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【手推公式】从 logodds 到 sigmoid 概率化输出，用于 LR、XGBoost 的分类任务
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动手学PYTORCH 神经网路模型量化之入门篇(一)
本课程为神经网络模型量化算法的实战课，与理论课系列相对应，理论课主要以读论文的形式介绍量化算法的原理，同样也是每月一更，而本系列课程侧重于实战，学了本系列课程后方便大家基于PYTORCH(后面简称PT)框架展开神经网络模型量化算法的研究与前期部署，重点关注量化后的精度损失程度以及恢复措施。若要通过神经网络模型量化算法获得更加可观的收益，如极致的速度与能耗比，则需要深入结合硬件厂商提供的AI 加速平台，如Intel Openvino/INC， Qualcomm SNPE，NVIDIA TensorRT, A
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AI新手必看!神经网络激活函数原理详解 公式推导 项目实战，sigmoid/ReLU/ELU/Swish全详解!
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