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摘要： 转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/108906502 1. 什么是自监督学习？ 自监督学习主要是利用辅助任务（pretext）从大规模的无监督数据中挖掘自身的监督信息，通过这种构造的监督信息对网络进行训练，从而可以学习到对下游任务有价值的表征。 2.如何评测自监督学习的 阅读全文

摘要： LeetCode按照怎样的顺序来刷题比较好？ https://www.zhihu.com/question/36738189 https://blog.nowcoder.net/n/5002d9f20a3f4b8da8f9f1f24ba01b58 二叉树 https://juejin.im/post 阅读全文

摘要： 转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33173246 https://zhuanlan.zhihu.com/p/55102378 深度学习中的norm主流方法包括Batch Normalization、Layer Normalization、Weight Normaliz 阅读全文

摘要： 论文: https://arxiv.org/pdf/1803.01271.pdf github：https://github.com/locuslab/TCN 转自：http://nooverfit.com/wp/%E6%97%B6%E9%97%B4%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E7%BD% 阅读全文

摘要： 转自：https://coladrill.github.io/2020/06/01/%E7%94%A8%E6%88%B7%E8%A1%8C%E4%B8%BA%E5%BA%8F%E5%88%97%E5%BB%BA%E6%A8%A1/ https://zhuanlan.zhihu.com/p/13813 阅读全文

摘要： Focal loss 参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/49981234 目标 通过减少易分类样本的权重，从而使得模型在训练时更专注于难分类的样本。 公式 论文实验中γ=2，a=0.25的效果最好 阅读全文

摘要： 转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29247151 1. 忘了数据规范化 What? 在使用神经网络的过程中，非常重要的一点是要考虑好怎样规范化（normalize）你的数据。 这一步不能马虎，不正确、仔细完成规范化的话，你的网络将会不能正常工作。 因为规范化数据这个重 阅读全文

摘要： 1、常用激活函数 Rectified Linear Unit(ReLU) - 用于隐层神经元输出 Sigmoid - 用于隐层神经元输出 Softmax - 用于多分类神经网络输出 Linear - 用于回归神经网络输出（或二分类问题） 常用激活函数介绍参考： https://blog.csdn.n 阅读全文

摘要： 叉乘（feature crosses）： https://segmentfault.com/a/1190000014799038 、https://www.cnblogs.com/lightmare/p/10398788.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/16435 阅读全文