1. Dropout簡介 1.1 Dropout出現的原因 在機器學習的模型中,如果模型的參數太多,而訓練樣本又太少,訓練出來的模型很容易產生過擬合的現象。 在訓練神經網絡的時候經常會遇到過擬合的問題,過擬合具體表現在:模型在訓練數據上損失函數較小,預測准確率較高 ...
. Dropout簡介 . Dropout出現的原因 在機器學習的模型中,如果模型的參數太多,而訓練樣本又太少,訓練出來的模型很容易產生過擬合的現象。在訓練神經網絡的時候經常會遇到過擬合的問題,過擬合具體表現在:模型在訓練數據上損失函數較小,預測准確率較高 但是在測試數據上損失函數比較大,預測准確率較低。 過擬合是很多機器學習的通病。如果模型過擬合,那么得到的模型幾乎不能用。為了解決過擬合問題, ...
2018-12-16 20:15 0 3035 推薦指數:
1. Dropout簡介 1.1 Dropout出現的原因 在機器學習的模型中,如果模型的參數太多,而訓練樣本又太少,訓練出來的模型很容易產生過擬合的現象。 在訓練神經網絡的時候經常會遇到過擬合的問題,過擬合具體表現在:模型在訓練數據上損失函數較小,預測准確率較高 ...
工作原理: 所謂的dropout,從字面意思理解,就是“拋棄”。 拋棄什么呢?拋棄的是網絡中隱藏層的節點(輸入層和輸出層是由數據類型和問題類型決定的,當然不能動啦!)。 怎么拋棄呢?dropout有一個參數p,p的取值介於0和1,含義是每個節點有p概率被拋棄。 被拋棄 ...
dll 一、什么是dll 二、為何要有dll 三、什么是dll注入: 四、什么時候需要dll注入 五、dll注入的方法 修改注冊表來注入dll; 使用Crea ...
Nginx原理解析 一、反向代理 工作流程 用戶通過域名發出訪問Web服務器的請求,該域名被DNS服務器解析為反向代理服務器的IP地址; 反向代理服務器接受用戶的請求; 反向代理服務器在本地緩存中查找請求的內容,找到后直接把內容發送給用戶; 如果本地緩存里沒有用戶所請求 ...
kprobe是linux內核的一個重要特性,是一個輕量級的內核調試工具,同時它又是其他一些更高級的內核調試工具(比如perf和systemtap)的“基礎設施”,4.0版本的內核中,強大的eBPF特性也寄生於kprobe之上,所以kprobe在內核中的地位就可見一斑了。本文想把kprobe的原理掰 ...
前言 EventBus的核心思想是觀察者模式 (生產/消費者編程模型) 。 SpringBoot+EventBus使用教程(一) SpringBoot+EventBus使用教程(二) ...
CAS底層原理 概念 CAS的全稱是Compare-And-Swap,它是CPU並發原語 它的功能是判斷內存某個位置的值是否為預期值,如果是則更改為新的值,這個過程是原子的 CAS並發原語體現在Java語言中就是sun.misc.Unsafe類的各個方法。調用UnSafe類中的CAS方法 ...
全文總結 1.I/O多路復用是什么意思?多個網絡I/O操作復用一個單線程。 2.為什么Redis要使用 I/O 多路復用呢?Redis是單線程的,所有操作都是按照順序線性執行的 ...