1. 什么是残差（residual）？ 　　“残差在数理统计中是指实际观察值与估计值（拟合值）之间的差。”“如果回归模型正确的话， 我们可以将残差看作误差的观测值。” 　　更准确地，假设我们想要找 ...

目录 梯度下降法更新参数 Adam 更新参数 Adam + 学习率衰减 Adam 衰减的学习率 References 本文先介绍一 ...

训练一个神经网络 能让她认得我 阅读原文 这段时间正在学习tensorflow的卷积神经网络部分，为了对卷积神经网络能够有一个更深的了解，自己动手实现一个例程是比较好的方式，所以就选了一 ...

举例1： 　　比如输入是一个32x32x3的图像，3表示RGB三通道，每个filter/kernel是5x5x3，一个卷积核产生一个feature map，下图中，有6个5x5x3的卷积核，故输出6 ...

摘要 卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型。我们证明了经过端到端、像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术。我们的核心观点是建立“全卷积”网络，输入任意尺寸，经过有效的推理和学习 ...

目录 1. 用滑动平均估计局部均值2. TensorFlow中使用滑动平均来更新变量（参数）3. 滑动平均为什么在测试过程中被使用？ 1. 用滑动平均估计局部均值 　　滑动平均(exponent ...

　　“Xavier”初始化方法是一种很有效的神经网络初始化方法，方法来源于2010年的一篇论文《Understanding the difficulty of training deep ...

目录 贝叶斯公式 什么是贝叶斯深度学习？ 贝叶斯深度学习如何进行预测？ 贝叶斯深度学习如何进行训练？ 贝叶斯深度学习和深度学习有什么区别？ 贝叶斯神经网络（ ...

I optimizer.minimize(loss, var_list) 我们都知道，TensorFlow为我们提供了丰富的优化函数，例如GradientDescentOptimizer。这个方法会 ...

　　经典卷积神经网络的结构一般满足如下表达式： 输出层 -> （卷积层+ -> 池化层？）+ -> 全连接层+ 上述公式中，“+”表示一个或者多个，“？”表示一个或者零个，如“ ...