deeplearningbook_075-2
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- This erroneous up date do es not use the gradient at all. It causes the biases to constantly b ecome negativ e throughout learning, which is clearly not a correct implementation of any reasonable learning algorithm. The bug ma y not b e apparent just from examining the output of the mo del though. Dep ending on the distribution of the input, the weigh ts ma y b e able to adapt to comp ensate for the negativ e biases. Most debugging strategies for neural nets are designed to get around one or b oth of these tw o difficulties. Either we design a case that is so simple that the correct b ehavior actually can b e predicted, or w e design a test that exercises one part of the neural net implemen tation in isolation. Some imp ortant debugging tests include: Visualize the mo del in action : When training a mo del to detect ob jects in images, view some images with the detections prop osed by the mo del display ed sup erimp osed on the image. When training a generative mo del of sp eech, listen to some of the sp eec h samples it pro duces. This may seem obvious, but it is easy to fall into the practice of only lo oking at quantitativ e p erformance measuremen ts lik e accuracy or log-lik eliho o d. Directly observing the machine learning mo del p erforming its task will help you to determine whether the quan titativ e p erformance n um b ers it achiev es seem reasonable. Ev aluation bugs can b e some of the most dev astating bugs b ecause they can mislead you into b elieving your system is p erforming well when it is not. Visualize the worst mistakes : Most mo dels are able to output some sort of confidence measure for the task they p erform. F or example, classifiers based on a softmax output la yer assign a probabilit y to eac h class. The probability assigned to the most lik ely class thus giv es an estimate of the confidence the mo del has in its classification decision. Typically , maximum lik eliho o d training results in these v alues b eing o v erestimates rather than accurate probabilities of correct prediction, 439 --- Page Break --- CHAPTER 11. PRA CTICAL METHODO LOGY but they are somewhat useful in the sense that examples that are actually less lik ely to b e correctly lab eled receive smaller probabilities under the mo del. By viewing the training set examples that are the hardest to mo del correctly , one can often discov er problems with the wa y the data has b een prepro cessed or lab eled. F or example, the Street View transcription system originally had a problem where the address n um b er detection system would crop the image to o tightly and omit some of the digits. The transcription net w ork then assigned very low probabilit y to the correct answer on these images. Sorting the images to iden tify the most confiden t mistak es show ed that there was a systematic problem with the cropping. Mo difying the detection system to crop m uc h wider images resulted in m uc h b etter p erformance of the ov erall system, ev en though the transcription netw ork needed to b e able to pro cess greater v ariation in the p osition and scale of the address n um b ers. R e asoning ab out softwar e using tr ain and test err or : It is often difficult to determine whether the underlying soft w are is correctly implemented. Some clues can b e obtained from the train and test error. If training error is lo w but test error is high, then it is lik ely that that the training pro cedure works correctly , and the mo del is o v erfitting for fundamen tal algorithmic reasons. An alternative possibility is that the test error is measured incorrectly due to a problem with saving the mo del after training then reloading it for test set ev aluation, or if the test data w as prepared differently from the training data. If b oth train and test error are high, then it is difficult to determine whether there is a softw are defect or whether the mo del is underfitting due to fundamental algorithmic reasons. This scenario requires further tests, describ ed next. Fit a tiny dataset : If you hav e high error on the training set, determine whether it is due to genuine underfitting or due to a softw are defect. Usually ev en small mo dels can b e guaran teed to b e able fit a sufficien tly small dataset. F or example, a classification dataset with only one example can b e fit just by setting the biases of the output lay er correctly . Usually if y ou cannot train a classifier to correctly lab el a single example, an auto enco der to successfully repro duce a single example with high fidelity , or a generativ e mo del to consisten tly emit samples resembling a single example, there is a soft w are defect preven ting successful optimization on the training set. This test can b e extended to a small dataset with few examples. Comp ar e b ack-pr op agate d derivatives to numeric al derivatives : If you are using a soft w are framework that requires you to implemen t y our o wn gradient com- putations, or if y ou are adding a new op eration to a differentiation library and m ust define its bprop metho d, then a common source of error is implemen ting this gradien t expression incorrectly . One wa y to v erify that these deriv atives are correct 440 --- Page Break --- CHAPTER 11.
- This erroneous up date do es not use the gradient at all.
- 固定搭配:“at all”，含义：“根本；全然”。
- 句子分析:简单句，主谓宾结构，表达这个错误的更新根本不使用梯度这一情况。
- 翻译:“这个错误的更新根本不使用梯度。”
- 单词分析:
- erroneous:形容词，词源来自拉丁语 “erroneus”，词义：错误的；不正确的。
- 记忆方法:联想 “error”（错误），加上形容词后缀 “-eous” 变成 “erroneous”。
- 形近词:erroneous/errant（错误的；漫游的）、erratum（印刷错误）。
- 发音解析:
- 音节分解:er + ro + neous /ɪˈrəʊniəs/，重音在第二音节。
- 规则:er → /ɪr/， “er” 发 /ɪr/ 音，其中 “e” 发短元音 /ɪ/，“r” 发 /r/ 音。
- 规则:ro → /rəʊ/， “ro” 发 /rəʊ/ 音，其中 “o” 发长元音 /əʊ/。
- 规则:neous → /niəs/， “neous” 发 /niəs/ 音，其中 “n” 发 /n/ 音，“e” 发短元音 /ɪ/，“ous” 发 /əs/ 音。
- erroneous:形容词，词源来自拉丁语 “erroneus”，词义：错误的；不正确的。
- gradient:名词，词源来自拉丁语 “gradus”（步，级），词义：梯度；坡度。
- 记忆方法:联想 “grade”（等级），“-ient” 可看作形容词或名词后缀，“gradient” 可理解为有等级变化的东西，即梯度。
- 形近词:gradient/gradual（逐渐的）、grader（分级机）。
- 发音解析:
- 音节分解:gra + di + ent /ˈɡreɪdiənt/，重音在第一音节。
- 规则:gra → /ɡreɪ/， “gra” 发 /ɡreɪ/ 音，其中 “g” 发 /ɡ/ 音，“a” 发长元音 /eɪ/。
- 规则:di → /dɪ/， “di” 发 /dɪ/ 音，其中 “d” 发 /d/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:ent → /ənt/， “ent” 发 /ənt/ 音，其中 “e” 发短元音 /ə/，“n” 发 /n/ 音，“t” 发 /t/ 音。
- It causes the biases to constantly b ecome negativ e throughout learning, which is clearly not a correct implementation of any reasonable learning algorithm.
- 固定搭配:“cause...to do...”，含义：“导致……做某事”；“throughout”，含义：“贯穿；整个”。
- 句子分析:主从复合句，主句 “It causes the biases to constantly become negative throughout learning” 是主谓宾宾补结构，“which is clearly not a correct implementation of any reasonable learning algorithm” 是非限定性定语从句，修饰前面整个句子。
- 翻译:“它导致偏差在整个学习过程中不断变为负值，这显然不是任何合理学习算法的正确实现方式。”
- 单词分析:
- biases:名词复数，词源来自古法语 “biais”，词义：偏差；偏见。
- 记忆方法:联想 “bias” 发音类似 “比爱死”，可以想象一个人对某事物过度偏爱，就产生了偏见。
- 形近词:biases/bias（单数形式）、unbiased（无偏见的）。
- 发音解析:
- 音节分解:bi + ases /ˈbaɪəsɪz/，重音在第一音节。
- 规则:bi → /baɪ/， “bi” 发 /baɪ/ 音，其中 “b” 发 /b/ 音，“i” 发长元音 /aɪ/。
- 规则:ases → /əsɪz/， “ases” 发 /əsɪz/ 音，其中 “a” 发短元音 /ə/，“s” 发 /s/ 音，“es” 发 /ɪz/ 音。
- biases:名词复数，词源来自古法语 “biais”，词义：偏差；偏见。
- implementation:名词，词源来自 “implement”（实施；执行），加上名词后缀 “-ation”，词义：实施；执行。
- 记忆方法:将 “implement” 记住，再加上 “-ation” 变成名词。
- 形近词:implementation/implement（动词形式）、implementer（实施者）。
- 发音解析:
- 音节分解:im + ple + men + ta + tion /ˌɪmplɪˈmenʃn/，重音在第三音节。
- 规则:im → /ɪm/， “im” 发 /ɪm/ 音，其中 “i” 发短元音 /ɪ/，“m” 发 /m/ 音。
- 规则:ple → /pl/， “ple” 发 /pl/ 音，其中 “p” 发 /p/ 音，“l” 发 /l/ 音。
- 规则:men → /men/， “men” 发 /men/ 音，其中 “m” 发 /m/ 音，“e” 发短元音 /e/，“n” 发 /n/ 音。
- 规则:ta → /tə/， “ta” 发 /tə/ 音，其中 “t” 发 /t/ 音，“a” 发短元音 /ə/。
- 规则:tion → /ʃn/， “tion” 发 /ʃn/ 音，其中 “t” 不发音，“ion” 发 /ʃn/ 音。
- reasonable:形容词，词源来自拉丁语 “rationabilis”，词义：合理的；通情达理的。
- 记忆方法:联想 “reason”（理由），加上形容词后缀 “-able” 变成 “reasonable”。
- 形近词:reasonable/reason（名词，理由）、unreasonable（不合理的）。
- 发音解析:
- 音节分解:rea + son + able /ˈriːznəbl/，重音在第一音节。
- 规则:rea → /riː/， “rea” 发 /riː/ 音，其中 “r” 发 /r/ 音，“e” 发长元音 /iː/。
- 规则:son → /zn/， “son” 发 /zn/ 音，其中 “s” 发 /z/ 音，“o” 不发音，“n” 发 /n/ 音。
- 规则:able → /əbl/， “able” 发 /əbl/ 音，其中 “a” 发短元音 /ə/，“b” 发 /b/ 音，“le” 发 /l/ 音。
- algorithm:名词，词源来自中世纪拉丁语 “algorismus”，词义：算法。
- 记忆方法:可以联想 “algo” 发音类似 “阿哥”，“rithm” 发音类似 “日木”，想象阿哥在日木下研究算法。
- 形近词:algorithm/algorithmic（算法的）。
- 发音解析:
- 音节分解:al + go + rithm /ˈælɡərɪðəm/，重音在第一音节。
- 规则:al → /æl/， “al” 发 /æl/ 音，其中 “a” 发短元音 /æ/，“l” 发 /l/ 音。
- 规则:go → /ɡəʊ/， “go” 发 /ɡəʊ/ 音，其中 “g” 发 /ɡ/ 音，“o” 发长元音 /əʊ/。
- 规则:rithm → /rɪðəm/， “rithm” 发 /rɪðəm/ 音，其中 “r” 发 /r/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/，“th” 发 /ð/ 音，“m” 发 /m/ 音。
- The bug ma y not b e apparent just from examining the output of the mo del though.
- 固定搭配:“just from”，含义：“仅仅从……”。
- 句子分析:简单句，表达仅仅通过检查模型的输出可能无法明显看出错误这一情况。
- 翻译:“不过，仅仅通过检查模型的输出可能无法明显看出这个错误。”
- 单词分析:
- apparent:形容词，词源来自拉丁语 “apparere”（出现），词义：明显的；表面上的。
- 记忆方法:联想 “appear”（出现），加上形容词后缀 “-ent” 变成 “apparent”。
- 形近词:apparent/appearance（外观；出现）、apparently（显然地）。
- 发音解析:
- 音节分解:ap + par + ent /əˈpærənt/，重音在第二音节。
- 规则:ap → /əp/， “ap” 发 /əp/ 音，其中 “a” 发短元音 /ə/，“p” 发 /p/ 音。
- 规则:par → /pær/， “par” 发 /pær/ 音，其中 “p” 发 /p/ 音，“a” 发短元音 /æ/，“r” 发 /r/ 音。
- 规则:ent → /ənt/， “ent” 发 /ənt/ 音，其中 “e” 发短元音 /ə/，“n” 发 /n/ 音，“t” 发 /t/ 音。
- apparent:形容词，词源来自拉丁语 “apparere”（出现），词义：明显的；表面上的。
- Dep ending on the distribution of the input, the weigh ts ma y b e able to adapt to comp ensate for the negativ e biases.
