去他山捡石头

1、为什么用CNN 直接用fully connect feedforward network来做影像处理，往往需要太多的参数。CNN做的事就是简化neural networ...

1、局部最小值（local minima）与鞍点（saddle point鞍） 1.1 如何判断是局部最低点还是鞍点？ Critical Point 临界点，gradien...

1、深度学习的三个步骤 1.1 神经网络模型 隐藏层的本质：通过隐藏层进行特征转。把隐藏层通过特征提取来替代原来的特征工程，这样在最后一个隐藏层输出的就是一组新的特征（相当...

1、模型的误差 1.1 误差的来源 主要有两个来源，分别是 bias（偏差）和 variance（方差） Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差，即模型本身的...

关于模型三步骤的一种解释 step1：模型假设，选择模型框架（线性模型） step2：模型评估，如何判断众多模型的好坏（损失函数） step3：模型优化，如何筛选最优的模型...

人工智能、机器学习、深度学习的关系。 机器学习的3个步骤。 机器学习的场景。监督学习、半监督学习、迁移学习、无监督学习、强化学习。...