只是記錄下 網絡層協議:包括:IP協議、ICMP協議、ARP協議、RARP協議。 傳輸層協議:TCP協議、UDP協議。 應用層協議:FTP、Telnet、SMTP、HTTP、RIP、NFS、DNS。 應用層 ·DHCP(動態主機分配協議) · DNS (域名解析 ...
Batch Normalization Batch Normalization是深度學習領域在 年非常熱門的一個算法,許多網絡應用該方法進行訓練,並且取得了非常好的效果。 眾所周知,深度學習是應用隨機梯度下降法對網絡進行訓練,盡管隨機梯度下降訓練神經網絡非常有效,但是它有一個缺點,就是需要人為的設定很多參數,比如學習率,權重衰減系數,Dropout比例等。這些參數的選擇對訓練結果至關重要,以至於訓 ...
2017-11-30 19:09 0 1633 推薦指數:
只是記錄下 網絡層協議:包括:IP協議、ICMP協議、ARP協議、RARP協議。 傳輸層協議:TCP協議、UDP協議。 應用層協議:FTP、Telnet、SMTP、HTTP、RIP、NFS、DNS。 應用層 ·DHCP(動態主機分配協議) · DNS (域名解析 ...
現在的神經網絡通常都特別深,在輸出層向輸入層傳播導數的過程中,梯度很容易被激活函數或是權重以指數級的規模縮小或放大,從而產生“梯度消失”或“梯度爆炸”的現象,造成訓練速度下降和效果不理想。 如何避免或者減輕這一現象的發生呢?歸一化就是方法的一種。歸一化將網絡中層與層之間傳遞的數據限制 ...
示例代碼: 輸出結果: ...
文章來自知乎,作者hit nlper 憶臻 轉自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27627299 在喂給機器學習模型的數據中,對數據要進行歸一化的處理。 為什么要進行歸一化處理,下面從尋找最優解這個角度給出自己的看法。 例子 假定為預測房價的例子,自變量為面積 ...
批標准化(Bactch Normalization,BN)是為了克服神經網絡加深導致難以訓練而誕生的,隨着神經網絡深度加深,訓練起來就會越來越困難,收斂速度回很慢,常常會導致梯度彌散問題(Vanishing Gradient Problem)。 統計機器學習中有一個經典的假設 ...
1. 池化層 在卷積網絡中, 通常會在卷積層之間增加池化(Pooling) 層, 以降低特征圖的參數量, 提升計算速度, 增加感受野, 是一種降采樣操作。池化是一種較強的先驗, 可以使模型更關注全局特征而非局部出現的位置, 這種降維的過程可以保留一些重要的特征信息, 提升容錯能力 ...
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