在實際應用中，深度學習常面臨“資源雙缺”的困境：一方面是數據資源短缺（如小眾領域數據標註成本高、特殊場景數據難以採集），另一方面是計算資源有限（如中小企業缺乏高性能GPU集羣、邊緣設備算力不足）。這種低資源環境極大地限制了深度學習技術的落地應用。本文結合我在小眾行業缺陷檢測、方言語音識別等低資源項目中的實踐經驗，深入探討低資源環境下深度學習的核心挑戰、關鍵技術（小樣本學習、遷移學
隨着深度學習在醫療、金融、司法等關鍵領域的廣泛應用，“黑箱”問題逐漸成為制約其進一步落地的核心瓶頸。一個模型能夠精準d預測結果，但我們卻無法解釋其決策依據——在癌症診斷中，模型為何判定患者為陽性？在信貸審批中，模型為何拒絕用户的貸款申請？這種不可解釋性不僅降低了用户對模型的信任度，還可能帶來合規風險。本文結合我的研究與實踐經歷，深入探討深度學習可解釋性的核心價值、主流技術方法、應
對於很多想要入門深度學習的初學者而言，面對海量的學習資源、複雜的數學原理和層出不窮的模型框架，很容易陷入“無從下手”或“盲目跟風”的困境。我也曾經歷過從“看不懂論文”“跑不通代碼”到能夠獨立完成簡單項目的過程，期間踩過不少坑，也積累了一些實用的學習經驗。本文將結合我的個人學習經歷，梳理一套從0到1的深度學習系統學習路徑，拆解學習過程中的核心難點與避坑要點，為新手提供清晰的學習方向
在深度學習實踐中，你是否曾遇到過這樣的困境：模型在訓練集上表現完美，準確率高達99%，但一到測試集就“原形畢露”，準確率驟降至60%；模型參數越來越多，訓練過程中損失函數震盪不止，始終無法穩定收斂。這些問題的核心，往往指向同一個“元兇”——過擬合。而過擬合的剋星，正是正則化技術。今天，我們就從正則化的核心原理入手，全面拆解從基礎的L1/L2正則化，到進階的Dropout、早停，再
在深度學習項目中，你是否曾遇到過這樣的困惑：模型在訓練集上準確率高達98%，但在測試集上卻一塌糊塗；明明是分類任務，用準確率評估卻完全失真；不同模型的評估指標各有優劣，不知道該如何選擇。其實，模型評估是深度學習流程中至關重要的一環，它不僅能衡量模型的性能，更能指導我們進行模型優化和調參。今天，我們就從模型評估的核心邏輯入手，全面拆解分類、迴歸、序列預測等不同任務的常用評估指標，分
在使用ChatGPT、文心一言、LLaMA等大語言模型（LLM）時，你是否遇到過這樣的情況：同樣的需求，不同的提問方式，得到的結果天差地別；有時想讓模型生成專業報告，卻只得到泛泛而談的回答；有時希望模型解決具體問題，卻收穫一堆無關的信息。這背後的關鍵，就在於“提示工程（Prompt Engineering）”——通過設計精準、清晰的提示語，引導大語言模型輸出符合預期的結果。今天，
在深度學習實踐中，你是否遇到過這樣的困境：想訓練一個圖像分類模型，卻只有幾百張標註數據；想開發一個文本情感分析系統，卻缺乏足夠的領域內語料；從零開始訓練模型不僅耗時耗力，還容易出現過擬合。這時候，“遷移學習（Transfer Learning）”技術就能幫你解決這些問題。它的核心思想是“借力打力”——將在大數據集上訓練好的模型（預訓練模型）的知識，遷移到新的小數據任務中，讓模型快
