240 發(fā)簡信
IP屬地:上海
  • 120
    cmake和CMakeLists.txt的學(xué)習(xí)

    原文地址: https://blog.csdn.net/yanchuang1/article/details/69683236 想了很久歹叮,不知道從哪開始,今天決定從編寫CMa...

  • 120
    SmoothGrad

    在圖像分類問題中,為了了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到了什么愧驱,一個(gè)常用的方法就是找出圖像中對最后分類結(jié)果影響最大的區(qū)域慰技,這種方法在文獻(xiàn)中有多種叫法,如sensitivity maps, ...

  • 決策樹-西瓜書

    決策樹生成是一個(gè)遞歸過程冯键,遞歸返回的條件是: 1 . 當(dāng)前節(jié)點(diǎn)包含的樣本屬于同一類別惹盼,無需劃分 2 . 當(dāng)前屬性集為空,或所有樣本在所有屬性上取值相同 3 . 當(dāng)前節(jié)點(diǎn)包含的...

  • 120
    機(jī)器學(xué)習(xí)面試題-轉(zhuǎn)載

    原文鏈接 1 比較Boosting和Bagging的異同 二者都是集成學(xué)習(xí)算法惫确,都是將多個(gè)弱學(xué)習(xí)器組合成強(qiáng)學(xué)習(xí)器的方法手报。 Bagging:從原始數(shù)據(jù)集中每一輪有放回地抽取訓(xùn)練...

  • 機(jī)器學(xué)習(xí)中的共軛梯度法

    1翼闽、梯度下降法 梯度下降法實(shí)現(xiàn)簡單,當(dāng)目標(biāo)函數(shù)是凸函數(shù)時(shí)洲炊,梯度下降法的解是全局解感局。一般情況下尼啡,其解不保證是全局最優(yōu)解,梯度下降法的速度也未必是最快的询微。 梯度下降法的優(yōu)化思想:...

  • 120
    機(jī)器學(xué)習(xí)-兩個(gè)(3X3)小核 和 一個(gè)(5X5)大核的區(qū)別

    在很多網(wǎng)絡(luò)中崖瞭,都使用了3個(gè)3x3卷積核來代替7x7卷積核,使用了2個(gè)3x3卷積核來代替5x5卷積核撑毛,這樣做的主要目的是: (1)保證具有相同感知野的條件下书聚,提升了網(wǎng)絡(luò)的深度,...

亚洲A日韩AV无卡,小受高潮白浆痉挛av免费观看,成人AV无码久久久久不卡网站,国产AV日韩精品