为什么学习距离度量？ 在机器学习中，对高维数据进行降维的主要目的是希望找到一个合适的低维空间，在此空间中进行学习能比原始空间性能更好．事实上，每个空间对应了在样本属性上定义的一个距离度量，而寻找合适的空间，实质上就是在寻找一个合适的距离度量．那么，为何不直接尝试“ 学习” 出一个合适的距离度量 ...

随着移动端市场的强势崛起，web的开发也变得愈发复杂，对于个体开发者来说，自己开发的网站，在电脑、手机、Pad等上面都要有正常的显示以及良好的用户体验。如果每次都要自己去调整网页去匹配各个不同的客户端设备，这个工作量可想而知。如果网站可以自适应浏览器大小，对于开发者来说，无疑是天大的福音。今天 ...

需求： 一张图片宽度要求在不同分辨率的屏幕下都能达到100%满屏的宽度，图片不能变形。 <div class="img"><img src="1.jpg" alt="测试图片"/></div> 第一反应是，根据图片的宽高比设置图片的高度，如：图片是1920 ...

Reference：ADADELTA: An Adaptive Learning Rate Method 超参数 超参数（Hyper-Parameter)是困扰神经网络训练的问题之一，因为这些参数不可通过常规方法学习获得。 神经网络经典五大超参数: 学习率(Leraning Rate)、权 ...

开计算几何的坑辣 之前就是一些点、线、面、以及凸包、半平面交、旋转卡壳 对于面积的并，如果全是矩形，可以矩形面积并，轮廓线全是直线，可以叉积 当遇到非常不规则的图形组合的时候，如圆弧，就要用到积 ...

我正使用TensorFlow来训练一个神经网络。我初始化GradientDescentOptimizer的方式如下： 问题是我不知道如何为学习速率或衰减值设置更新规则。如何在这里使用自适应学习率呢？ 最佳解 ...

前言 最近三周基本处于9-10-6与9-10-7之间，忙碌的节奏机会丢失了自己。除了之前干施工的那段经历，只看参加软件开发以来，前段时间是最繁忙的了。忙的原因，不是要完成的工作量大，而是各种环境问题，各种沟通协调问题。从这个项目，我是体会到了人一多，花在沟通协调上的成本 ...

Tensorflow 自适应学习速率 在模型的初期的时候，往往设置为较大的学习速率比较好，因为距离极值点比较远，较大的学习速率可以快速靠近极值点；而，后期，由于已经靠近极值点，模型快收敛了，此时，采用较小的学习速率较好，较大的学习速率，容易导致在真实极值点附近来回波动，就是无法抵达极值点 ...