深度学习基础知识
目录 一、Normlization BN LN 二、过拟合和欠拟合 如何区分过拟合和欠拟合？ 过拟合的原因？ ...
原文：深度学习基础知识
第一讲 深度学习概述 . 深度学习的引出 特点： 通过 组合低层特征，形成了更加抽象的 高层特征。 表达式中的 u，w参数需要在训练中通过 反向传播多次迭代调整，使得整体的 分类误差最小。 深度学习网络往往 包含多个中间层 隐藏层 ，且网络结构要更复杂一些。 . 数据集及其拆分 Iris 鸢尾花 数据集 分类特征：花萼和花瓣的宽度和长度 数据集在数学上通常表示为 x ,y , x ,y ,..., ...
2020-05-31 20:21 0 954 推荐指数：
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