- 固定搭配:“depend on”，含义：“取决于；依赖”；“adapt to”，含义：“适应”；“compensate for”，含义：“弥补；补偿”。
- 句子分析:现在分词短语 “Depending on the distribution of the input” 作条件状语，主句 “the weights may be able to adapt to compensate for the negative biases” 是主谓宾结构。
- 翻译:“取决于输入的分布情况，权重可能能够进行调整以弥补负偏差。”
- 单词分析:
- distribution:名词，词源来自拉丁语 “distribuere”（分配），词义：分布；分配。
- 记忆方法:联想 “distribute”（分配），加上名词后缀 “-tion” 变成 “distribution”。
- 形近词:distribution/distribute（动词形式）、distributor（经销商）。
- 发音解析:
- 音节分解:dis + tri + bu + tion /ˌdɪstrɪˈbjuːʃn/，重音在第三音节。
- 规则:dis → /dɪs/， “dis” 发 /dɪs/ 音，其中 “d” 发 /d/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/，“s” 发 /s/ 音。
- 规则:tri → /trɪ/， “tri” 发 /trɪ/ 音，其中 “t” 发 /t/ 音，“r” 发 /r/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:bu → /bjuː/， “bu” 发 /bjuː/ 音，其中 “b” 发 /b/ 音，“u” 发长元音 /juː/。
- 规则:tion → /ʃn/， “tion” 发 /ʃn/ 音，其中 “t” 不发音，“ion” 发 /ʃn/ 音。
- distribution:名词，词源来自拉丁语 “distribuere”（分配），词义：分布；分配。
- compensate:动词，词源来自拉丁语 “compensare”（平衡；补偿），词义：弥补；补偿。
- 记忆方法:联想 “com-”（共同）+“pens”（花费）+“-ate”（动词后缀），可以理解为共同花费来补偿。
- 形近词:compensate/compensation（补偿；报酬）、compensable（可补偿的）。
- 发音解析:
- 音节分解:com + pen + sate /ˈkɒmpenseɪt/，重音在第一音节。
- 规则:com → /kɒm/， “com” 发 /kɒm/ 音，其中 “c” 发 /k/ 音，“o” 发短元音 /ɒ/，“m” 发 /m/ 音。
- 规则:pen → /pen/， “pen” 发 /pen/ 音，其中 “p” 发 /p/ 音，“e” 发短元音 /e/，“n” 发 /n/ 音。
- 规则:sate → /seɪt/， “sate” 发 /seɪt/ 音，其中 “s” 发 /s/ 音，“a” 发长元音 /eɪ/，“t” 发 /t/ 音。
- Most debugging strategies for neural nets are designed to get around one or b oth of these tw o difficulties.
- 固定搭配:“get around”，含义：“避开；绕过”。
- 句子分析:简单句，主谓宾结构，表达大多数神经网络的调试策略是为了避开这两个困难中的一个或两个。
- 翻译:“大多数神经网络的调试策略旨在避开这两个困难中的一个或两个。”
- 单词分析:
- debugging:名词，由 “debug”（调试）加 “-ing” 构成，词义：调试；除错。
- 记忆方法:记住 “debug” 再加上 “-ing”。
- 形近词:debugging/debug（动词形式）。
- 发音解析:
- 音节分解:de + bug + ging /ˈdiːbʌɡɪŋ/，重音在第一音节。
- 规则:de → /diː/， “de” 发 /diː/ 音，其中 “d” 发 /d/ 音，“e” 发长元音 /iː/。
- 规则:bug → /bʌɡ/， “bug” 发 /bʌɡ/ 音，其中 “b” 发 /b/ 音，“u” 发短元音 /ʌ/，“g” 发 /ɡ/ 音。
- 规则:ging → /ɪŋ/， “ging” 发 /ɪŋ/ 音，其中 “g” 发 /ɡ/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/，“ng” 发 /ŋ/ 音。
- debugging:名词，由 “debug”（调试）加 “-ing” 构成，词义：调试；除错。
- neural:形容词，词源来自拉丁语 “neuralis”，词义：神经的；神经网络的。
- 记忆方法:联想 “nerve”（神经），加上形容词后缀 “-al” 变成 “neural”。
- 形近词:neural/neuron（神经元）、neurology（神经学）。
- 发音解析:
- 音节分解:neu + ral /ˈnjʊərəl/，重音在第一音节。
- 规则:neu → /njʊə/， “neu” 发 /njʊə/ 音，其中 “n” 发 /n/ 音，“eu” 发 /jʊə/ 音。
- 规则:ral → /rəl/， “ral” 发 /rəl/ 音，其中 “r” 发 /r/ 音，“a” 发短元音 /ə/，“l” 发 /l/ 音。
- Either we design a case that is so simple that the correct b ehavior actually can b e predicted, or w e design a test that exercises one part of the neural net implemen tation in isolation.
- 固定搭配:“either...or...”，含义：“要么……要么……”；“in isolation”，含义：“孤立地；单独地”。
- 句子分析:并列复合句，由 “either...or...” 连接两个并列的句子，每个句子中都包含一个定语从句。
- 翻译:“要么我们设计一个非常简单的案例，以至于可以实际预测出正确的行为；要么我们设计一个测试，单独检验神经网络实现的某一部分。”
- 单词分析:
- predicted:动词过去式，词源来自拉丁语 “praedicere”（预言），词义：预测；预言。
- 记忆方法:联想 “pre-”（预先）+“dict”（说），预先说就是预测。
- 形近词:predicted/predict（动词原形）、predictable（可预测的）。
- 发音解析:
- 音节分解:pre + dict + ed /prɪˈdɪktɪd/，重音在第二音节。
- 规则:pre → /prɪ/， “pre” 发 /prɪ/ 音，其中 “p” 发 /p/ 音，“r” 发 /r/ 音，“e” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:dict → /dɪkt/， “dict” 发 /dɪkt/ 音，其中 “d” 发 /d/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/，“c” 发 /k/ 音，“t” 发 /t/ 音。
- 规则:ed → /ɪd/， “ed” 发 /ɪd/ 音，其中 “e” 发短元音 /ɪ/，“d” 发 /d/ 音。
- predicted:动词过去式，词源来自拉丁语 “praedicere”（预言），词义：预测；预言。
- isolation:名词，词源来自拉丁语 “insula”（岛屿），词义：孤立；隔离。
- 记忆方法:联想 “island”（岛屿），“-ation” 是名词后缀，岛屿是孤立的，所以 “isolation” 表示孤立。
- 形近词:isolation/isolate（动词形式）、isolated（孤立的）。
- 发音解析:
- 音节分解:i + so + la + tion /ˌaɪsəˈleɪʃn/，重音在第三音节。
- 规则:i → /aɪ/， “i” 发 /aɪ/ 音，其中 “i” 发长元音 /aɪ/。
- 规则:so → /səʊ/， “so” 发 /səʊ/ 音，其中 “s” 发 /s/ 音，“o” 发长元音 /əʊ/。
- 规则:la → /leɪ/， “la” 发 /leɪ/ 音，其中 “l” 发 /l/ 音，“a” 发长元音 /eɪ/。
- 规则:tion → /ʃn/， “tion” 发 /ʃn/ 音，其中 “t” 不发音，“ion” 发 /ʃn/ 音。
- Some imp ortant debugging tests include: Visualize the mo del in action : When training a mo del to detect ob jects in images, view some images with the detections prop osed by the mo del display ed sup erimp osed on the image.
- 固定搭配:“in action”，含义：“在运转中；在活动中”；“superimposed on”，含义：“叠加在……上”。
- 句子分析:复合句，“Some important debugging tests include...” 是主句，冒号后面是具体的测试内容，其中 “When training a model to detect objects in images” 是时间状语从句。
- 翻译:“一些重要的调试测试包括：直观呈现模型的运行情况：在训练一个用于检测图像中物体的模型时，查看一些带有模型所提出的检测结果叠加显示在图像上的图像。”
- 单词分析:
- visualize:动词，词源来自拉丁语 “visus”（看），词义：使形象化；想象。
- 记忆方法:联想 “visual”（视觉的），加上动词后缀 “-ize” 变成 “visualize”。
- 形近词:visualize/visual（形容词，视觉的）、visualization（名词，形象化）。
- 发音解析:
- 音节分解:vi + su + al + ize /ˈvɪʒuəlaɪz/，重音在第一音节。
- 规则:vi → /vɪ/， “vi” 发 /vɪ/ 音，其中 “v” 发 /v/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:su → /ʒuː/， “su” 发 /ʒuː/ 音，其中 “s” 发 /ʒ/ 音，“u” 发长元音 /uː/。
- 规则:al → /əl/， “al” 发 /əl/ 音，其中 “a” 发短元音 /ə/，“l” 发 /l/ 音。
- 规则:ize → /aɪz/， “ize” 发 /aɪz/ 音，其中 “i” 发长元音 /aɪ/，“z” 发 /z/ 音。
- visualize:动词，词源来自拉丁语 “visus”（看），词义：使形象化；想象。
- superimposed:动词过去式，词源来自 “super-”（在……之上）+“impose”（强加），词义：叠加；附加。
- 记忆方法:联想 “super-”（上面）+“impose”（放置），在上面放置就是叠加。
- 形近词:superimposed/superimpose（动词原形）、superimposition（名词，叠加）。
- 发音解析:
- 音节分解:su + per + im + pose + d /ˌsuːpərɪmˈpəʊzd/，重音在第四音节。
- 规则:su → /suː/， “su” 发 /suː/ 音，其中 “s” 发 /s/ 音，“u” 发长元音 /uː/。
- 规则:per → /pə(r)/， “per” 发 /pə(r)/ 音，其中 “p” 发 /p/ 音，“e” 发短元音 /ə/，“r” 发 /r/ 音。
- 规则:im → /ɪm/， “im” 发 /ɪm/ 音，其中 “i” 发短元音 /ɪ/，“m” 发 /m/ 音。
- 规则:pose → /pəʊz/， “pose” 发 /pəʊz/ 音，其中 “p” 发 /p/ 音，“o” 发长元音 /əʊ/，“s” 发 /z/ 音。
- 规则:d → /d/， “d” 发 /d/ 音。
- When training a generative mo del of sp eech, listen to some of the sp eec h samples it pro duces.
- 句子分析:复合句，“When training a generative model of speech” 是时间状语从句，主句 “listen to some of the speech samples it produces” 中 “it produces” 是定语从句，修饰 “speech samples”。
- 翻译:“在训练一个语音生成模型时，听一听它生成的一些语音样本。”
- 单词分析:
- generative:形容词，词源来自拉丁语 “generare”（产生），词义：生成的；有生产力的。
- 记忆方法:联想 “generate”（产生），加上形容词后缀 “-ive” 变成 “generative”。
- 形近词:generative/generate（动词形式）、generation（一代；产生）。
- 发音解析:
- 音节分解:ge + ne + ra + tive /ˈdʒenərətɪv/，重音在第一音节。
- 规则:ge → /dʒiː/， “ge” 发 /dʒiː/ 音，其中 “g” 发 /dʒ/ 音，“e” 发长元音 /iː/。
- 规则:ne → /nə/， “ne” 发 /nə/ 音，其中 “n” 发 /n/ 音，“e” 发短元音 /ə/。
- 规则:ra → /rə/， “ra” 发 /rə/ 音，其中 “r” 发 /r/ 音，“a” 发短元音 /ə/。
- 规则:tive → /tɪv/， “tive” 发 /tɪv/ 音，其中 “t” 发 /t/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/，“v” 发 /v/ 音。
- generative:形容词，词源来自拉丁语 “generare”（产生），词义：生成的；有生产力的。
- This may seem obvious, but it is easy to fall into the practice of only lo oking at quantitativ e p erformance measuremen ts lik e accuracy or log-lik eliho o d.
- 固定搭配:“fall into”，含义：“陷入；养成”。
- 句子分析:并列复合句，由 “but” 连接两个句子，表达虽然看起来明显，但容易陷入只看定量性能指标的做法。
- 翻译:“这可能看起来很明显，但人们很容易养成只关注诸如准确率或对数似然性等定量性能指标的习惯。”
- 单词分析:
- quantitative:形容词，词源来自拉丁语 “quantitas”（数量），词义：定量的；数量的。
- 记忆方法:联想 “quantity”（数量），加上形容词后缀 “-ative” 变成 “quantitative”。
- 形近词:quantitative/quantity（名词，数量）、quantify（动词，量化）。
- 发音解析:
- 音节分解:quan + ti + ta + tive /ˈkwɒntɪtətɪv/，重音在第一音节。
- 规则:quan → /kwɒn/， “quan” 发 /kwɒn/ 音，其中 “q” 发 /kw/ 音，“u” 不发音，“a” 发短元音 /ɒ/，“n” 发 /n/ 音。
- 规则:ti → /tɪ/， “ti” 发 /tɪ/ 音，其中 “t” 发 /t/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:ta → /tə/， “ta” 发 /tə/ 音，其中 “t” 发 /t/ 音，“a” 发短元音 /ə/。
- 规则:tive → /tɪv/， “tive” 发 /tɪv/ 音，其中 “t” 发 /t/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/，“v” 发 /v/ 音。
- quantitative:形容词，词源来自拉丁语 “quantitas”（数量），词义：定量的；数量的。
- likelihood:名词，由 “like”（可能的）和 “-hood”（表示状态、性质）构成，词义：可能性；似然性。
- 记忆方法:联想 “like”（可能），加上 “-hood” 表示一种状态，就是可能性。
- 形近词:likelihood/likely（形容词，可能的）。
- 发音解析:
- 音节分解:like + li + hood /ˈlaɪklɪhʊd/，重音在第一音节。
- 规则:like → /laɪk/， “like” 发 /laɪk/ 音，其中 “l” 发 /l/ 音，“i” 发长元音 /aɪ/，“k” 发 /k/ 音。
- 规则:li → /lɪ/， “li” 发 /lɪ/ 音，其中 “l” 发 /l/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:hood → /hʊd/， “hood” 发 /hʊd/ 音，其中 “h” 发 /h/ 音，“o” 发短元音 /ʊ/，“d” 发 /d/ 音。
- Directly observing the machine learning mo del p erforming its task will help you to determine whether the quan titativ e p erformance n um b ers it achiev es seem reasonable.
