為什么學習距離度量？ 在機器學習中，對高維數據進行降維的主要目的是希望找到一個合適的低維空間，在此空間中進行學習能比原始空間性能更好．事實上，每個空間對應了在樣本屬性上定義的一個距離度量，而尋找合適的空間，實質上就是在尋找一個合適的距離度量．那么，為何不直接嘗試“ 學習” 出一個合適的距離度量 ...

隨着移動端市場的強勢崛起，web的開發也變得愈發復雜，對於個體開發者來說，自己開發的網站，在電腦、手機、Pad等上面都要有正常的顯示以及良好的用戶體驗。如果每次都要自己去調整網頁去匹配各個不同的客戶端設備，這個工作量可想而知。如果網站可以自適應瀏覽器大小，對於開發者來說，無疑是天大的福音。今天 ...

需求： 一張圖片寬度要求在不同分辨率的屏幕下都能達到100%滿屏的寬度，圖片不能變形。 <div class="img"><img src="1.jpg" alt="測試圖片"/></div> 第一反應是，根據圖片的寬高比設置圖片的高度，如：圖片是1920 ...

Reference：ADADELTA: An Adaptive Learning Rate Method 超參數 超參數（Hyper-Parameter)是困擾神經網絡訓練的問題之一，因為這些參數不可通過常規方法學習獲得。 神經網絡經典五大超參數: 學習率(Leraning Rate)、權 ...

開計算幾何的坑辣 之前就是一些點、線、面、以及凸包、半平面交、旋轉卡殼 對於面積的並，如果全是矩形，可以矩形面積並，輪廓線全是直線，可以叉積 當遇到非常不規則的圖形組合的時候，如圓弧，就要用到積 ...

我正使用TensorFlow來訓練一個神經網絡。我初始化GradientDescentOptimizer的方式如下： 問題是我不知道如何為學習速率或衰減值設置更新規則。如何在這里使用自適應學習率呢？ 最佳解 ...

前言 最近三周基本處於9-10-6與9-10-7之間，忙碌的節奏機會丟失了自己。除了之前干施工的那段經歷，只看參加軟件開發以來，前段時間是最繁忙的了。忙的原因，不是要完成的工作量大，而是各種環境問題，各種溝通協調問題。從這個項目，我是體會到了人一多，花在溝通協調上的成本 ...

Tensorflow 自適應學習速率 在模型的初期的時候，往往設置為較大的學習速率比較好，因為距離極值點比較遠，較大的學習速率可以快速靠近極值點；而，后期，由於已經靠近極值點，模型快收斂了，此時，采用較小的學習速率較好，較大的學習速率，容易導致在真實極值點附近來回波動，就是無法抵達極值點 ...