當進行線性回歸擬合待逞，有非常多特征變量(features)時甥角，不僅會極大增加模型復雜度，造成對于訓練集的過擬合识樱，從而降低泛化能力嗤无；此外也增加了變量...

0. 一個例子 在分類(classification)問題的模型評估中嘉栓，常用的評測指標有以下7個： 準確率(accuracy) 精確率(prec...

激活函數(shù)也是神經(jīng)網(wǎng)絡中一個很重的部分。每一層的網(wǎng)絡輸出都要經(jīng)過激活函數(shù)拓诸。比較常用的有l(wèi)inear侵佃，sigmoid，tanh奠支，softmax等馋辈。K...

A deep learning framework for high-throughput mechanism-driven phenotype...

Dense參數(shù)介紹 Dense調(diào)用命令： 我們常用到的參數(shù)有 units:設置該層節(jié)點數(shù)，也可以看成對下一層的輸出倍谜。 activation：激活...

Microsoft NNI入門 【GiantPandaCV導語】Neural Network Intelligence 是一個工具包首有，可以有效幫...

激活函數(shù)（activation functions）的目標是，將神經(jīng)網(wǎng)絡非線性化卜壕。激活函數(shù)是連續(xù)的（continuous）您旁，且可導的（diffe...

背景 前面的文章主要是針對keras實際實際預測的數(shù)據(jù)，繪制了數(shù)據(jù)的折線圖轴捎。實際上我們也要對我們的模型實效果做一些評估鹤盒。目前比較主要的兩個數(shù)據(jù) ...