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元学习Meta learning深入理解
1. 2. Meta Learning,翻译为元学习,也可以认为是learn to learn。把训练算法类比成学生在学校的学习,传统的机器学习任务对应的是在每个科目上分别训练一个模型,而元学习是提高学生整体的学习能力,学会学习。学校中 ,有的学生各科成绩都好,有的学生却存在偏...
Batch Normalization深入理解
1. 统计学习中的一个很重要的假设就是输入的分布是相对稳定的。如果这个假设不满足,则模型的收敛会很慢,甚至无法收敛。所以,对于一般的统计学习问题,在训练前将数据进行归一化或者白化(whitening)是一个很常用的trick。但这个问题在深度神经网络中变得更加难以解决。在神经网络...
损失函数Loss相关总结(精细版)
损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度,深度学习训练模型的时候就是通过计算损失函数,更新模型参数,从而减小优化误差,直到损失函数值下降到目标值 或者 达到了训练次数。不同的模型用的损失函数一般也不一样。损失函数设置的越好,通常模型的性能越好。在分类问题中,准确率accu...
Keras: 多输入及混合数据输入的神经网络模型
翻译自:Keras: Multiple Inputs and Mixed Data, by Adrian Rosebrock.点击此处下载源代码:https://jbox.sjtu.edu.以回归预测房价作为背景。房价数据集不仅包括数值和类别数据,同样也包括图像数据,称之为多种类...
安卓第九趴
1.2. 3. 4.视频地址:https://v.qq.com/x/page/j1322debsvw.1. marquee就是跑马灯效果。 ellipsize: 内容过长加省略号的属性.2. 在xml文件中的TextView中添加上面红框框的内容,就可以实现跑马灯效果...
安卓第一趴
相对布局 RelativeLayout 允许子元素指定它们相对于其父元素或兄弟元素的位置,这是实际布局中最常用的布局方式之一。它灵活性大很多,当然属性也多,操作难度也大,属性之间产生冲突的的可能性也大,使用相对布局时要多做些测试。 以上是对RelativeLayout的简单介绍…
Adam公式+参数解析
一些参数的默认设置:提供了增大学习率的参数,加速训练的能力。因为累积的一阶动量(梯度)越大,代表在单一方向上更新的越多,越需要收敛。其初始值为0. 提供了减小学习率的能力,因为越大表示累计的二阶动量(梯度平方)越大,代表这个参数更新越频繁,震荡越严重,所以需要衰减学习率。其初始...
keras保存和载入模型继续训练
from keras.from keras.from keras.from keras.from keras.(x_train,y_train),(x_test,y_test) = mnist.print('x_shape:',x_train.print('y_shape:',y...
安卓第六趴
1. 关于margin和padding的区别,推荐大家看一下: 这里面讲的还是很清楚的。 这个方法是转化为标准尺寸的一个函数。这里COMPLEX_UNIT_DIP是单位,3是数值,指的就是3sp。我们这样初始化是因为要适应不同的手机,如果不设置的话,可能效果不一样。 第二个初始…
LSTM详解
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