引言 這一節(jié)的筆記，主要講解除了SVM以外的另一種損失函數(shù)——softmax損失函數(shù)慎恒。 softmax損失函數(shù) 如上一小節(jié)的最后所言棚点，在softmax損失函數(shù)中，我們將賦予這...
發(fā)簡信
IP屬地：浙江
-
損失函數(shù)和優(yōu)化-損失函數(shù)（2） -
損失函數(shù)和優(yōu)化-損失函數(shù)（2）
引言 這一節(jié)的筆記圾叼，主要講解除了SVM以外的另一種損失函數(shù)——softmax損失函數(shù)袱吆。 softmax損失函數(shù) 如上一小節(jié)的最后所言巧颈，在softmax損失函數(shù)中，我們將賦予這...
-
圖像分類-線性分類I深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 將所需的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以類似樂高搭積木的方式進行組合兜粘，共同訓練。 參數(shù)模型——線性分類器 線性分類器是參數(shù)模型中最簡單的例子弯蚜。 輸入32x32x3：32x32指高度和...
-
損失函數(shù)和優(yōu)化-損失函數(shù)（1）寫在前面 這一節(jié)的內(nèi)容比較多孔轴，仔細理解以及整理起來也著實相較之前多費了些力氣，但這些力氣都花得值得碎捺。 像這節(jié)中提到的“過擬合”和“正則化”路鹰，其實是非常常見而且基礎(chǔ)的問題，但像...
-
損失函數(shù)和優(yōu)化-損失函數(shù)（1）
寫在前面 這一節(jié)的內(nèi)容比較多收厨，仔細理解以及整理起來也著實相較之前多費了些力氣晋柱，但這些力氣都花得值得。 像這節(jié)中提到的“過擬合”和“正則化”诵叁，其實是非常常見而且基礎(chǔ)的問題雁竞，但像...
-
@慕木七 屁股坐得疼，還沒新篇拧额？
圖像分類-線性分類I
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 將所需的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以類似樂高搭積木的方式進行組合碑诉，共同訓練。 參數(shù)模型——線性分類器 線性分類器是參數(shù)模型中最簡單的例子侥锦。 輸入32x32x3：32x32指高度和...
-
小板凳已坐好恭垦，靜等下一篇快毛！
圖像分類-線性分類I
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 將所需的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以類似樂高搭積木的方式進行組合，共同訓練番挺。 參數(shù)模型——線性分類器 線性分類器是參數(shù)模型中最簡單的例子唠帝。 輸入32x32x3：32x32指高度和...
-
圖像分類-線性分類I
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 將所需的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以類似樂高搭積木的方式進行組合，共同訓練建芙。 參數(shù)模型——線性分類器 線性分類器是參數(shù)模型中最簡單的例子没隘。 輸入32x32x3：32x32指高度和...
-
-
-