- 句子分析:主从复合句，“Directly observing the machine learning model performing its task” 是主语，“will help you to determine...” 是谓语部分，“whether the quantitative performance numbers it achieves seem reasonable” 是宾语从句。
- 翻译:“直接观察机器学习模型执行任务的情况将有助于你判断它所取得的定量性能指标是否合理。”
- 单词分析:
- determine:动词，词源来自拉丁语 “determinare”（限定；决定），词义：决定；确定。
- 记忆方法:联想 “de-”（加强）+“termine”（界限），加强界限就是确定。
- 形近词:determine/determination（名词，决心；决定）、determined（形容词，有决心的）。
- 发音解析:
- 音节分解:de + ter + mine /dɪˈtɜːmɪn/，重音在第二音节。
- 规则:de → /dɪ/， “de” 发 /dɪ/ 音，其中 “d” 发 /d/ 音，“e” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:ter → /tɜː/， “ter” 发 /tɜː/ 音，其中 “t” 发 /t/ 音，“e” 发长元音 /ɜː/，“r” 发 /r/ 音。
- 规则:mine → /mɪn/， “mine” 发 /mɪn/ 音，其中 “m” 发 /m/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/，“n” 发 /n/ 音。
- determine:动词，词源来自拉丁语 “determinare”（限定；决定），词义：决定；确定。
- Evaluation bugs can be some of the most devastating bugs because they can mislead you into believing your system is performing well when it is not.
- 固定搭配:“mislead sb. into doing sth.”，含义：“误导某人做某事”。
- 句子分析:这是一个复合句，“because”引导原因状语从句，其中“when it is not”是时间状语从句。句子表达了评估错误可能是最具破坏性的错误，原因是它们会误导你认为系统运行良好，而实际上并非如此。
- 翻译:评估错误可能是一些最具破坏性的错误，因为它们会误导你相信你的系统运行良好，而实际上并非如此。
- 单词分析:
- devastating:形容词，词源来自拉丁语“devastare”（彻底破坏），词义：极具破坏性的；毁灭性的。
- 记忆方法:联想“de-”（表示加强）+“vast”（巨大的）+“-ing”，巨大的破坏→极具破坏性的。
- 形近词:devastate（动词，摧毁）、devastation（名词，破坏）。
- 发音解析:
- 音节分解:de + vas + tat + ing /ˈdevəsteɪtɪŋ/，重音在第一音节
- 规则:de → /dɪ/， “de” 发 /dɪ/ 音，其中 “d” 发 /d/ 音，“e” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:vas → /veɪ/， “vas” 发 /veɪ/ 音，其中 “v” 发 /v/ 音，“a” 发长元音 /eɪ/。
- 规则:tat → /tæt/， “tat” 发 /tæt/ 音，其中 “t” 发 /t/ 音，“a” 发短元音 /æ/。
- 规则:ing → /ɪŋ/， “ing” 发 /ɪŋ/ 音，其中 “i” 发短元音 /ɪ/，“ng” 发 /ŋ/ 音。
- devastating:形容词，词源来自拉丁语“devastare”（彻底破坏），词义：极具破坏性的；毁灭性的。
- mislead:动词，词源来自“mis-”（错误）+“lead”（引导），词义：误导。
- 记忆方法:“mis-”表示错误，“lead”是引导，错误地引导就是误导。
- 形近词:misleading（形容词，误导性的）、lead（动词，引导）。
- 发音解析:
- 音节分解:mis + lead /ˌmɪsˈliːd/，重音在第二音节
- 规则:mis → /mɪs/， “mis” 发 /mɪs/ 音，其中 “m” 发 /m/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/，“s” 发 /s/ 音。
- 规则:lead → /liːd/， “lead” 发 /liːd/ 音，其中 “l” 发 /l/ 音，“ea” 发长元音 /iː/，“d” 发 /d/ 音。
- Visualize the worst mistakes: Most models are able to output some sort of confidence measure for the task they perform.
- 固定搭配:“some sort of”，含义：“某种；有点像”。
- 句子分析:冒号前是祈使句，冒号后是主谓宾结构的句子，“they perform”是定语从句，修饰“task”。句子意思是要想象最糟糕的错误，大多数模型能为它们执行的任务输出某种置信度衡量指标。
- 翻译:想象最糟糕的错误：大多数模型能够为它们执行的任务输出某种置信度衡量指标。
- 单词分析:
- visualize:动词，词源来自拉丁语“visus”（看），词义：想象；使形象化。
- 记忆方法:联想“visual”（视觉的）+“-ize”（使……化），使有视觉效果→想象。
- 形近词:visual（形容词，视觉的）、visualization（名词，形象化；可视化）。
- 发音解析:
- 音节分解:vi + su + al + ize /ˈvɪʒuəlaɪz/，重音在第一音节
- 规则:vi → /vɪ/， “vi” 发 /vɪ/ 音，其中 “v” 发 /v/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:su → /ʒuː/， “su” 发 /ʒuː/ 音，其中 “s” 发 /ʒ/ 音，“u” 发长元音 /uː/。
- 规则:al → /əl/， “al” 发 /əl/ 音，其中 “a” 发短元音 /ə/，“l” 发 /l/ 音。
- 规则:ize → /aɪz/， “ize” 发 /aɪz/ 音，其中 “i” 发长元音 /aɪ/，“z” 发 /z/ 音。
- visualize:动词，词源来自拉丁语“visus”（看），词义：想象；使形象化。
- confidence:名词，词源来自拉丁语“confidere”（信任），词义：信心；置信度。
- 记忆方法:联想“con-”（共同）+“fid”（信任）+“-ence”（名词后缀），共同的信任→信心。
- 形近词:confident（形容词，自信的）、confidential（形容词，机密的）。
- 发音解析:
- 音节分解:con + fi + dence /ˈkɒnfɪdəns/，重音在第一音节
- 规则:con → /kɒn/， “con” 发 /kɒn/ 音，其中 “c” 发 /k/ 音，“o” 发短元音 /ɒ/。
- 规则:fi → /fɪ/， “fi” 发 /fɪ/ 音，其中 “f” 发 /f/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:dence → /dəns/， “dence” 发 /dəns/ 音，其中 “d” 发 /d/ 音，“e” 发短元音 /ə/，“n” 发 /n/ 音，“c” 发 /s/ 音。
- For example, classifiers based on a softmax output layer assign a probability to each class.
- 固定搭配:“assign sth. to sb/sth.”，含义：“分配；指派”。
- 句子分析:简单句，“based on a softmax output layer”是后置定语，修饰“classifiers”。句子表明基于softmax输出层的分类器会给每个类别分配一个概率。
- 翻译:例如，基于softmax输出层的分类器会给每个类别分配一个概率。
- 单词分析:
- classifier:名词，词源来自“classify”（分类）+“-er”（表示人或物的后缀），词义：分类器。
- 记忆方法:由“classify”派生而来，能进行分类的东西就是分类器。
- 形近词:classify（动词，分类）、classification（名词，分类）。
- 发音解析:
- 音节分解:class + i + fi + er /ˈklæsɪfaɪə(r)/，重音在第一音节
- 规则:class → /klɑːs/， “class” 发 /klɑːs/ 音，其中 “c” 发 /k/ 音，“l” 发 /l/ 音，“a” 发长元音 /ɑː/，“s” 发 /s/ 音。
- 规则:i → /ɪ/， “i” 发 /ɪ/ 音，短元音。
- 规则:fi → /faɪ/， “fi” 发 /faɪ/ 音，其中 “f” 发 /f/ 音，“i” 发长元音 /aɪ/。
- 规则:er → /ə(r)/， “er” 发 /ə(r)/ 音，其中 “e” 发短元音 /ə/，“r” 发音。
- classifier:名词，词源来自“classify”（分类）+“-er”（表示人或物的后缀），词义：分类器。
- softmax:名词，是一个专业术语，词义：softmax函数。
- 记忆方法:可直接记忆这个专业术语。
- 形近词:无。
- 发音解析:
- 音节分解:soft + max /ˈsɒftmæks/，重音在第一音节
- 规则:soft → /sɒft/， “soft” 发 /sɒft/ 音，其中 “s” 发 /s/ 音，“o” 发短元音 /ɒ/，“f” 发 /f/ 音，“t” 发 /t/ 音。
- 规则:max → /mæks/， “max” 发 /mæks/ 音，其中 “m” 发 /m/ 音，“a” 发短元音 /æ/，“x” 发 /ks/ 音。
- probability:名词，词源来自拉丁语“probabilitas”，词义：概率；可能性。
- 记忆方法:联想“probable”（可能的）+“-ity”（名词后缀），表示可能性的名词。
- 形近词:probable（形容词，可能的）、probabilistic（形容词，概率性的）。
- 发音解析:
- 音节分解:pro + ba + bil + i + ty /ˌprɒbəˈbɪləti/，重音在第二音节
- 规则:pro → /prɒ/， “pro” 发 /prɒ/ 音，其中 “p” 发 /p/ 音，“r” 发 /r/ 音，“o” 发短元音 /ɒ/。
- 规则:ba → /bə/， “ba” 发 /bə/ 音，其中 “b” 发 /b/ 音，“a” 发短元音 /ə/。
- 规则:bil → /bɪl/， “bil” 发 /bɪl/ 音，其中 “b” 发 /b/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/，“l” 发 /l/ 音。
- 规则:i → /ɪ/， “i” 发 /ɪ/ 音，短元音。
- 规则:ty → /ti/， “ty” 发 /ti/ 音，其中 “t” 发 /t/ 音，“y” 发 /i/ 音。
- The probability assigned to the most likely class thus gives an estimate of the confidence the model has in its classification decision.
