MindSpore4篇

Focal Loss的2个特性很重要，它们能够衡量难归类和容易归类样本对总体损失的贡献。这就像是一个适合的涵数，能够让我们更好地理解和处理数据。

MindSpore实体模型认证，让我们再次感受到深度学习的实效性与训练集的重要性。检测集的超出训练集范畴，会导致训练结果的差异。因此，我们必须确保训练集的丰富性，才能让模型更加准确地应用于实际场景。

MindSpore的模型储存和载入，让我们可以分享自己的深度学习成果，也能快速使用他人的优秀模型，甚至进行迁移学习。这是技术发展的必然趋势。

用MindSpore实现线性神经网络拟合非线性函数，不仅可以适用于多参数、多幂次的函数，还可以应用于一些初等的函数。对于更复杂的嵌套函数，我们需要思考更加普适的解决方案。