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ML Infra Engineer | ex-ICPCer@HUST

最近的文章

caffe 源码阅读笔记

2020-06-30·30 字·1 分钟

Deep-Learning Caffe

caffe做部署是YYDS! blob layer net 激活函数卷积 reshape slice loss function reduce eltwise argmax

GAN 的对抗到底发生在哪里：从 D(G(z)) 到 Distribution Matching

2026-09-26·7620 字·16 分钟

Deep-Learning GAN 6.S191 概率

上一篇讲完 VAE，走到一条因果链：VAE 通过把 Encoder 的输出从确定点变成概率分布，让 latent space 服从已知 prior，于是可以从 prior 采样、交给 Decoder 生成新样本。

从伯努利分布推到二元交叉熵：二分类损失为什么长这样

2026-09-26·6016 字·13 分钟

Deep-Learning 概率 Loss-Function GAN

起因 # 最近在看 GAN 的时候，判别器的训练目标里反复出现两项：

训练信号从哪里来：重新理解有监督、无监督、半监督与自监督学习

2026-09-26·3989 字·8 分钟

Deep-Learning Self-Supervised Pretraining Representation-Learning

起因 # 我过去一直把机器学习里的学习范式简单理解成两类：

从 batch size 设多少到动态推理：重看 TensorRT 5 之后的演进

2026-09-26·3628 字·8 分钟

Deep-Learning TensorRT Inference CUDA Ml-Infra

一个部署工程师的困惑 # 几年前我在做计算机视觉模型的部署，用的是 TensorRT 4 和 5。每次把训练好的模型转成 TensorRT engine，都绕不开一个参数：maxBatchSize。

VAE 为什么要让 Latent Variable 变成一个概率分布

2026-09-20·8354 字·17 分钟

Deep-Learning 6.S191 概率 VAE

起因 # 上一篇文章理清了 latent variable 和 latent space 的概念，最后停在一个地方：

从特征表示到生成语义：深入理解 Latent Variable 与 Latent Space

2026-09-20·7071 字·15 分钟

Deep-Learning 6.S191 Embedding 概率

起因 # 最近在看 MIT 6.S191 Lecture 4——Generative Modeling。在这之前我对生成模型基本没什么了解，刚建立了一个很粗的认知：

概率密度不是概率：连续随机变量为什么需要 PDF

2026-09-20·4988 字·10 分钟

Deep-Learning 概率 PDF

上一篇只回答了"为什么不矛盾" # 上一篇文章里，我沿着一个概率问题一路追到了集合论。

无限也有大小：从可数集合到康托尔对角线论证

2026-09-20·6139 字·13 分钟

Deep-Learning 概率集合论

起因 # 最近在补概率基础的时候，碰到一个解释：连续分布中，每一个单点的概率都是 0，但整个区间的概率可以是 1。

从 Faster R-CNN 到 Anchor-Free：经典目标检测架构到底在解决什么问题

2026-09-20·6043 字·13 分钟

计算机视觉 Faster R-CNN SSD FPN Retinanet FCOS 目标检测

以前在商汤做 CV 的时候，Faster R-CNN、SSD、FPN、RetinaNet 这些名字是天天打交道的。模型训练、转换、部署，各种坑也踩了不少——TensorRT 版本间 softmax axis 默认值不一致、RoI Align 的 num_roi_per_image 默认 300 导致多 batch 结果错乱，这类问题当年 debug 到怀疑人生。