- 固定搭配:“give an estimate of”，含义：“对……进行估计”。
- 句子分析:句子中“assigned to the most likely class”是后置定语，修饰“probability”，“the model has in its classification decision”是定语从句，修饰“confidence”。句子意思是分配给最可能类别的概率给出了模型对其分类决策的置信度估计。
- 翻译:因此，分配给最可能类别的概率给出了模型对其分类决策的置信度估计。
- 单词分析:
- estimate:名词，词源来自拉丁语“aestimare”（评估），词义：估计；估价。
- 记忆方法:联想“e-”（向外）+“stim”（刺激）+“-ate”，向外刺激来评估→估计。
- 形近词:estimation（名词，估计）、estimable（形容词，可估计的）。
- 发音解析:
- 音节分解:es + ti + mate /ˈestɪmeɪt/，重音在第一音节
- 规则:es → /es/， “es” 发 /es/ 音，其中 “e” 发短元音 /e/，“s” 发 /s/ 音。
- 规则:ti → /tɪ/， “ti” 发 /tɪ/ 音，其中 “t” 发 /t/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:mate → /meɪt/， “mate” 发 /meɪt/ 音，其中 “m” 发 /m/ 音，“a” 发长元音 /eɪ/，“t” 发 /t/ 音。
- estimate:名词，词源来自拉丁语“aestimare”（评估），词义：估计；估价。
- classification:名词，词源来自“classify”（分类）+“-ation”（名词后缀），词义：分类；分级。
- 记忆方法:由“classify”派生而来，表示分类的行为或结果。
- 形近词:classify（动词，分类）、classifier（名词，分类器）。
- 发音解析:
- 音节分解:class + i + fi + ca + tion /ˌklæsɪfɪˈkeɪʃn/，重音在第三音节
- 规则:class → /klɑːs/， “class” 发 /klɑːs/ 音，其中 “c” 发 /k/ 音，“l” 发 /l/ 音，“a” 发长元音 /ɑː/，“s” 发 /s/ 音。
- 规则:i → /ɪ/， “i” 发 /ɪ/ 音，短元音。
- 规则:fi → /faɪ/， “fi” 发 /faɪ/ 音，其中 “f” 发 /f/ 音，“i” 发长元音 /aɪ/。
- 规则:ca → /kə/， “ca” 发 /kə/ 音，其中 “c” 发 /k/ 音，“a” 发短元音 /ə/。
- 规则:tion → /ʃn/， “tion” 发 /ʃn/ 音，其中 “t” 不发音，“i” 发短元音 /ɪ/，“on” 发 /ʃn/ 音。
- Typically, maximum likelihood training results in these values being overestimates rather than accurate probabilities of correct prediction, 439
- 固定搭配:“result in”，含义：“导致；结果是”；“rather than”，含义：“而不是”。
- 句子分析:句子中“maximum likelihood training”是主语，“results in”是谓语，“these values being overestimates”是宾语。句子表明通常最大似然训练会导致这些值被高估，而不是准确的正确预测概率。
- 翻译:通常，最大似然训练会导致这些值被高估，而不是准确的正确预测概率，439
- 单词分析:
- maximum:名词，词源来自拉丁语“maximus”（最大的），词义：最大值；最大限度。
- 记忆方法:联想“max”（最大）+“-imum”（名词后缀）。
- 形近词:maximal（形容词，最大的）、maximize（动词，使最大化）。
- 发音解析:
- 音节分解:max + i + mum /ˈmæksɪməm/，重音在第一音节
- 规则:max → /mæks/， “max” 发 /mæks/ 音，其中 “m” 发 /m/ 音，“a” 发短元音 /æ/，“x” 发 /ks/ 音。
- 规则:i → /ɪ/， “i” 发 /ɪ/ 音，短元音。
- 规则:mum → /məm/， “mum” 发 /məm/ 音，其中 “m” 发 /m/ 音，“u” 发短元音 /ə/。
- maximum:名词，词源来自拉丁语“maximus”（最大的），词义：最大值；最大限度。
- likelihood:名词，词源来自“likely”（可能的）+“-hood”（名词后缀），词义：可能性；似然性。
- 记忆方法:由“likely”派生而来，表示可能性的名词。
- 形近词:likely（形容词，可能的）。
- 发音解析:
- 音节分解:like + li + hood /ˈlaɪklihʊd/，重音在第一音节
- 规则:like → /laɪk/， “like” 发 /laɪk/ 音，其中 “l” 发 /l/ 音，“i” 发长元音 /aɪ/，“k” 发 /k/ 音。
- 规则:li → /li/， “li” 发 /li/ 音，其中 “l” 发 /l/ 音，“i” 发长元音 /i/。
- 规则:hood → /hʊd/， “hood” 发 /hʊd/ 音，其中 “h” 发 /h/ 音，“oo” 发短元音 /ʊ/，“d” 发 /d/ 音。
- overestimate:动词，词源来自“over-”（过度）+“estimate”（估计），词义：高估。
- 记忆方法:“over-”表示过度，“estimate”是估计，过度估计就是高估。
- 形近词:estimate（动词，估计）、underestimate（动词，低估）。
- 发音解析:
- 音节分解:over + es + ti + mate /ˌəʊvərˈestɪmeɪt/，重音在第二音节
- 规则:over → /ˈəʊvə(r)/， “over” 发 /ˈəʊvə(r)/ 音，其中 “o” 发长元音 /əʊ/，“v” 发 /v/ 音，“e” 发短元音 /ə/，“r” 发音。
- 规则:es → /es/， “es” 发 /es/ 音，其中 “e” 发短元音 /e/，“s” 发 /s/ 音。
- 规则:ti → /tɪ/， “ti” 发 /tɪ/ 音，其中 “t” 发 /t/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:mate → /meɪt/， “mate” 发 /meɪt/ 音，其中 “m” 发 /m/ 音，“a” 发长元音 /eɪ/，“t” 发 /t/ 音。
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- CHAPTER 11.
- PRACTICAL METHODOLOGY but they are somewhat useful in the sense that examples that are actually less likely to be correctly labeled receive smaller probabilities under the model.
- 固定搭配:“in the sense that”，含义：“从……意义上来说”。
- 句子分析:“but”表示转折，“in the sense that”引导同位语从句，“that are actually less likely to be correctly labeled”是定语从句，修饰“examples”。句子意思是虽然有前面提到的问题，但从某种意义上说它们还是有点用的，即实际不太可能被正确标记的例子在模型下得到的概率较小。
- 翻译:实用方法学，但从某种意义上说它们还是有点用的，即实际不太可能被正确标记的例子在模型下得到的概率较小。
- 单词分析:
- methodology:名词，词源来自“method”（方法）+“-ology”（学科），词义：方法论；方法学。
- 记忆方法:由“method”派生而来，表示关于方法的学科。
- 形近词:method（名词，方法）、methodical（形容词，有条理的）。
- 发音解析:
- 音节分解:me + tho + dol + o + gy /ˌmeθəˈdɒlədʒi/，重音在第三音节
- 规则:me → /miː/， “me” 发 /miː/ 音，其中 “m” 发 /m/ 音，“e” 发长元音 /iː/。
- 规则:tho → /θəʊ/， “tho” 发 /θəʊ/ 音，其中 “th” 发 /θ/ 音，“o” 发长元音 /əʊ/。
- 规则:dol → /dɒl/， “dol” 发 /dɒl/ 音，其中 “d” 发 /d/ 音，“o” 发短元音 /ɒ/，“l” 发 /l/ 音。
- 规则:o → /ə/， “o” 发 /ə/ 音，短元音。
- 规则:gy → /dʒi/， “gy” 发 /dʒi/ 音，其中 “g” 发 /dʒ/ 音，“y” 发 /i/ 音。
- methodology:名词，词源来自“method”（方法）+“-ology”（学科），词义：方法论；方法学。
- somewhat:副词，词源来自“some”（一些）+“what”（什么），词义：有点；稍微。
- 记忆方法:“some”表示一些，“what”表示什么，合起来表示有点什么，即有点。
- 形近词:somehow（副词，不知怎么地）、somewhere（副词，在某处）。
- 发音解析:
- 音节分解:some + what /ˈsʌmwɒt/，重音在第一音节
- 规则:some → /sʌm/， “some” 发 /sʌm/ 音，其中 “s” 发 /s/ 音，“o” 发短元音 /ʌ/，“m” 发 /m/ 音。
- 规则:what → /wɒt/， “what” 发 /wɒt/ 音，其中 “w” 发 /w/ 音，“a” 发短元音 /ɒ/，“t” 发 /t/ 音。
- labeled:动词过去式，词源来自“label”（标签），词义：标记；贴标签。
- 记忆方法:“label”本身是标签，给……贴标签就是标记。
- 形近词:label（名词，标签；动词，标记）。
- 发音解析:
- 音节分解:la + bel + ed /ˈleɪbld/，重音在第一音节
- 规则:la → /leɪ/， “la” 发 /leɪ/ 音，其中 “l” 发 /l/ 音，“a” 发长元音 /eɪ/。
- 规则:bel → /bəl/， “bel” 发 /bəl/ 音，其中 “b” 发 /b/ 音，“e” 发短元音 /ə/，“l” 发 /l/ 音。
- 规则:ed → /d/， “ed” 发 /d/ 音。
- By viewing the training set examples that are the hardest to model correctly, one can often discover problems with the way the data has been preprocessed or labeled.
- 固定搭配:无。
- 句子分析:“By viewing...”是方式状语，“that are the hardest to model correctly”是定语从句，修饰“examples”，“the way the data has been preprocessed or labeled”中“the way”后省略了“in which”，“the data has been preprocessed or labeled”是定语从句，修饰“the way”。句子意思是通过查看最难正确建模的训练集示例，人们通常能发现数据预处理或标记方式存在的问题。
- 翻译:通过查看最难正确建模的训练集示例，人们通常能发现数据预处理或标记方式存在的问题。
- 单词分析:
- preprocessed:动词过去式，词源来自“pre-”（预先）+“process”（处理），词义：预处理。
- 记忆方法:“pre-”表示预先，“process”是处理，预先处理就是预处理。
- 形近词:process（动词，处理）、processor（名词，处理器）。
- 发音解析:
- 音节分解:pre + pro + cess + ed /ˌpriːˈprəʊsesd/，重音在第二音节
- 规则:pre → /priː/， “pre” 发 /priː/ 音，其中 “p” 发 /p/ 音，“r” 发 /r/ 音，“e” 发长元音 /iː/。
- 规则:pro → /prəʊ/， “pro” 发 /prəʊ/ 音，其中 “p” 发 /p/ 音，“r” 发 /r/ 音，“o” 发长元音 /əʊ/。
- 规则:cess → /ses/， “cess” 发 /ses/ 音，其中 “c” 发 /s/ 音，“e” 发短元音 /e/，“s” 发 /s/ 音。
- 规则:ed → /d/， “ed” 发 /d/ 音。
- preprocessed:动词过去式，词源来自“pre-”（预先）+“process”（处理），词义：预处理。
- For example, the Street View transcription system originally had a problem where the address number detection system would crop the image too tightly and omit some of the digits.
- 固定搭配:“crop...too tightly”，含义：“裁剪……太紧”。
- 句子分析:“where”引导定语从句，修饰“problem”。句子举例说明街景转录系统原本存在一个问题，即地址号码检测系统会把图像裁剪得太紧并遗漏一些数字。
- 翻译:例如，街景转录系统原本存在一个问题，即地址号码检测系统会把图像裁剪得太紧并遗漏一些数字。
- 单词分析:
- transcription:名词，词源来自“transcribe”（转录）+“-tion”（名词后缀），词义：转录；抄写。
- 记忆方法:由“transcribe”派生而来，表示转录的行为或结果。
- 形近词:transcribe（动词，转录）、transcript（名词，抄本）。
- 发音解析:
- 音节分解:trans + cri + p + tion /ˌtrænskrɪpʃn/，重音在第二音节
- 规则:trans → /træns/， “trans” 发 /træns/ 音，其中 “t” 发 /t/ 音，“r” 发 /r/ 音，“a” 发短元音 /æ/，“n” 发 /n/ 音，“s” 发 /s/ 音。
- 规则:cri → /krɪ/， “cri” 发 /krɪ/ 音，其中 “c” 发 /k/ 音，“r” 发 /r/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:p → /p/， “p” 发 /p/ 音。
- 规则:tion → /ʃn/， “tion” 发 /ʃn/ 音，其中 “t” 不发音，“i” 发短元音 /ɪ/，“on” 发 /ʃn/ 音。
- transcription:名词，词源来自“transcribe”（转录）+“-tion”（名词后缀），词义：转录；抄写。
- omit:动词，词源来自拉丁语“omittere”（遗漏），词义：遗漏；省略。
- 记忆方法:联想“o-”（表示离开）+“mit”（送），送出去离开→遗漏。
- 形近词:commit（动词，犯罪；承诺）、permit（动词，允许）。
- 发音解析:
- 音节分解:o + mit /əˈmɪt/，重音在第二音节
- 规则:o → /ə/， “o” 发 /ə/ 音，短元音。
- 规则:mit → /mɪt/， “mit” 发 /mɪt/ 音，其中 “m” 发 /m/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/，“t” 发 /t/ 音。
- digit:名词，词源来自拉丁语“digitus”（手指；数字），词义：数字；手指。
- 记忆方法:联想用手指计数，手指和数字有联系。
- 形近词:digital（形容词，数字的）、digitate（形容词，有指状的）。
- 发音解析:
- 音节分解:di + git /ˈdɪdʒɪt/，重音在第一音节
- 规则:di → /dɪ/， “di” 发 /dɪ/ 音，其中 “d” 发 /d/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:git → /dʒɪt/， “git” 发 /dʒɪt/ 音，其中 “g” 发 /dʒ/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/，“t” 发 /t/ 音。
- The transcription network then assigned very low probability to the correct answer on these images.
- 固定搭配:“assign...to...”，含义：“把……分配给……；把……指定给……”
- 句子分析:简单句，主谓宾宾补结构，“assigned”是谓语，“very low probability”是宾语，“to the correct answer”是宾语补足语。
- 翻译:“然后，转录网络给这些图像上的正确答案分配了非常低的概率。”
- 单词分析:
- transcription:名词，词源来自拉丁语“transcribere”（抄写，转录），词义：转录；抄写。
- 记忆方法:“trans-”（转移）+“scribe”（写）→把内容转移着写下来→转录。
- 形近词:transcription/transcript（抄本；成绩单）、describe（描述）。
- 发音解析:
- 音节分解:tran + scrip + tion /ˌtrænˈskrɪpʃn/，重音在第二音节
- 规则:tran → /træn/， “tran” 发 /træn/ 音，其中 “t” 发 /t/ 音，“r” 发 /r/ 音，“a” 发短元音 /æ/，“n” 发鼻音。
- 规则:scrip → /skrɪp/， “scrip” 发 /skrɪp/ 音，其中 “s” 发 /s/ 音，“c” 发 /k/ 音，“r” 发 /r/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/，“p” 发 /p/ 音。
- 规则:tion → /ʃn/， “tion” 发 /ʃn/ 音，类似于 “action” 中 “tion” 的发音。
- transcription:名词，词源来自拉丁语“transcribere”（抄写，转录），词义：转录；抄写。
- probability:名词，词源来自拉丁语“probabilitas”（可能性），词义：可能性；概率。
- 记忆方法:“probable”（可能的）+“-ity”（名词后缀）→可能性。
- 形近词:probability/probable（可能的）、probation（缓刑；试用）。
- 发音解析:
- 音节分解:prob + a + bil + i + ty /ˌprɑːbəˈbɪləti/，重音在第二音节
- 规则:prob → /prɑːb/， “prob” 发 /prɑːb/ 音，其中 “p” 发 /p/ 音，“r” 发 /r/ 音，“o” 发长元音 /ɑː/，“b” 发 /b/ 音。
- 规则:a → /ə/， “a” 发短元音 /ə/。
- 规则:bil → /bɪl/， “bil” 发 /bɪl/ 音，其中 “b” 发 /b/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/，“l” 发 /l/ 音。
- 规则:i → /ɪ/， “i” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:ty → /ti/， “ty” 发 /ti/ 音，其中 “t” 发 /t/ 音，“y” 发 /i/ 音。
- Sorting the images to identify the most confident mistakes showed that there was a systematic problem with the cropping.
