问题:越深越好? 层数越多,参数越多,model比较复杂,数据又多的话,本来误差就越小,这为什么归因于”深“呢? 矮胖结构 v.s. 高瘦结构 真正要比较”深“和”浅“的model的时候 ...
自己接触的一些东西不够深入,整个体系的结构也不够清晰,所以回头从一些入门经典资料进行重新梳理。以下内容图片均来自Deep learning tutorial 李宏毅 ,其他内容均为本人自己的理解而做的一些记录,不代表原文观点,不保证准确性。 一 深度学习介绍 . 深度学习的介绍 先来看看机器学习是什么,可以看做寻找一个能够得到我们期望解的函数。通过训练数据,我们可以找到包含若干函数的集合,在其中找 ...
2017-10-20 17:43 0 4031 推荐指数:
问题:越深越好? 层数越多,参数越多,model比较复杂,数据又多的话,本来误差就越小,这为什么归因于”深“呢? 矮胖结构 v.s. 高瘦结构 真正要比较”深“和”浅“的model的时候 ...
mate learning = learn to learn 如下图所示,mate learning就是 输入训练资料到 F,输出的是一个可以用来识别图像的 f*。 F(training data) = f (一个神经网络) 而与其他的机器学习模型不同的是,机器学习是训练出来一个模型F ...
Transformer英文的意思就是变形金刚,Transformer现在有一个非常知名的应用,这个应用叫做BERT,BERT就是非监督的Transformer,Transformer是一个seq2se ...
本文作为自己学习李宏毅老师2021春机器学习课程所做笔记,记录自己身为入门阶段小白的学习理解,如果错漏、建议,还请各位博友不吝指教,感谢!! 一、Machine Learning概念理解 Machine Learning主要的任务是寻找一个合适的Function来完成我们的工作(非常不严 ...
李宏毅深度学习笔记 https://datawhalechina.github.io/leeml-notes 李宏毅深度学习视频 https://www.bilibili.com/video/BV1JE411g7XF step1 神经网络 激活函数是sigmoid,红色圈是一组神经元,每个 ...
Transfer Learning 1、什么是迁移学习 2、如何实现迁移学习 1)source有label,target有label 一、model fine-tuning(模型微调) 方法一、conservative training(保守训练 ...
P1 一、线性回归中的模型选择 上图所示: 五个模型,一个比一个复杂,其中所包含的function就越多,这样就有更大几率找到一个合适的参数集来更好的拟合训练集。所以,随着模型的复杂度提 ...