深度學習基礎知識
目錄 一、Normlization BN LN 二、過擬合和欠擬合 如何區分過擬合和欠擬合？ 過擬合的原因？ ...
原文：深度學習基礎知識
第一講 深度學習概述 . 深度學習的引出 特點： 通過 組合低層特征，形成了更加抽象的 高層特征。 表達式中的 u，w參數需要在訓練中通過 反向傳播多次迭代調整，使得整體的 分類誤差最小。 深度學習網絡往往 包含多個中間層 隱藏層 ，且網絡結構要更復雜一些。 . 數據集及其拆分 Iris 鳶尾花 數據集 分類特征：花萼和花瓣的寬度和長度 數據集在數學上通常表示為 x ,y , x ,y ,..., ...
2020-05-31 20:21 0 954 推薦指數：
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