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凯拉斯:如果我在训练了几个时期后重新编译我的模型会怎么样？

如果在训练了几个时期后重新编译模型，会导致模型的当前状态丢失，重新编译的模型将从头开始训练。重新编译模型会重置模型的权重和优化器的状态，因此之前的训练进度将丢失。

重新编译模型的步骤包括定义模型的结构、选择优化器、选择损失函数以及评估指标等。重新编译后，可以使用新的训练数据集对模型进行训练。

重新编译模型的场景包括但不限于：

当模型的结构发生变化时，需要重新编译模型。例如，添加、删除或修改模型的层。
当优化器或损失函数发生变化时，需要重新编译模型。例如，切换到不同的优化器或损失函数。
当训练数据集发生变化时，需要重新编译模型。例如，使用新的数据集进行训练。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务，包括但不限于：

云服务器（Elastic Compute Cloud，简称 CVM）：提供弹性、可扩展的云服务器实例，满足不同规模和需求的计算资源。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库（TencentDB）：提供多种数据库产品，包括关系型数据库（MySQL、SQL Server、PostgreSQL等）和非关系型数据库（MongoDB、Redis等）。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb
人工智能（AI）服务：提供丰富的人工智能服务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/ai
云存储（Cloud Object Storage，简称 COS）：提供安全、可靠、低成本的对象存储服务，适用于存储和处理各种类型的数据。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cos
区块链服务（Tencent Blockchain）：提供基于区块链技术的解决方案，包括区块链平台、区块链浏览器等。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/tbc

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所以机器学习从某种意义上来说就是根据数据，来猜测背后支配性的规律函数。很不严谨地引述一下魏尔斯特拉斯定理，一个闭区间上不管多么复杂的连续函数，总可以用多项式函数的线性组合无限逼近。...吉洪诺夫是在研究积分问题时提出这个正则化方法的，而且很快广为人知了。这大概还要归功于二战时期形成的反法西斯联盟，使得苏联的科学成果也能很快传到西方。...冷战之后的苏联数学家就没有这么幸运了，很多成果发表几十年后都不为西方所知。比如支持向量机，是由另一个苏联数学家弗拉基米尔·瓦普尼奇于1963年提出来的，一直到三十年后的1992年才传到西方。...前不久，地平线机器人的余凯在北大讲人工智能，说他看好互联网边缘的嵌入式人工智能，并且举了很多例子，是必须实时在嵌入式系统上给出判断结果的。...我想如果他对于趋势的判断正确，那线性模型在未来嵌入式人工智能中肯定占据一个特别重要的位置，因为它快啊。本文为 AI100 原创，转载需获同意。

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centerX: 用新的视角的方式打开CenterNet

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硅谷 NEC 关系图：将中国企业拽进 AI 时代的人

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1000行C语言搓出GPT-2！AI大神Karpathy新项目刚上线就狂揽2.5k星

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谷歌开始卷自己，AI架构Pathways加持，推出200亿生成模型

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关于深度学习，网上的资料很多，不过大部分都不太适合初学者。有几个原因： 1、深度学习需要一定的数学基础。如果不用深入浅出地方法讲，有些读者就会有畏难的情绪，因而容易过早地放弃。...理由一：重“动手学”，真正意义的可实操，能运行在《动手学深度学习》出版前，Ian Goodfellow 的《深度学习》是当时最好的入门书，但它只做了一般的模型描述而没有如何实际使用它们以及效果怎么样...斯莫拉（Alexander J. Smola）亚马逊副总裁/ 杰出科学家，德国柏林工业大学计算机科学博士。他曾在澳大利亚国立大学、美国加州大学伯克利分校和卡内基梅隆大学任教。...因此我毫无保留地向广大的读者强烈推荐《动手学深度学习》。 ——余凯，地平线公司创始人、首席执行官强烈推荐这本书！...第7章评价各种用来训练深度学习模型的优化算法。第8章检验影响深度学习计算性能的几个重要因素。第9章和第10章分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。

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