欠擬合與過擬合
閱讀時間約 1 分鐘
Underfitting（欠擬合）
可能原因:
模型選擇過於簡單，表現力不足（如線性模型處理高度非線性問題）。
模型表現不足，無法捕捉數據中的模式或規律。
通常是因為模型過於簡單（如使用太少的參數或低容量模型）或訓練時間不足。
Overfitting（過擬合）
可能原因:
模型過於複雜（如過深的神經網絡或多項式次數過高）。
訓練數據量不足，導致模型對少量數據過度擬合。
缺乏正則化機制（如L1、L2正則化）。
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嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
特徵工程是機器學習中的核心技術，通過將原始數據轉換為有意義的特徵，以提升模型的準確性和穩定性。常見的特徵工程方法包括異常值檢測、特徵轉換、特徵縮放、特徵表示、特徵選擇和特徵提取。本文將深入探討這些方法的適用情況及具體實施流程，以幫助讀者有效利用特徵工程來優化機器學習模型表現。
本文將延續上一篇文章，經由訓練好的VAE模型其中的解碼器，來生成圖片。
[深度學習]訓練VAE模型用於生成圖片_訓練篇
輸入產生的隨機雜訊，輸入VAE的解碼器後，生成的圖片
前言
讀了許多理論，是時候實際動手做做看了，以下是我的模型訓練初體驗，有點糟就是了XD。
正文
def conv(filters, kernel_size, strides=1):
return Conv2D(filters,
kernel_size,
GNN發展背景
傳統的深度學習模型如在計算機視覺（CV）和自然語言處理（NLP）領域中極為成功，主要是處理結構化數據如影像和文本。這些數據類型通常具有固定且規律的結構，例如影像是由有序的像素點組成。然而，在真實世界中，許多數據是非結構化的，如化合物結構（原子和分子）。這些數據雖然具有一定的規則性，
這是什麼大問題嗎?這樣就寫一篇文章，會不會太混了! 會! 其實蠻混的! 哈哈哈!
1.英文不好，乾脆用中文。就用微軟 Copilot 設計工具 的網址在此。好啦!
在第一篇我講到一開始的圖像風格轉換，每產生一張圖片都得重新訓練，這對於使用上難免綁手綁腳，所以理所當然的下一步就是要解決這個問題，看看能不能只要訓練一次，就可以重複使用。
最近遇到一些人想做音訊的合成，我回答他或許可以從圖像風格轉換中找到些靈感，我才突然想起我對於這部分的認知只止於知道他能做什麼及結果大概如何，對於內部訓練邏輯及結構並沒有認真的去了解，現在剛好趁此機會好好的學習一下。
今天要聊聊一個我最近AI作圖時常用的手法，就是使用真實世界的照片拼接縫合進AI生產的圖片後，補完AI作圖常出現的缺陷（歪曲的武器、錯誤的肢體姿勢、手指錯誤）。
使用這個方法，可以讓AI更貼近我所需要的完成圖，且少了很多用繪圖軟體修修補補的時間。
[OpenCV應用][Python]找出圖像中的四個方位的邊緣點求出寬高
呈上篇應用Numpy找到的座標點，那我們如何捨棄掉差異過大的座標點呢?
可能圖像物件邊緣不佳，採樣就會差異過大，造成計算出的寬高是不準確的。
遇到這種狀況，就可以使用下方的程式範例來篩選座標點。
為求方便，此範例跟圖
文字生成圖片的擴散生成模型，實際應用上並沒有想像中好用，原因在於，文字能夠乘載的訊息量太少，要產生好的生成結果一定程度仰賴特定的Prompt描述方法，如DALL-E3使用GPT4不斷增加描述的細節，讓文生圖的結果更好，有沒有更有效率的方式呢?
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