- 固定搭配:无
- 句子分析:句子中“Sorting the images to identify the most confident mistakes”是动名词短语作主语，“showed”是谓语，“that there was a systematic problem with the cropping”是宾语从句。
- 翻译:“对图像进行排序以找出最确定的错误表明，裁剪存在系统性问题。”
- 单词分析:
- confident:形容词，词源来自拉丁语“confidere”（信任），词义：自信的；确信的。
- 记忆方法:“con-”（加强）+“fid”（信任）+“-ent”（形容词后缀）→非常信任的→自信的。
- 形近词:confident/confidence（信心）、diffident（缺乏自信的）。
- 发音解析:
- 音节分解:con + fi + dent /ˈkɑːnfɪdənt/，重音在第一音节
- 规则:con → /kɑːn/， “con” 发 /kɑːn/ 音，其中 “c” 发 /k/ 音，“o” 发长元音 /ɑː/，“n” 发鼻音。
- 规则:fi → /fɪ/， “fi” 发 /fɪ/ 音，其中 “f” 发 /f/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:dent → /dənt/， “dent” 发 /dənt/ 音，其中 “d” 发 /d/ 音，“e” 发短元音 /ə/，“n” 发鼻音，“t” 发 /t/ 音。
- confident:形容词，词源来自拉丁语“confidere”（信任），词义：自信的；确信的。
- systematic:形容词，词源来自希腊语“systema”（系统），词义：系统的；有组织的。
- 记忆方法:“system”（系统）+“-atic”（形容词后缀）→系统的。
- 形近词:systematic/system（系统）、asymmetrical（不对称的）。
- 发音解析:
- 音节分解:sys + te + mat + ic /ˌsɪstəˈmætɪk/，重音在第二音节
- 规则:sys → /sɪs/， “sys” 发 /sɪs/ 音，其中 “s” 发 /s/ 音，“y” 发短元音 /ɪ/，“s” 发 /s/ 音。
- 规则:te → /tə/， “te” 发短元音 /tə/。
- 规则:mat → /mæt/， “mat” 发 /mæt/ 音，其中 “m” 发 /m/ 音，“a” 发短元音 /æ/，“t” 发 /t/ 音。
- 规则:ic → /ɪk/， “ic” 发 /ɪk/ 音，其中 “i” 发短元音 /ɪ/，“c” 发 /k/ 音。
- cropping:名词，由“crop”（裁剪）加“-ing”构成，词义：裁剪。
- 记忆方法:由动词“crop”转化而来，记住“crop”的意思就能记住“cropping”。
- 形近词:cropping/crop（庄稼；裁剪）、croup（马喘病）。
- 发音解析:
- 音节分解:crop + ping /ˈkrɑːpɪŋ/，重音在第一音节
- 规则:crop → /krɑːp/， “crop” 发 /krɑːp/ 音，其中 “c” 发 /k/ 音，“r” 发 /r/ 音，“o” 发长元音 /ɑː/，“p” 发 /p/ 音。
- 规则:ping → /pɪŋ/， “ping” 发 /pɪŋ/ 音，其中 “p” 发 /p/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/，“ng” 发 /ŋ/ 音。
- Modifying the detection system to crop much wider images resulted in much better performance of the overall system, even though the transcription network needed to be able to process greater variation in the position and scale of the address numbers.
- 固定搭配:“result in”，含义：“导致；结果是”
- 句子分析:这是一个复合句，“Modifying the detection system to crop much wider images”是动名词短语作主语，“resulted in”是谓语，“much better performance of the overall system”是宾语，“even though the transcription network needed to be able to process greater variation in the position and scale of the address numbers”是让步状语从句。
- 翻译:“修改检测系统以裁剪更宽的图像导致整个系统的性能有了很大提高，尽管转录网络需要能够处理地址号码位置和比例的更大变化。”
- 单词分析:
- modify:动词，词源来自拉丁语“modificare”（改变；修改），词义：修改；更改。
- 记忆方法:“mod”（方式；模式）+“-ify”（使……化）→使模式化→修改。
- 形近词:modify/modification（修改；改变）、modular（模块化的）。
- 发音解析:
- 音节分解:mod + i + fy /ˈmɑːdɪfaɪ/，重音在第一音节
- 规则:mod → /mɑːd/， “mod” 发 /mɑːd/ 音，其中 “m” 发 /m/ 音，“o” 发长元音 /ɑː/，“d” 发 /d/ 音。
- 规则:i → /ɪ/， “i” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:fy → /faɪ/， “fy” 发 /faɪ/ 音，其中 “f” 发 /f/ 音，“y” 发 /aɪ/ 音。
- modify:动词，词源来自拉丁语“modificare”（改变；修改），词义：修改；更改。
- variation:名词，词源来自拉丁语“variare”（改变；变化），词义：变化；变异。
- 记忆方法:“vary”（变化）+“-ation”（名词后缀）→变化。
- 形近词:variation/vary（变化）、variable（可变的）。
- 发音解析:
- 音节分解:var + i + a + tion /ˌveriˈeɪʃn/，重音在第二音节
- 规则:var → /ver/， “var” 发 /ver/ 音，其中 “v” 发 /v/ 音，“a” 发长元音 /e/，“r” 发 /r/ 音。
- 规则:i → /ɪ/， “i” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:a → /ə/， “a” 发短元音 /ə/。
- 规则:tion → /ʃn/， “tion” 发 /ʃn/ 音，类似于 “action” 中 “tion” 的发音。
- Reasoning about software using train and test error: It is often difficult to determine whether the underlying software is correctly implemented.
- 固定搭配:无
- 句子分析:“It”是形式主语，真正的主语是“to determine whether the underlying software is correctly implemented”，“whether the underlying software is correctly implemented”是宾语从句作“determine”的宾语。
- 翻译:“利用训练和测试误差对软件进行推理：通常很难确定底层软件是否正确实现。”
- 单词分析:
- reasoning:名词，由“reason”（推理）加“-ing”构成，词义：推理；论证。
- 记忆方法:由动词“reason”转化而来，记住“reason”的意思就能记住“reasoning”。
- 形近词:reasoning/reason（原因；推理）、reasonable（合理的）。
- 发音解析:
- 音节分解:rea + son + ing /ˈriːzənɪŋ/，重音在第一音节
- 规则:rea → /riː/， “rea” 发 /riː/ 音，其中 “r” 发 /r/ 音，“e” 发长元音 /iː/。
- 规则:son → /zən/， “son” 发 /zən/ 音，其中 “s” 发 /z/ 音，“o” 发短元音 /ə/，“n” 发鼻音。
- 规则:ing → /ɪŋ/， “ing” 发 /ɪŋ/ 音，其中 “i” 发短元音 /ɪ/，“ng” 发 /ŋ/ 音。
- reasoning:名词，由“reason”（推理）加“-ing”构成，词义：推理；论证。
- underlying:形容词，由“underlie”（位于……之下；构成……的基础）加“-ing”构成，词义：潜在的；根本的。
- 记忆方法:“under-”（在……之下）+“lie”（躺）+“-ing”→在下面躺着的→潜在的。
- 形近词:underlying/underlie（位于……之下）、underline（下划线）。
- 发音解析:
- 音节分解:un + der + lie + ing /ˌʌndərˈlaɪɪŋ/，重音在第二音节
- 规则:un → /ʌn/， “un” 发 /ʌn/ 音，其中 “u” 发短元音 /ʌ/，“n” 发鼻音。
- 规则:der → /dər/， “der” 发 /dər/ 音，其中 “d” 发 /d/ 音，“e” 发短元音 /ə/，“r” 发 /r/ 音。
- 规则:lie → /laɪ/， “lie” 发 /laɪ/ 音，其中 “l” 发 /l/ 音，“i” 发 /aɪ/ 音。
- 规则:ing → /ɪŋ/， “ing” 发 /ɪŋ/ 音，其中 “i” 发短元音 /ɪ/，“ng” 发 /ŋ/ 音。
- implemented:动词过去式，词源来自拉丁语“implere”（填满；完成），词义：实施；执行。
- 记忆方法:“im-”（进入）+“ple”（满）+“-ment”（名词后缀）+“-ed”（过去式后缀）→使进入满的状态→实施。
- 形近词:implemented/implement（实施；工具）、complement（补充；补足）。
- 发音解析:
- 音节分解:im + ple + ment + ed /ˈɪmplɪmentɪd/，重音在第一音节
- 规则:im → /ɪm/， “im” 发 /ɪm/ 音，其中 “i” 发短元音 /ɪ/，“m” 发鼻音。
- 规则:ple → /plɪ/， “ple” 发 /plɪ/ 音，其中 “p” 发 /p/ 音，“l” 发 /l/ 音，“e” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:ment → /mənt/， “ment” 发 /mənt/ 音，其中 “m” 发 /m/ 音，“e” 发短元音 /ə/，“n” 发鼻音，“t” 发 /t/ 音。
- 规则:ed → /ɪd/， “ed” 发 /ɪd/ 音，其中 “e” 发短元音 /ɪ/，“d” 发 /d/ 音。
- Some clues can be obtained from the train and test error.
- 固定搭配:“obtain from”，含义：“从……获得”
- 句子分析:简单句，被动语态，“Some clues”是主语，“can be obtained”是谓语，“from the train and test error”是状语。
- 翻译:“可以从训练和测试误差中获得一些线索。”
- 单词分析:
- obtain:动词，词源来自拉丁语“obtinere”（获得；得到），词义：获得；得到。
- 记忆方法:“ob-”（朝向）+“tain”（拿住）→朝着目标拿住→获得。
- 形近词:obtain/obtainable（可获得的）、contain（包含）。
- 发音解析:
- 音节分解:ob + tain /əbˈteɪn/，重音在第二音节
- 规则:ob → /əb/， “ob” 发 /əb/ 音，其中 “o” 发短元音 /ə/，“b” 发 /b/ 音。
- 规则:tain → /teɪn/， “tain” 发 /teɪn/ 音，其中 “t” 发 /t/ 音，“a” 发长元音 /eɪ/，“n” 发鼻音。
- obtain:动词，词源来自拉丁语“obtinere”（获得；得到），词义：获得；得到。
- If training error is low but test error is high, then it is likely that that the training procedure works correctly, and the model is overfitting for fundamental algorithmic reasons.
