AI 词汇表
人工智能完整词典
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图像分类
计算机视觉任务，根据图像的主要内容使用机器学习算法为整个图像分配预定义标签。
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卷积神经网络
专门用于图像处理的深度学习架构，使用卷积层自动提取层次特征。
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卷积
数学运算，将滤波器（核）应用于图像以检测特定模式，如边缘、纹理或形状。
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池化
降维操作，对提取的特征进行采样，在保留重要信息的同时降低计算复杂度。
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Softmax函数
输出激活函数，将logits转换为各类别上的概率分布，确保概率总和等于1。
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混淆矩阵
性能评估表格，显示模型对每个类别的正确和错误预测，有助于识别系统性错误。
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独热编码
类标签的向量表示，其中每个向量只有一个元素等于1，其余元素等于0。
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ResNet架构
深度神经网络家族，使用残差连接使得非常深的网络训练而不会降低性能。
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全连接层
CNN的最后一层，其中每个神经元连接到前一层的所有神经元，以将提取的特征组合成最终预测。
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交叉熵损失
多类分类问题的标准损失函数，用于测量预测概率与实际标签之间的差异。
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分层采样
在将数据集划分为训练集、验证集和测试集时保持类别分布的采样方法。
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Grad-CAM
可视化技术，通过生成热图来解释CNN的决策，识别影响分类的图像区域。
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Top-k准确率
性能指标，如果实际标签出现在模型的k个最可能预测中，则认为预测正确。
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