panxua

百面百搭基础算法篇，BN和LN，1.1独立同分布中说 > 强相关：Naive Bayes 模型就建立在特征彼此独立的基础之 > 弱相关：Logistic Regression 和 神经网络 则在非独立的特征数据上依然可以训练出很好的模型 朴素贝叶斯基于特征独立我能理解，这个强相关性指的是什么的强相关性？以及对应的弱相关性是？ https://github.com/km1994/NLP-Interview-Notes/blob/main/BasicAlgorithm/BatchNormVsLayerNorm.md#:~:text=%E7%9B%B8%E5%85%B3%E6%80%A7%EF%BC%9A,%E5%BE%88%E5%A5%BD%E7%9A%84%E6%A8%A1%E5%9E%8B

CRNN自定义数据集存在与数据绑定的损失上溢 loss:65504

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**现象：** 存在和数据绑定的损失函数上溢 **截图：**  **现状：** 已解决 **原因：** 1. 对于“标注长度 > max_text_len”，数据处理会置空而没有提示 2. 对于“标注长度 + 重复标识符 > pred_seq_len”，会导致CTCLoss上溢，无提示。 **详细说明：**[地址](https://www.codenong.com/cs109009697) **解决方法：** 统计标注最大长度，配置seq_max_len； 统计标注+重复标识符最大长度，配置pred_seq_len 并分别修改训练、评估、预测中的img_shape中的宽度，满足4 x pred_seq_len **建议：** 在raining_recognition_custom_dataset中提示用户， https://github.com/mindspore-lab/mindocr/blob/main/docs/en/tutorials/training_recognition_custom_dataset.md https://github.com/mindspore-lab/mindocr/blob/main/docs/cn/tutorials/training_recognition_custom_dataset.md