- 固定搭配:“be likely that”，含义：“很可能……”
- 句子分析:这是一个复合句，“If training error is low but test error is high”是条件状语从句，“it is likely that that the training procedure works correctly, and the model is overfitting for fundamental algorithmic reasons”是主句，其中“it”是形式主语，真正的主语是“that the training procedure works correctly, and the model is overfitting for fundamental algorithmic reasons”。
- 翻译:“如果训练误差低但测试误差高，那么很可能训练过程运行正确，并且模型由于基本算法原因而过度拟合。”
- 单词分析:
- procedure:名词，词源来自拉丁语“procedere”（前进；进行），词义：程序；步骤。
- 记忆方法:“pro-”（向前）+“ced”（走）+“-ure”（名词后缀）→向前走的过程→程序。
- 形近词:procedure/proceed（进行；继续）、precede（在……之前）。
- 发音解析:
- 音节分解:pro + ce + dure /prəˈsiːdʒər/，重音在第二音节
- 规则:pro → /prə/， “pro” 发 /prə/ 音，其中 “p” 发 /p/ 音，“r” 发 /r/ 音，“o” 发短元音 /ə/。
- 规则:ce → /siː/， “ce” 发 /siː/ 音，其中 “c” 发 /s/ 音，“e” 发长元音 /iː/。
- 规则:dure → /dʒər/， “dure” 发 /dʒər/ 音，其中 “d” 发 /d/ 音，“u” 发短元音 /ə/，“r” 发 /r/ 音，“e” 不发音。
- procedure:名词，词源来自拉丁语“procedere”（前进；进行），词义：程序；步骤。
- overfitting:名词，由“over-”（过度）+“fit”（适合）+“-ing”构成，词义：过度拟合。
- 记忆方法:“over-”表示过度，“fit”是适合，合起来就是过度适合→过度拟合。
- 形近词:overfitting/overfit（使过度拟合）、underfit（使拟合不足）。
- 发音解析:
- 音节分解:o + ver + fit + ting /ˈoʊvərfɪtɪŋ/，重音在第一音节
- 规则:o → /oʊ/， “o” 发长元音 /oʊ/。
- 规则:ver → /vər/， “ver” 发 /vər/ 音，其中 “v” 发 /v/ 音，“e” 发短元音 /ə/，“r” 发 /r/ 音。
- 规则:fit → /fɪt/， “fit” 发 /fɪt/ 音，其中 “f” 发 /f/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/，“t” 发 /t/ 音。
- 规则:ting → /tɪŋ/， “ting” 发 /tɪŋ/ 音，其中 “t” 发 /t/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/，“ng” 发 /ŋ/ 音。
- fundamental:形容词，词源来自拉丁语“fundamentum”（基础），词义：基本的；根本的。
- 记忆方法:“fund”（基础）+“-amental”（形容词后缀）→与基础有关的→基本的。
- 形近词:fundamental/fundament（基础）、elemental（基本的；元素的）。
- 发音解析:
- 音节分解:fun + da + men + tal /ˌfʌndəˈmentl/，重音在第二音节
- 规则:fun → /fʌn/， “fun” 发 /fʌn/ 音，其中 “f” 发 /f/ 音，“u” 发短元音 /ʌ/，“n” 发鼻音。
- 规则:da → /də/， “da” 发短元音 /də/。
- 规则:men → /men/， “men” 发 /men/ 音，其中 “m” 发 /m/ 音，“e” 发短元音 /e/，“n” 发鼻音。
- 规则:tal → /tl/， “tal” 发 /tl/ 音，其中 “t” 发 /t/ 音，“a” 不发音，“l” 发 /l/ 音。
- algorithmic:形容词，由“algorithm”（算法）加“-ic”构成，词义：算法的。
- 记忆方法:记住“algorithm”的意思，加“-ic”变成形容词表示“……的”。
- 形近词:algorithmic/algorithm（算法）、arithmetic（算术）。
- 发音解析:
- 音节分解:al + go + rithm + ic /ˌælɡəˈrɪðmɪk/，重音在第二音节
- 规则:al → /æl/， “al” 发 /æl/ 音，其中 “a” 发短元音 /æ/，“l” 发 /l/ 音。
- 规则:go → /ɡoʊ/， “go” 发 /ɡoʊ/ 音，其中 “g” 发 /ɡ/ 音，“o” 发长元音 /oʊ/。
- 规则:rithm → /rɪðm/， “rithm” 发 /rɪðm/ 音，其中 “r” 发 /r/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/，“th” 发 /ð/ 音，“m” 发鼻音。
- 规则:ic → /ɪk/， “ic” 发 /ɪk/ 音，其中 “i” 发短元音 /ɪ/，“c” 发 /k/ 音。
- An alternative possibility is that the test error is measured incorrectly due to a problem with saving the model after training then reloading it for test set evaluation, or if the test data was prepared differently from the training data.
- 固定搭配:“due to”，含义：“由于；因为”；“be prepared differently from”，含义：“与……准备方式不同”
- 句子分析:这是一个主系表结构的复合句，“An alternative possibility”是主语，“is”是系动词，“that the test error is measured incorrectly due to a problem with saving the model after training then reloading it for test set evaluation, or if the test data was prepared differently from the training data”是表语从句。
- 翻译:“另一种可能性是，由于训练后保存模型然后重新加载它进行测试集评估存在问题，测试误差测量不正确，或者测试数据的准备方式与训练数据不同。”
- 单词分析:
- alternative:形容词，词源来自拉丁语“alternare”（交替；轮流），词义：可供选择的；替代的。
- 记忆方法:“alter”（改变）+“-native”（形容词后缀）→可以改变的→可供选择的。
- 形近词:alternative/alternate（交替；轮流）、altercation（争吵）。
- 发音解析:
- 音节分解:al + ter + na + tive /ɔːlˈtɜːrnətɪv/，重音在第二音节
- 规则:al → /ɔːl/， “al” 发 /ɔːl/ 音，其中 “a” 发长元音 /ɔː/，“l” 发 /l/ 音。
- 规则:ter → /tɜːr/， “ter” 发 /tɜːr/ 音，其中 “t” 发 /t/ 音，“e” 发长元音 /ɜːr/。
- 规则:na → /nə/， “na” 发短元音 /nə/。
- 规则:tive → /tɪv/， “tive” 发 /tɪv/ 音，其中 “t” 发 /t/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/，“v” 发 /v/ 音。
- alternative:形容词，词源来自拉丁语“alternare”（交替；轮流），词义：可供选择的；替代的。
- reloading:动词现在分词，由“re-”（再；重新）+“load”（加载）+“-ing”构成，词义：重新加载。
- 记忆方法:“re-”表示重新，“load”是加载，合起来就是重新加载。
- 形近词:reloading/reload（重新加载）、unload（卸载）。
- 发音解析:
- 音节分解:re + load + ing /ˌriːˈloʊdɪŋ/，重音在第二音节
- 规则:re → /riː/， “re” 发 /riː/ 音，其中 “r” 发 /r/ 音，“e” 发长元音 /iː/。
- 规则:load → /loʊd/， “load” 发 /loʊd/ 音，其中 “l” 发 /l/ 音，“o” 发长元音 /oʊ/，“a” 不发音，“d” 发 /d/ 音。
- 规则:ing → /ɪŋ/， “ing” 发 /ɪŋ/ 音，其中 “i” 发短元音 /ɪ/，“ng” 发 /ŋ/ 音。
- evaluation:名词，由“evaluate”（评估）加“-ation”构成，词义：评估；评价。
- 记忆方法:记住“evaluate”的意思，加“-ation”变成名词表示“……的行为”。
- 形近词:evaluation/evaluate（评估）、valuation（估价）。
- 发音解析:
- 音节分解:e + val + u + a + tion /ɪˌvæljuˈeɪʃn/，重音在第二音节
- 规则:e → /ɪ/， “e” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:val → /væl/， “val” 发 /væl/ 音，其中 “v” 发 /v/ 音，“a” 发短元音 /æ/，“l” 发 /l/ 音。
- 规则:u → /juː/， “u” 发长元音 /juː/。
- 规则:a → /ə/， “a” 发短元音 /ə/。
- 规则:tion → /ʃn/， “tion” 发 /ʃn/ 音，类似于 “action” 中 “tion” 的发音。
- If both train and test error are high, then it is difficult to determine whether there is a software defect or whether the model is underfitting due to fundamental algorithmic reasons.
- 固定搭配:“due to”，含义：“由于；因为”
- 句子分析:这是一个复合句，“If both train and test error are high”是条件状语从句，“it is difficult to determine whether there is a software defect or whether the model is underfitting due to fundamental algorithmic reasons”是主句，其中“it”是形式主语，真正的主语是“to determine whether there is a software defect or whether the model is underfitting due to fundamental algorithmic reasons”，“whether there is a software defect”和“whether the model is underfitting due to fundamental algorithmic reasons”是并列的宾语从句作“determine”的宾语。
- 翻译:“如果训练误差和测试误差都很高，那么很难确定是存在软件缺陷，还是模型由于基本算法原因而拟合不足。”
- 单词分析:
- defect:名词，词源来自拉丁语“deficere”（缺乏；不足），词义：缺陷；缺点。
- 记忆方法:“de-”（否定）+“fect”（做）→没做好→缺陷。
- 形近词:defect/defective（有缺陷的）、effect（影响；效果）。
- 发音解析:
- 音节分解:de + fect /ˈdiːfekt/，重音在第一音节
- 规则:de → /diː/， “de” 发 /diː/ 音，其中 “d” 发 /d/ 音，“e” 发长元音 /iː/。
- 规则:fect → /fekt/， “fect” 发 /fekt/ 音，其中 “f” 发 /f/ 音，“e” 发短元音 /e/，“c” 发 /k/ 音，“t” 发 /t/ 音。
- defect:名词，词源来自拉丁语“deficere”（缺乏；不足），词义：缺陷；缺点。
- underfitting:名词，由“under-”（不足）+“fit”（适合）+“-ing”构成，词义：拟合不足。
- 记忆方法:“under-”表示不足，“fit”是适合，合起来就是拟合不足。
- 形近词:underfitting/underfit（使拟合不足）、overfit（使过度拟合）。
- 发音解析:
- 音节分解:un + der + fit + ting /ˈʌndərfɪtɪŋ/，重音在第一音节
- 规则:un → /ʌn/， “un” 发 /ʌn/ 音，其中 “u” 发短元音 /ʌ/，“n” 发鼻音。
- 规则:der → /dər/， “der” 发 /dər/ 音，其中 “d” 发 /d/ 音，“e” 发短元音 /ə/，“r” 发 /r/ 音。
- 规则:fit → /fɪt/， “fit” 发 /fɪt/ 音，其中 “f” 发 /f/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/，“t” 发 /t/ 音。
- 规则:ting → /tɪŋ/， “ting” 发 /tɪŋ/ 音，其中 “t” 发 /t/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/，“ng” 发 /ŋ/ 音。
- This scenario requires further tests, described next.
- 固定搭配:无
- 句子分析:简单句，主谓宾结构，“This scenario”是主语，“requires”是谓语，“further tests”是宾语，“described next”是过去分词短语作后置定语修饰“tests”。
- 翻译:“这种情况需要进一步的测试，接下来将进行描述。”
- 单词分析:
- scenario:名词，词源来自意大利语“scenario”（舞台场景），词义：情景；场景。
- 记忆方法:联想舞台上的场景→情景。
- 形近词:scenario/scenery（风景）、scene（场景；场面）。
- 发音解析:
- 音节分解:sce + na + rio /sɪˈnærioʊ/，重音在第二音节
- 规则:sce → /sɪ/， “sce” 发 /sɪ/ 音，其中 “s” 发 /s/ 音，“c” 发 /k/ 音，“e” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:na → /næ/， “na” 发 /næ/ 音，其中 “n” 发 /n/ 音，“a” 发短元音 /æ/。
- 规则:rio → /rioʊ/， “rio” 发 /rioʊ/ 音，其中 “r” 发 /r/ 音，“i” 发长元音 /iː/，“o” 发长元音 /oʊ/。
- scenario:名词，词源来自意大利语“scenario”（舞台场景），词义：情景；场景。
- Fit a tiny dataset: If you have high error on the training set, determine whether it is due to genuine underfitting or due to a software defect.
- 固定搭配:“due to”，含义：“由于；因为”
- 句子分析:这是一个复合句，“If you have high error on the training set”是条件状语从句，“determine whether it is due to genuine underfitting or due to a software defect”是主句，“whether it is due to genuine underfitting or due to a software defect”是宾语从句作“determine”的宾语。
- 翻译:“拟合一个小数据集：如果你在训练集上有很高的误差，确定这是由于真正的拟合不足还是由于软件缺陷。”
- 单词分析:
- tiny:形容词，词源可能来自中古英语“tine”（小的），词义：极小的；微小的。
- 记忆方法:联想“tin”（罐头），罐头一般比较小，所以“tiny”表示微小的。
- 形近词:tiny/tint（色调；染色）、tinkle（叮当声）。
- 发音解析:
- 音节分解:tin + y /ˈtaɪni/，重音在第一音节
- 规则:tin → /taɪn/， “tin” 发 /taɪn/ 音，其中 “t” 发 /t/ 音，“i” 发长元音 /aɪ/，“n” 发鼻音。
- 规则:y → /i/， “y” 发 /i/ 音。
- tiny:形容词，词源可能来自中古英语“tine”（小的），词义：极小的；微小的。
- genuine:形容词，词源来自拉丁语“genuinus”（天生的；真正的），词义：真正的；真诚的。
- 记忆方法:“gen”（出生）+“-uine”（形容词后缀）→天生的→真正的。
- 形近词:genuine/genius（天才）、generate（产生；生成）。
- 发音解析:
- 音节分解:gen + u + ine /ˈdʒenjuɪn/，重音在第一音节
- 规则:gen → /dʒen/， “gen” 发 /dʒen/ 音，其中 “g” 发 /dʒ/ 音，“e” 发短元音 /e/，“n” 发鼻音。
- 规则:u → /juː/， “u” 发长元音 /juː/。
- 规则:ine → /ɪn/， “ine” 发 /ɪn/ 音，其中 “i” 发短元音 /ɪ/，“n” 发鼻音。
- Usually even small models can be guaranteed to be able fit a sufficiently small dataset.
