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【深度學(xué)習(xí)實踐】03. 多層感知機(jī)模型的復(fù)雜度決定了模型的擬合上限粟判，這里的復(fù)雜度通常指模型的深度和每層的神經(jīng)元的個數(shù)页徐。當(dāng)感知機(jī)隱藏層的個數(shù)大于等于1層時，則稱為多層感知機(jī)。 前面...
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【深度學(xué)習(xí)實踐】補(bǔ)充02. Label Smoothing
出自論文：Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision[https://a...
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【深度學(xué)習(xí)實踐】02. Softmax 回歸雖然稱作 Softmax 回歸斩松，但本質(zhì)上 Softmax 處理的是分類問題。分類觉既，顧名思義惧盹，即對樣本數(shù)據(jù)集進(jìn)行“哪一個”的解答乳幸，通常類別的范圍在...
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【深度學(xué)習(xí)實踐】補(bǔ)充01. 批量大小對于數(shù)據(jù)集收斂的影響
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于的調(diào)參主要指超參數(shù)的調(diào)參，在眾多超參數(shù)之中钧椰，批量大写舛稀（Batch Size）占有著舉足輕重的作用。理論上嫡霞，批量大小決定著單次送進(jìn)神經(jīng)...
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【深度學(xué)習(xí)實踐】01. 線性回歸
線性模型既是機(jī)器學(xué)習(xí)中最基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)模型瓶埋，也是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元基礎(chǔ)。而線性回歸是借助線性模型解決一個或者多個自變量與因變量之間的關(guān)系的問題诊沪。...