层归一化与批量归一化区别
层归一化（LN）和批量归一化（BN）是深度学习中两种常用的归一化技术，虽然都旨在通过标准化数据分布提升模型训练稳定性，但它们的设计思路、适用场景和工作机制有本质区别。下面从多个维度详细对比：
统计量
可信实验白皮书系列02：AB实验基础
AB实验原理源于统计学中经典的Rubin潜在结果模型（ 也称反事实因果推断框架 ）。考虑最简单的情况，当我们想要比较两个策略的差异以获得更优策略时。如图2-1所示，最理想的方案是面向同一拨用户或者全部用户，假设存在两个完全相同的平行时空，平行时空一中所有用户体
美国教授：西方媒体的茧房构筑
传播学上有一个概念叫信息茧房：人们会习惯性地被自己的兴趣所引导，从而将自己的信息获取域，囿限在一个像蚕茧一般的“茧房”中（美，凯斯·桑斯坦《信息茧房：人们如何形成知识域》，2006）。
参数、非参数检验、秩和检验的区别与选择
在上一期，我们已经讲完了方差分析，这期开始讲秩和检验，我们首先来理清秩和检验的基础知识，主要从参数和非参数检验区别与选择、秩和检验的基础定义、原理及适用条件这几方面进行讲解。