- 固定搭配:“be guaranteed to” 意为 “被保证会；肯定会”。
- 句子分析:简单句，主语是 “small models”，谓语是 “can be guaranteed”，“to be able fit a sufficiently small dataset” 是目的状语。此句表明通常小模型也能保证适配足够小的数据集。
- 翻译:通常，即使是小模型也能保证适配一个足够小的数据集。
- 单词分析:
- guaranteed:动词过去分词，词源来自古法语 “garantir”，词义：有保证的；确定的。
- 记忆方法:可联想 “guar-” 发音类似 “瓜儿”，“antee” 类似 “antee（阿姨）”，想象瓜儿被阿姨保证，即有保证的。
- 形近词:guarantee（动词，保证）、guarantor（保证人）。
- 发音解析:
- 音节分解:guar + an + teed /ˌɡærənˈtiːd/，重音在第二音节
- 规则:guar → /ɡær/， “guar” 发 /ɡær/ 音，其中 “g” 发 /ɡ/ 音，“u” 发短元音 /æ/，“ar” 发 /r/ 音。
- 规则:an → /ən/， “an” 发 /ən/ 音，其中 “a” 发短元音 /ə/，“n” 发鼻音。
- 规则:teed → /tiːd/， “teed” 发 /tiːd/ 音，其中 “t” 发 /t/ 音，“ee” 发长元音 /iː/，“d” 发 /d/ 音。
- guaranteed:动词过去分词，词源来自古法语 “garantir”，词义：有保证的；确定的。
- sufficiently:副词，词源来自拉丁语 “sufficere”，词义：足够地；充分地。
- 记忆方法:由 “sufficient（足够的）” 加后缀 “-ly” 构成，可先记住 “sufficient”，再联想其副词形式。
- 形近词:sufficient（形容词，足够的）。
- 发音解析:
- 音节分解:suf + fi + cient + ly /səˈfɪʃntli/，重音在第二音节
- 规则:suf → /səf/， “suf” 发 /səf/ 音，其中 “s” 发 /s/ 音，“u” 发短元音 /ə/，“f” 发 /f/ 音。
- 规则:fi → /fɪ/， “fi” 发 /fɪ/ 音，其中 “f” 发 /f/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:cient → /ʃnt/， “cient” 发 /ʃnt/ 音，其中 “c” 发 /ʃ/ 音，“i” 不发音，“ent” 发 /nt/ 音。
- 规则:ly → /li/， “ly” 发 /li/ 音，其中 “l” 发 /l/ 音，“y” 发 /i/ 音。
- For example, a classification dataset with only one example can be fit just by setting the biases of the output layer correctly.
- 固定搭配:“for example” 意为 “例如”。
- 句子分析:简单句，“a classification dataset with only one example” 是主语，“can be fit” 是谓语，“by setting the biases of the output layer correctly” 是方式状语。此句举例说明仅一个示例的分类数据集可通过正确设置输出层偏差来适配。
- 翻译:例如，一个只有一个示例的分类数据集可以通过正确设置输出层的偏差来适配。
- 单词分析:
- classification:名词，词源来自拉丁语 “classis”（类别）和 “facere”（做），词义：分类；分级。
- 记忆方法:“class（类别）” 加后缀 “-ification” 构成，可联想将事物归入不同类别就是分类。
- 形近词:classify（动词，分类）。
- 发音解析:
- 音节分解:class + i + fi + ca + tion /ˌklæsɪfɪˈkeɪʃn/，重音在第三音节
- 规则:class → /klæs/， “class” 发 /klæs/ 音，其中 “c” 发 /k/ 音，“l” 发 /l/ 音，“a” 发短元音 /æ/，“ss” 发 /s/ 音。
- 规则:i → /ɪ/， “i” 发 /ɪ/ 音，短元音。
- 规则:fi → /fɪ/， “fi” 发 /fɪ/ 音，其中 “f” 发 /f/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:ca → /keɪ/， “ca” 发 /keɪ/ 音，其中 “c” 发 /k/ 音，“a” 发长元音 /eɪ/。
- 规则:tion → /ʃn/， “tion” 发 /ʃn/ 音，其中 “t” 发 /ʃ/ 音，“i” 不发音，“on” 发 /n/ 音。
- classification:名词，词源来自拉丁语 “classis”（类别）和 “facere”（做），词义：分类；分级。
- biases:名词复数，词源来自古法语 “biais”，词义：偏差；偏见。
- 记忆方法:可联想 “bi-”（两个）+ “-ases”，想象两个方向的偏离就是偏差。
- 形近词:bias（名词单数，偏差）。
- 发音解析:
- 音节分解:bi + ases /ˈbaɪəsɪz/，重音在第一音节
- 规则:bi → /baɪ/， “bi” 发 /baɪ/ 音，其中 “b” 发 /b/ 音，“i” 发长元音 /aɪ/。
- 规则:ases → /əsɪz/， “ases” 发 /əsɪz/ 音，其中 “a” 发短元音 /ə/，“s” 发 /s/ 音，“es” 发 /ɪz/ 音。
- Usually if you cannot train a classifier to correctly label a single example, an autoencoder to successfully reproduce a single example with high fidelity, or a generative model to consistently emit samples resembling a single example, there is a software defect preventing successful optimization on the training set.
- 固定搭配:“with high fidelity” 意为 “高保真地”。
- 句子分析:这是一个复合句，“if” 引导条件状语从句，从句中有三个并列的 “train...to...” 结构，主句是 “there is a software defect...”。此句说明如果不能完成对分类器、自动编码器或生成模型的训练，就存在软件缺陷影响训练集的优化。
- 翻译:通常，如果您无法训练分类器正确标记单个示例，无法训练自动编码器高保真地成功重现单个示例，或者无法训练生成模型持续生成类似于单个示例的样本，那么就存在一个软件缺陷，阻碍了训练集的成功优化。
- 单词分析:
- classifier:名词，由 “classify（分类）” 加后缀 “-er” 构成，词义：分类器。
- 记忆方法:记住 “classify” 表示分类，“-er” 表示人或物，所以 “classifier” 就是进行分类的东西，即分类器。
- 形近词:classify（动词，分类）。
- 发音解析:
- 音节分解:class + i + fi + er /ˈklæsɪfaɪə(r)/，重音在第一音节
- 规则:class → /klæs/， “class” 发 /klæs/ 音，其中 “c” 发 /k/ 音，“l” 发 /l/ 音，“a” 发短元音 /æ/，“ss” 发 /s/ 音。
- 规则:i → /ɪ/， “i” 发 /ɪ/ 音，短元音。
- 规则:fi → /fɪ/， “fi” 发 /fɪ/ 音，其中 “f” 发 /f/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:er → /ə(r)/， “er” 发 /ə(r)/ 音，其中 “e” 发短元音 /ə/，“r” 发音。
- classifier:名词，由 “classify（分类）” 加后缀 “-er” 构成，词义：分类器。
- autoencoder:名词，由 “auto-（自动）” 和 “encoder（编码器）” 组成，词义：自动编码器。
- 记忆方法:“auto-” 表示自动，“encoder” 是编码器，合起来就是自动编码器。
- 形近词:encoder（编码器）。
- 发音解析:
- 音节分解:auto + en + co + der /ˌɔːtəʊɪnˈkəʊdə(r)/，重音在第三音节
- 规则:auto → /ɔːtəʊ/， “auto” 发 /ɔːtəʊ/ 音，其中 “au” 发长元音 /ɔː/，“t” 发 /t/ 音，“o” 发长元音 /əʊ/。
- 规则:en → /ɪn/， “en” 发 /ɪn/ 音，其中 “e” 发短元音 /ɪ/，“n” 发鼻音。
- 规则:co → /kəʊ/， “co” 发 /kəʊ/ 音，其中 “c” 发 /k/ 音，“o” 发长元音 /əʊ/。
- 规则:der → /də(r)/， “der” 发 /də(r)/ 音，其中 “d” 发 /d/ 音，“e” 发短元音 /ə/，“r” 发音。
- fidelity:名词，词源来自拉丁语 “fides”（信任），词义：保真度；忠诚。
- 记忆方法:可联想 “fi-” 发音类似 “faith（信任）”，表示有信任度，也就是保真度。
- 形近词:fidel（忠诚的）。
- 发音解析:
- 音节分解:fi + del + i + ty /fɪˈdeləti/，重音在第二音节
- 规则:fi → /fɪ/， “fi” 发 /fɪ/ 音，其中 “f” 发 /f/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:del → /del/， “del” 发 /del/ 音，其中 “d” 发 /d/ 音，“e” 发短元音 /e/，“l” 发 /l/ 音。
- 规则:i → /ɪ/， “i” 发 /ɪ/ 音，短元音。
- 规则:ty → /ti/， “ty” 发 /ti/ 音，其中 “t” 发 /t/ 音，“y” 发 /i/ 音。
- generative:形容词，由 “generate（生成）” 加后缀 “-ive” 构成，词义：生成性的。
- 记忆方法:记住 “generate” 表示生成，“-ive” 表示具有某种性质，所以 “generative” 就是具有生成性质的。
- 形近词:generate（动词，生成）。
- 发音解析:
- 音节分解:gen + er + a + tive /ˈdʒenərətɪv/，重音在第一音节
- 规则:gen → /dʒen/， “gen” 发 /dʒen/ 音，其中 “g” 发 /dʒ/ 音，“e” 发短元音 /e/，“n” 发鼻音。
- 规则:er → /ər/， “er” 发 /ər/ 音，其中 “e” 发短元音 /ə/，“r” 发音。
- 规则:a → /ə/， “a” 发短元音 /ə/。
- 规则:tive → /tɪv/， “tive” 发 /tɪv/ 音，其中 “t” 发 /t/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/，“ve” 发 /v/ 音。
- emit:动词，词源来自拉丁语 “emittere”，词义：发出；发射。
- 记忆方法:可联想 “e-（向外）” + “mit（送）”，向外送就是发出。
- 形近词:omit（省略）、transmit（传输）。
- 发音解析:
- 音节分解:e + mit /ɪˈmɪt/，重音在第二音节
- 规则:e → /ɪ/， “e” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:mit → /mɪt/， “mit” 发 /mɪt/ 音，其中 “m” 发 /m/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/，“t” 发 /t/ 音。
- resembling:动词现在分词，由 “resemble（像；类似）” 加 “-ing” 构成，词义：像；类似于。
- 记忆方法:记住 “resemble” 表示像，“-ing” 表示正在进行的动作，所以 “resembling” 就是正在像。
- 形近词:resemble（动词，像）。
- 发音解析:
- 音节分解:re + sem + bling /rɪˈzemblɪŋ/，重音在第二音节
- 规则:re → /rɪ/， “re” 发 /rɪ/ 音，其中 “r” 发 /r/ 音，“e” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:sem → /sem/， “sem” 发 /sem/ 音，其中 “s” 发 /s/ 音，“e” 发短元音 /e/，“m” 发 /m/ 音。
- 规则:bling → /blɪŋ/， “bling” 发 /blɪŋ/ 音，其中 “b” 发 /b/ 音，“l” 发 /l/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/，“ng” 发 /ŋ/ 音。
- defect:名词，词源来自拉丁语 “deficere”，词义：缺陷；缺点。
- 记忆方法:“de-（向下）” + “fect（做）”，没做好就是有缺陷。
- 形近词:defective（形容词，有缺陷的）。
- 发音解析:
- 音节分解:de + fect /ˈdiːfekt/，重音在第一音节
- 规则:de → /diː/， “de” 发 /diː/ 音，其中 “d” 发 /d/ 音，“e” 发长元音 /iː/。
- 规则:fect → /fekt/， “fect” 发 /fekt/ 音，其中 “f” 发 /f/ 音，“e” 发短元音 /e/，“ct” 发 /kt/ 音。
- optimization:名词，由 “optimize（优化）” 加后缀 “-ation” 构成，词义：优化；最佳化。
- 记忆方法:记住 “optimize” 表示优化，“-ation” 表示行为或状态，所以 “optimization” 就是优化的行为或状态。
- 形近词:optimize（动词，优化）。
- 发音解析:
- 音节分解:op + ti + mi + za + tion /ˌɒptɪmaɪˈzeɪʃn/，重音在第三音节
- 规则:op → /ɒp/， “op” 发 /ɒp/ 音，其中 “o” 发短元音 /ɒ/，“p” 发 /p/ 音。
- 规则:ti → /tɪ/， “ti” 发 /tɪ/ 音，其中 “t” 发 /t/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:mi → /maɪ/， “mi” 发 /maɪ/ 音，其中 “m” 发 /m/ 音，“i” 发长元音 /aɪ/。
- 规则:za → /zeɪ/， “za” 发 /zeɪ/ 音，其中 “z” 发 /z/ 音，“a” 发长元音 /eɪ/。
- 规则:tion → /ʃn/， “tion” 发 /ʃn/ 音，其中 “t” 发 /ʃ/ 音，“i” 不发音，“on” 发 /n/ 音。
- This test can be extended to a small dataset with few examples.
