是 Transformer 的...
老孟2025-07-28376703
机器学习一个轻量级的 Albert 模型
Albert（A Lite Bert For Self-Supervised Learning Of Language Representations）是对 Bert 的改进，其主要思想就是用更少的参...
老孟2025-07-28129800
机器学习基于 Bert 实现 NER 任务
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称 NER）是自然语言处理（NLP）中的一项重要任务，旨在从非结构化文本中识别并分类具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名、时间表达...
老孟2025-07-28141803
机器学习权重衰减（Weight Decay）
当看到 weight decay 时，从字面意思看是权重参数衰减，很容易让人觉得它和 L2 正则化是等价的，因为 L2 正则化也能让权重变小。但实际上，两者的概念和实现位置并不相同。 L2 正则化通常...
老孟2025-07-28313302
机器学习 Learning Rate Scheduler（二）
书接上回，上篇文章介绍了 7 种学习率的调整策略，PyTorch 1.11 版本中共有 14 种，本篇文章接着介绍剩下的 7 种学习率调整策略。 lr_scheduler.CosineAnnealin...
老孟2025-07-28159601

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机器学习 BERT

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