一，伯努利分布(bernouli distribution) 又叫做0-1分布，指一次随机试验，结果只有两种。也就是一个随机变量的取值只有0和1。B(1,p)">记为: 0-1分布 或B(1,p ...

项目中出现了二分类数据不平横问题，研究总结下对于类别不平横问题的处理经验： 为什么类别不平横会影响模型的输出？ 　　许多模型的输出类别是基于阈值的，例如逻辑回归中小于0.5的为反例，大于则为正例。 ...

1*1的卷积核在NIN、Googlenet中被广泛使用，但其到底有什么作用也是一直困扰的问题，这里总结和归纳下在网上查到的自认为很合理的一些答案，包括1）跨通道的特征整合2）特征通道的升维和降维 3 ...

1 过拟合的概念？ 首先我们来解释一下过拟合的概念？ 过拟合就是训练出来的模型在训练集上表现很好，但是在测试集上表现较差的一种现象！下图给出例子： 我们将上图第三个模型解释为出现了过拟合现象 ...

学习率的调整 从梯度下降算法的角度来说，通过选择合适的学习率，可以使梯度下降法得到更好的性能。学习率，即参数到达最优值过程的速度快慢，如Andrew Ng的Stanford公开课程所说，假如你从山峰 ...

卷积中的特征图大小计算方式有两种，分别是‘VALID’和‘SAME’，卷积和池化都适用，卷积除不尽的结果都向下取整，池化除不尽的结果都向上取整。 1.如果计算方式采用'VALID'，则： ...

在机器学习的优化问题中，梯度下降法和牛顿法是常用的两种凸函数求极值的方法，他们都是为了求得目标函数的近似解。在逻辑斯蒂回归模型的参数求解中，一般用改良的梯度下降法，也可以用牛顿法。由于两种方法有些相似 ...

　　数据稀疏问题严重制约着协同过满推荐系统的发展。对于大型商务网站来说,由于产品和用户数量都很庞大,用户评分产品一般不超过产品总数的1%,两个用户共同评分的产品更是少之又少,解决数据稀疏问题是提高推荐 ...

　　ReLU激活功能并不完美。 它有一个被称为 “ReLU 死区” 的问题：在训练过程中，一些神经元会“死亡”，即它们停止输出 0 以外的任何东西。在某些情况下，你可能会发现你网络的一半神经元已经 ...

传统BP vs CNN 存在2个问题 传统BP网络存在的问题： 权值太多，计算量太大 权值太多，需要大量样本进行训练 传统的BP来处理图像问题的话因为计算权值太多太大。 ...