- 固定搭配:“extend to” 意为 “扩展到；延伸到”。
- 句子分析:简单句，主语是 “This test”，谓语是 “can be extended”，“to a small dataset with few examples” 是宾语补足语。此句表示该测试可扩展到示例少的小数据集。
- 翻译:这个测试可以扩展到一个示例较少的小数据集。
- 单词分析:
- extended:动词过去分词，由 “extend（扩展）” 加 “-ed” 构成，词义：扩展的；延伸的。
- 记忆方法:记住 “extend” 表示扩展，“-ed” 表示过去式或过去分词形式，所以 “extended” 就是被扩展的。
- 形近词:extend（动词，扩展）。
- 发音解析:
- 音节分解:ex + tend + ed /ɪkˈstendɪd/，重音在第二音节
- 规则:ex → /ɪkˈs/， “ex” 发 /ɪkˈs/ 音，其中 “e” 发短元音 /ɪ/，“x” 发 /s/ 音。
- 规则:tend → /tend/， “tend” 发 /tend/ 音，其中 “t” 发 /t/ 音，“e” 发短元音 /e/，“n” 发鼻音，“d” 发 /d/ 音。
- 规则:ed → /ɪd/， “ed” 发 /ɪd/ 音，其中 “e” 发短元音 /ɪ/，“d” 发 /d/ 音。
- extended:动词过去分词，由 “extend（扩展）” 加 “-ed” 构成，词义：扩展的；延伸的。
- Compare back-propagated derivatives to numerical derivatives: If you are using a software framework that requires you to implement your own gradient computations, or if you are adding a new operation to a differentiation library and must define its bprop method, then a common source of error is implementing this gradient expression incorrectly.
- 固定搭配:“compare...to...” 意为 “把……和……作比较”；“back-propagated” 意为 “反向传播的”。
- 句子分析:这是一个复合句，“Compare back-propagated derivatives to numerical derivatives” 是祈使句，后面 “if...or if...” 引导两个并列的条件状语从句，主句是 “a common source of error is implementing this gradient expression incorrectly”。此句先提出比较反向传播导数和数值导数的要求，然后说明在特定情况下错误的常见来源。
- 翻译:将反向传播导数与数值导数进行比较：如果您正在使用一个要求您自己实现梯度计算的软件框架，或者如果您正在向一个微分库中添加一个新操作并且必须定义其反向传播方法，那么常见的错误来源就是错误地实现这个梯度表达式。
- 单词分析:
- back - propagated:形容词，由 “back（向后）” 和 “propagate（传播）” 的过去分词 “propagated” 组成，词义：反向传播的。
- 记忆方法:“back” 表示向后，“propagated” 表示传播，合起来就是反向传播的。
- 形近词:propagate（动词，传播）。
- 发音解析:
- 音节分解:back + pro + pa + gat + ed /ˌbækprəˈpeɪɡeɪtɪd/，重音在第三音节
- 规则:back → /bæk/， “back” 发 /bæk/ 音，其中 “b” 发 /b/ 音，“a” 发短元音 /æ/，“ck” 发 /k/ 音。
- 规则:pro → /prə/， “pro” 发 /prə/ 音，其中 “p” 发 /p/ 音，“r” 发 /r/ 音，“o” 发短元音 /ə/。
- 规则:pa → /peɪ/， “pa” 发 /peɪ/ 音，其中 “p” 发 /p/ 音，“a” 发长元音 /eɪ/。
- 规则:gat → /ɡeɪt/， “gat” 发 /ɡeɪt/ 音，其中 “g” 发 /ɡ/ 音，“a” 发长元音 /eɪ/，“t” 发 /t/ 音。
- 规则:ed → /ɪd/， “ed” 发 /ɪd/ 音，其中 “e” 发短元音 /ɪ/，“d” 发 /d/ 音。
- back - propagated:形容词，由 “back（向后）” 和 “propagate（传播）” 的过去分词 “propagated” 组成，词义：反向传播的。
- derivatives:名词复数，词源来自拉丁语 “derivare”，词义：导数；派生物。
- 记忆方法:可联想 “de-（向下）” + “riv（河流）” + “-atives”，从河流引出的支流，就像从原函数引出的导数。
- 形近词:derive（动词，派生；得出）。
- 发音解析:
- 音节分解:de + ri + va + tives /dɪˈrɪvətɪvz/，重音在第二音节
- 规则:de → /dɪ/， “de” 发 /dɪ/ 音，其中 “d” 发 /d/ 音，“e” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:ri → /rɪ/， “ri” 发 /rɪ/ 音，其中 “r” 发 /r/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:va → /veɪ/， “va” 发 /veɪ/ 音，其中 “v” 发 /v/ 音，“a” 发长元音 /eɪ/。
- 规则:tives → /tɪvz/， “tives” 发 /tɪvz/ 音，其中 “t” 发 /t/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/，“ves” 发 /vz/ 音。
- numerical:形容词，由 “number（数字）” 加后缀 “-ical” 构成，词义：数字的；数值的。
- 记忆方法:记住 “number” 表示数字，“-ical” 表示与……有关，所以 “numerical” 就是与数字有关的。
- 形近词:number（名词，数字）。
- 发音解析:
- 音节分解:nu + mer + i + cal /njuːˈmerɪkl/，重音在第二音节
- 规则:nu → /njuː/， “nu” 发 /njuː/ 音，其中 “n” 发 /n/ 音，“u” 发长元音 /juː/。
- 规则:mer → /mer/， “mer” 发 /mer/ 音，其中 “m” 发 /m/ 音，“e” 发短元音 /e/，“r” 发 /r/ 音。
- 规则:i → /ɪ/， “i” 发 /ɪ/ 音，短元音。
- 规则:cal → /kl/， “cal” 发 /kl/ 音，其中 “c” 发 /k/ 音，“a” 不发音，“l” 发 /l/ 音。
- framework:名词，由 “frame（框架）” 和 “work（工作；结构）” 组成，词义：框架；构架。
- 记忆方法:“frame” 是框架，“work” 有结构的意思，合起来就是框架结构。
- 形近词:frame（名词，框架）。
- 发音解析:
- 音节分解:frame + work /ˈfreɪmwɜːk/，重音在第一音节
- 规则:frame → /freɪm/， “frame” 发 /freɪm/ 音，其中 “f” 发 /f/ 音，“r” 发 /r/ 音，“a” 发长元音 /eɪ/，“m” 发 /m/ 音。
- 规则:work → /wɜːk/， “work” 发 /wɜːk/ 音，其中 “w” 发 /w/ 音，“o” 发长元音 /ɜː/，“r” 发 /r/ 音，“k” 发 /k/ 音。
- implement:动词，词源来自拉丁语 “implere”，词义：实施；执行。
- 记忆方法:可联想 “im-（进入）” + “ple（满）” + “-ment”，进入使满，就是实施、执行。
- 形近词:implementation（名词，实施；执行）。
- 发音解析:
- 音节分解:im + ple + ment /ˈɪmplɪment/，重音在第一音节
- 规则:im → /ɪm/， “im” 发 /ɪm/ 音，其中 “i” 发短元音 /ɪ/，“m” 发鼻音。
- 规则:ple → /plɪ/， “ple” 发 /plɪ/ 音，其中 “p” 发 /p/ 音，“l” 发 /l/ 音，“e” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:ment → /ment/， “ment” 发 /ment/ 音，其中 “m” 发 /m/ 音，“e” 发短元音 /e/，“n” 发鼻音，“t” 发 /t/ 音。
- gradient:名词，词源来自拉丁语 “gradus”（步），词义：梯度；斜率。
- 记忆方法:可联想 “grad-” 发音类似 “grade（等级）”，有等级变化就有梯度。
- 形近词:gradual（形容词，逐渐的）。
- 发音解析:
- 音节分解:gra + di + ent /ˈɡreɪdiənt/，重音在第一音节
- 规则:gra → /ɡreɪ/， “gra” 发 /ɡreɪ/ 音，其中 “g” 发 /ɡ/ 音，“r” 发 /r/ 音，“a” 发长元音 /eɪ/。
- 规则:di → /di/， “di” 发 /di/ 音，其中 “d” 发 /d/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:ent → /ənt/， “ent” 发 /ənt/ 音，其中 “e” 发短元音 /ə/，“n” 发鼻音，“t” 发 /t/ 音。
- computations:名词复数，由 “compute（计算）” 加后缀 “-ation” 构成，词义：计算。
- 记忆方法:记住 “compute” 表示计算，“-ation” 表示行为或状态，所以 “computations” 就是计算的行为或结果。
- 形近词:compute（动词，计算）。
- 发音解析:
- 音节分解:com + pu + ta + tions /ˌkɒmpjuːˈteɪʃnz/，重音在第三音节
- 规则:com → /kɒm/， “com” 发 /kɒm/ 音，其中 “c” 发 /k/ 音，“o” 发短元音 /ɒ/，“m” 发鼻音。
- 规则:pu → /pjuː/， “pu” 发 /pjuː/ 音，其中 “p” 发 /p/ 音，“u” 发长元音 /juː/。
- 规则:ta → /teɪ/， “ta” 发 /teɪ/ 音，其中 “t” 发 /t/ 音，“a” 发长元音 /eɪ/。
- 规则:tions → /ʃnz/， “tions” 发 /ʃnz/ 音，其中 “t” 发 /ʃ/ 音，“i” 不发音，“ons” 发 /nz/ 音。
- differentiation:名词，由 “differentiate（区分；微分）” 加后缀 “-ation” 构成，词义：微分；区别。
- 记忆方法:记住 “differentiate” 表示区分、微分，“-ation” 表示行为或状态，所以 “differentiation” 就是微分或区分的行为或状态。
- 形近词:differentiate（动词，区分；微分）。
- 发音解析:
- 音节分解:dif + fer + en + ti + a + tion /ˌdɪfərenʃiˈeɪʃn/，重音在第四音节
- 规则:dif → /dɪf/， “dif” 发 /dɪf/ 音，其中 “d” 发 /d/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/，“f” 发 /f/ 音。
- 规则:fer → /fɜː(r)/， “fer” 发 /fɜː(r)/ 音，其中 “f” 发 /f/ 音，“e” 发长元音 /ɜː/，“r” 发音。
- 规则:en → /en/， “en” 发 /en/ 音，其中 “e” 发短元音 /e/，“n” 发鼻音。
- 规则:ti → /ʃi/， “ti” 发 /ʃi/ 音，其中 “t” 发 /ʃ/ 音，“i” 发短元音 /ɪ/。
- 规则:a → /ə/， “a” 发短元音 /ə/。
- 规则:tion → /ʃn/， “tion” 发 /ʃn/ 音，其中 “t” 发 /ʃ/ 音，“i” 不发音，“on” 发 /n/ 音。
- bprop:名词，是 “back - propagation” 的缩写，词义：反向传播。
- 记忆方法:记住 “back - propagation” 表示反向传播，“bprop” 是其缩写。
- 形近词:无。
- 发音解析:
- 音节分解:b + prop /bprɒp/，重音在第一音节
- 规则:b → /b/， “b” 发 /b/ 音。
- 规则:prop → /prɒp/， “prop” 发 /prɒp/ 音，其中 “p” 发 /p/ 音，“r” 发 /r/ 音，“o” 发短元音 /ɒ/，“p” 发 /p/ 音。
- expression:名词，由 “express（表达）” 加后缀 “-ion” 构成，词义：表达式；表达。
- 记忆方法:记住 “express” 表示表达，“-ion” 表示行为或结果，所以 “expression” 就是表达的结果，在数学中就是表达式。
- 形近词:express（动词，表达）。
- 发音解析:
- 音节分解:ex + press + ion /ɪkˈspreʃn/，重音在第二音节
- 规则:ex → /ɪkˈs/， “ex” 发 /ɪkˈs/ 音，其中 “e” 发短元音 /ɪ/，“x” 发 /s/ 音。
- 规则:press → /pres/， “press” 发 /pres/ 音，其中 “p” 发 /p/ 音，“r” 发 /r/ 音，“e” 发短元音 /e/，“ss” 发 /s/ 音。
- 规则:ion → /ʃn/， “ion” 发 /ʃn/ 音，其中 “i” 不发音，“on” 发 /n/ 音。
- One way to verify that these derivatives are correct
- 固定搭配:“one way to do sth.” 意为 “做某事的一种方法”。
- 句子分析:简单句，“One way” 是主语，“to verify that these derivatives are correct” 是后置定语修饰 “way”。此句指出验证导数正确性的一种方法。
- 翻译:验证这些导数是否正确的一种方法
- 单词分析:
- verify:动词，词源来自拉丁语 “verus”（真实的），词义：核实；查证。
- 记忆方法:可联想 “ver-” 发音类似 “very（非常）”，“-ify” 表示使……，使非常真实，就是核实。
- 形近词:verification（名词，核实；查证）。
- 发音解析:
- 音节分解:ver + i + fy /ˈverɪfaɪ/，重音在第一音节
- 规则:ver → /ver/， “ver” 发 /ver/ 音，其中 “v” 发 /v/ 音，“e” 发短元音 /e/，“r” 发 /r/ 音。
- 规则:i → /ɪ/， “i” 发 /ɪ/ 音，短元音。
- 规则:fy → /faɪ/， “fy” 发 /faɪ/ 音，其中 “f” 发 /f/ 音，“y” 发长元音 /aɪ/。
- verify:动词，词源来自拉丁语 “verus”（真实的），词义：核实；查证。
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