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5节 中详细描述了我们的方法。我们选择GitHub来共享源代码并允许编辑，选 择Jupyter记事本来混合代码、公式和文本，选择Sphinx作为渲染引擎来生成多个输出，并为论坛提供讨论。 虽然我们的体系尚不完善，但这些选择在相互冲突的问题之间提供了一个很好的妥协。我们相信，这可能是 第一本使用这种集成工作流程出版的书。 1 http://distill.pub 2 http://discuss 如果我们要建立一个机器翻译系统，P(y | x)的分布可能会因我们的位置不同而得到不同的翻译。这个问题 可能很难被发现。所以，我们最好可以利用在时间或空间上逐渐发生偏移的知识。 4.9.2 分布偏移示例 在深入研究形式体系和算法之前，我们可以讨论一些协变量偏移或概念偏移可能并不明显的具体情况。 医学诊断 假设我们想设计一个检测癌症的算法，从健康人和病人那里收集数据，然后训练算法。它工作得很好，有很 高的精度，然 含并行连结的网络（GoogLeNet）。它使用并行连结的网络，通过不同窗口大小的卷积层和最大汇聚层 来并行抽取信息； • 残差网络（ResNet）。它通过残差块构建跨层的数据通道，是计算机视觉中最流行的体系架构； • 稠密连接网络（DenseNet）。它的计算成本很高，但给我们带来了更好的效果。 虽然深度神经网络的概念非常简单——将神经网络堆叠在一起。但由于不同的网络架构和超参数选择，这些 神经

问题03 GPT-2阶段 存在的问题 点 ◼ GPT-2聚焦在无监督、zero-shot（零次学习）上，然而GPT-2训练结果也有不达预期之处，所存在的问 题也亟待优化 ✓ 在GPT-2阶段，尽管体系结构是任务无关的，但仍然需要任务特定的数据集和任务特定的微调：要在所需任务上实现强大的性能，通 常需要对特定于该任务的数千到数十万个示例的数据集进行微调。 图：GPT-2尚未解决诸多瓶颈问题

parallel_model.fit(x, y, epochs=20, batch_size=256) 3.3.4.2 设备并行 设备并行性包括在不同设备上运行同一模型的不同部分。对于具有并行体系结构的模型，例如 有两个分支的模型，这种方式很合适。 这种并行可以通过使用 TensorFlow device scopes 来实现。这里是一个简单的例子： # 模型中共享的 LSTM 用于并行编码两个不同的序列