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深度学习——名词总结篇103. HIN(异构信息网络)102. Hypergraph(超图): 101.hard sample mining: 100.ground truth: 90.范数：89.梯度裁剪： 88.核范数： 87.奇异值：86.拉普拉斯矩阵：85.弱监督学习：84.Benchmark83.Monocular Depth Estimation：单目深度估计分割线：倒着来。。。。。。。。。。。。。。。1.Memory:2.Domain Adaptation:域适应3.Semanti

深度学习——名词总结篇103. HIN(异构信息网络)102. Hypergraph(超图): 101.hard sample mining: 100.ground truth: 90.范数：89.梯度裁剪： 88.核范数： 87.奇异值：86.拉普拉斯矩阵：85.弱监督学习：84.Benchmark83.Monocular Depth Estimation：单目深度估计分割线：倒着来。。。。。。。。。。。。。。。1.Memory:2.Domain Adaptation:域适应3.Semanti

1.Memory:我的出处：ECN。元学习时提及此方式。 原理：目标域的图片经网络题取出特征向量，存储到memory中;下一次新的即可和上次的做聚类; 公式：(其中是随着epoch不断线性增加的： PS:但为什么新特征的影响会越来越大？) 用处： 1.Domain Adaptation，用新提取出的特征向量和旧的做聚类，可使模型在目标域上的泛化能力增强 ...
深度学习基础 2023-05-25

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