1.通過命令ceph -s 或者ceph health檢查ceph 狀態，有osd near full cluster bef6d01c-631b-4355-94fe-77d4eb1a6322 he ...

權重衰減等價於L2范數正則化。正則化通過為模型損失函數添加懲罰項使得學習的模型參數值較小，是常用的過擬合的常用手段L2范數正則化是在模型原損失函數基礎上添加L2范數懲罰項，其中L2范數懲罰項指的是模型權重參數每個元素的平方和與一個正的常數的乘積。比如，對於線性回歸損失函數 ...

最近寫Demo，突然發現了Layout_weight這個屬性，發現網上有很多關於這個屬性的有意思的討論，可是找了好多資料都沒有找到一個能夠說的清楚的，於是自己結合網上資料研究了一下，終於迎刃而解，寫出來和大家分享。 首先看一下Layout_weight屬性的作用：它是用來分配屬於空間的一個屬性 ...

正則化方法：防止過擬合，提高泛化能力 避免過擬合的方法有很多：early stopping、數據集擴增（Data augmentation）、正則化（Regularization）包括L1、L2（L2 regularization也叫weight decay），dropout。 權重衰減 ...

深度學習中的weight initialization對模型收斂速度和模型質量有重要影響！ 在ReLU activation function中推薦使用Xavier Initialization的變種，暫且稱之為He Initialization： 使用Batch ...

Given a nested list of integers, return the sum of all integers in the list weighted by their dep ...

設置行，列尺寸（轉載） 一個插件，其 grid 網格中的列寬，等於該插件里最寬 cell 的寬度，grid網格中的行高，等於該插件里最高 cell 的高度。 sticky 只控制插件的布放位置，插件 ...

文章來自Microstrong的知乎專欄，僅做搬運。原文鏈接 1. 權重衰減（weight decay） L2正則化的目的就是為了讓權重衰減到更小的值，在一定程度上減少模型過擬合的問題，所以權重衰減也叫L2正則化。 1.1 L2正則化與權重衰減系數 L2正則化就是在代價函數后面再加上 ...