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作為數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的研究和開(kāi)發(fā)人員,大家每天都要用到 python扛邑。在本文中怜浅,我們將討論一些 python 中的頂級(jí)庫(kù),開(kāi)發(fā)人員可以使用這些庫(kù)在現(xiàn)有的應(yīng)用程序中應(yīng)用蔬崩、...
除了L2正則化和隨機(jī)失活(dropout)正則化恶座,還有幾種方法可以減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的過(guò)擬合: 一.數(shù)據(jù)擴(kuò)增 假設(shè)你正在擬合貓咪圖片分類(lèi)器,如果你想通過(guò)擴(kuò)增訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)解決過(guò)擬合沥阳,...
理解 dropout(Understanding Dropout) Dropout可以隨機(jī)刪除網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)單元跨琳,他為什么可以通過(guò)正則化發(fā)揮如此大的作用呢? 直觀上理解:不要依...
本文是coursera上吳恩達(dá)老師的machinelearning課程第六周的個(gè)人筆記桐罕,如果有幸被同好看到脉让,可以在留言中指出我的問(wèn)題或者一起討論! 一功炮、算法評(píng)估 1溅潜、數(shù)據(jù)集的...
dropout 正則化(Dropout Regularization) 除了L2正則化,還有一個(gè)非常實(shí)用的正則化方法——“Dropout(隨機(jī)失活)”薪伏,我們來(lái)看看它的工作原理...
為什么正則化有利于預(yù)防過(guò)擬合呢滚澜?(Why regularization reduces overfitting?) 為什么正則化有利于預(yù)防過(guò)擬合呢?為什么它可以減少方差問(wèn)題嫁怀?...
正則化(Regularization) 深度學(xué)習(xí)可能存在過(guò)擬合問(wèn)題——高方差设捐,有兩個(gè)解決方法, 一個(gè)是正則化塘淑, 另一個(gè)是準(zhǔn)備更多的數(shù)據(jù)挡育, 這是非常可靠的方法朴爬,但你可能無(wú)法時(shí)時(shí)...
這一節(jié)我們學(xué)習(xí)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練時(shí)出現(xiàn)的結(jié)果進(jìn)行分析即寒,偏差和方差的表現(xiàn)和優(yōu)化,仔細(xì)看好咯~ 偏差召噩,方差(Bias /Variance) 幾乎所有機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)人員都期望深刻理解...
從今天開(kāi)始我們進(jìn)入新的一個(gè)大方向了母赵,改善深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):超參數(shù)調(diào)試、正則化以及優(yōu)化具滴,首先進(jìn)入深度學(xué)習(xí)的一個(gè)新層面凹嘲,先認(rèn)識(shí)下在深度學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)集的分類(lèi)。 之前可能大家已經(jīng)了解了神...
深度學(xué)習(xí)和大腦有什么關(guān)聯(lián)性嗎构韵? 回答是:關(guān)聯(lián)不大周蹭。 那么人們?yōu)槭裁磿?huì)說(shuō)深度學(xué)習(xí)和大腦相關(guān)呢趋艘? 當(dāng)你在實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候,那些公式是你在做的東西凶朗,你會(huì)做前向傳播瓷胧、反向傳播、...
參數(shù)VS超參數(shù)(Parameters vs Hyperparameters) 想要你的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)起很好的效果棚愤,你還需要規(guī)劃好你的參數(shù)以及超參數(shù)搓萧。 什么是超參數(shù)? 比如算法中...
殘差 殘差在數(shù)理統(tǒng)計(jì)中是指實(shí)際觀察值與估計(jì)值(擬合值)之間的差宛畦。在集成學(xué)習(xí)中可以通過(guò)基模型擬合殘差瘸洛,使得集成的模型變得更精確;在深度學(xué)習(xí)中也有人利用layer去擬合殘差將深度...
SVM次和! 參考資料支持向量機(jī)通俗導(dǎo)論(理解SVM的三層境界)參考資料支持向量機(jī)(SVM)從入門(mén)到放棄再到掌握 支持向量機(jī)(Support Vector Machine)是Co...