1. import Libraries 2. Prepare Dataset We use MNIST dataset. There are 28*28 images and...

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特別好
大作業(yè)總結(jié)推薦評(píng)論展示任務(wù) https://github.com/guangweis/BERT--Recommended-comments 1.訓(xùn)練數(shù)據(jù): 訓(xùn)練集:16000個(gè)樣本,0...
推薦評(píng)論展示任務(wù) https://github.com/guangweis/BERT--Recommended-comments 1.訓(xùn)練數(shù)據(jù): 訓(xùn)練集:16000個(gè)樣本疲憋,0...
CIFAR-10數(shù)據(jù)集由10類32x32的彩色圖片組成,一共包含60000張圖片笼呆,每一類包含6000圖片。其中50000張圖片作為訓(xùn)練集旨别,10000張圖片作為測(cè)試集诗赌。 CIF...
批量歸一化(BatchNormalization) 對(duì)輸入的標(biāo)準(zhǔn)化(淺層模型) 處理后的任意一個(gè)特征在數(shù)據(jù)集中所有樣本上的均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1秸弛。標(biāo)準(zhǔn)化處理輸入數(shù)據(jù)使各個(gè)特征的...
StratifiedShuffleSplit 參數(shù)n_splits是將訓(xùn)練數(shù)據(jù)分成train/test對(duì)的組數(shù)铭若,可根據(jù)需要進(jìn)行設(shè)置,默認(rèn)為10 參數(shù)test_size和tra...
優(yōu)化 優(yōu)化方法目標(biāo):訓(xùn)練集損失函數(shù)值深度學(xué)習(xí)目標(biāo):測(cè)試集損失函數(shù)值(泛化性) 優(yōu)化在深度學(xué)習(xí)中的挑戰(zhàn): 局部最小值 鞍點(diǎn):鞍點(diǎn)是對(duì)所有自變量一階偏導(dǎo)數(shù)都為0胆屿,且Hessian...
訓(xùn)練一個(gè)分類器 我們將按順序做以下步驟: 通過torchvision加載CIFAR10里面的訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)集奥喻,并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化 定義卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 定義損失函數(shù) 利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)...
欠擬合 過擬合 訓(xùn)練誤差 泛化誤差 訓(xùn)練誤差: 在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出來的誤差泛化誤差:在測(cè)試數(shù)據(jù)樣本上表現(xiàn)出來的誤差的期望使用損失函數(shù)計(jì)算誤差 , 關(guān)注降低泛化誤差 模型選擇...
寫在前面: 作為一個(gè)程序媛,基本業(yè)務(wù)能力卻很菜,想想不能這樣下去了,決定好好學(xué)習(xí),寫點(diǎn)代碼!! 寒假竟然長(zhǎng)達(dá)2個(gè)月之久,機(jī)緣巧合,參加了伯禹教育舉辦的14天動(dòng)手學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)P...
搬家啦搬家啦~~ 機(jī)器學(xué)習(xí)1 決策樹 https://www.zybuluo.com/helen-/note/1459658
搬家啦搬家啦 ~~ 把之前作業(yè)部落的內(nèi)容搬過來~~ https://www.zybuluo.com/helen-/note/1424130
今天學(xué)習(xí)Android的navigation github地址 https://github.com/Eric-Han0521/NavigationExamplesTest....
贊~
阿里云ECS服務(wù)器ubuntu 18.04下 mongodb無法從公網(wǎng)進(jìn)行遠(yuǎn)程連接的解決方法#打開mongodb配置文件sudo vi /etc/mongodb.conf# 修改配置文件:綁定到任何IP上bind_ip = 0.0.0.0#關(guān)閉認(rèn)證西剥,這步很重要1云堋!瞭空!...
#打開mongodb配置文件sudo vi /etc/mongodb.conf# 修改配置文件:綁定到任何IP上bind_ip = 0.0.0.0#關(guān)閉認(rèn)證揪阿,這步很重要!E匚贰南捂!...