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您现在的位置：网校头条 > 雅思 > torchlight什么意思_torchlight发音_torchlight用法_hear怎么记 torchlight是一个英语词汇，通常用于描述灯光或光线。它通常用于计算机视觉和深度学习领域，特别是在使用PyTorch库进行机器学习和深度学习时。torchlight可以用于创建和调整图像或视频的照明效果，以增强视觉效果或进行特定的视觉任务。它也可以用于训练神经网络模型，以识别和处理图像数据。因此，torchlight通常与计算机视觉和深度学习相关联。
1. training set：训练集，用于训练机器学习模型的集合。
2. validation set：验证集，用于评估模型性能的集合。
3. test set：测试集，用于测试模型泛化能力的集合。
4. forward pass：前向传播，在神经网络中，指将输入数据通过网络并计算出每个节点的输出值的过程。
5. backpropagation：反向传播，一种优化算法，用于更新神经网络的权重和偏差以优化模型性能。
6. dropout：一种正则化技术，用于防止过拟合，在训练过程中随机丢弃神经网络中的某些神经元。
7. activation function：激活函数，用于将神经网络的输出转换为可解释的表示。
8. loss function：损失函数，用于衡量模型预测结果与实际结果之间的差距。
9. parameter：模型参数，用于描述模型结构的变量，如神经网络的权重和偏差。
10. model training：模型训练，指通过调整模型参数以优化模型性能的过程。
11. ensemble method：集成方法，一种提高模型性能的方法，通过组合多个模型的预测结果来获得更好的预测性能。
12. cross-validation：交叉验证，一种评估模型泛化能力的方法，通过将数据划分为多个子集并多次测试模型的性能来获得更可靠的估计。
13. data augmentation：数据增强，一种提高模型性能的方法，通过模拟数据生成技术来增加训练数据集的数量。
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