方差和標准差的公式是什么
1、若x1,x2,x3......xn的平均數為M，則方差公式可表示為： 2、標准差的公式 公式中數值X1，X2，X3，......XN(皆為實數)，其平均值(算術平均值)為μ，標准差為σ。 方差的性質： 當數據分布比較分散（即數據在平均數附近波動較大）時 ...
原文：殘差是什么？擬合是什么？
殘差在數理統計中是指實際觀察值與估計值 擬合值 之間的差。 擬合：如果待定函數是 線性，就叫 線性擬合或者 線性回歸 主要在統計中 ，否則叫作 非線性擬合或者 非線性回歸。表達式也可以是 分段函數，這種情況下叫作樣條擬合。 一組觀測結果的數字統計與相應數值組的吻合。形象的說,擬合就是把平面上一系列的點，用一條光滑的曲線連接起來。因為這條曲線有無數種 ...
2020-07-20 20:29 0 2043 推薦指數：
相關推薦
共模與差模的區別是什么?
什么是共模干擾和差模干擾電壓電流的變化通過導線傳輸時有二種形態，我們將此稱做"共模"和"差模"。設備的電源線，電話等的通信線，與其它設備或外圍設備相互交換的通訊線路，至少有兩根導線，這兩根導線作為往返線路輸送電力或信號。但在這兩根導線之外通常還有第三導體，這就是"地線"。干擾電壓和電流分為兩種 ...
殘差網絡---ResNet
目錄 一、殘差塊(Residual Block) 二、 殘差網絡為什么有用 三、ResNet網絡結構 四、代碼實現 ...
殘差網絡
---恢復內容開始--- 景 （1）為什么殘差學習的效果會如此好？與其他論文相比，深度殘差學習具有更深的網絡結構，此外，殘差學習也是網絡變深的原因，為什么網絡深度如此重要？ 解答：一般認為神經網絡的每一層分別對應於提取不同層次的特征信息，有低層，中層和高層，而網絡越深的時候，提取到的不同層次 ...
殘差網絡(ResNets)
殘差網絡(ResNets)(Residual Networks (ResNets)) 非常非常深的神經網絡是很難訓練的，因為存在梯度消失和梯度爆炸問題。習跳躍連接（Skip connection），它可以從某一層網絡層獲取激活，然后迅速反饋給另外一層，甚至是神經網絡的更深層。我們可以利用跳躍連接 ...
殘差網路詳解
轉自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/72679537 殘差網絡在設計之初，主要是服務於卷積神經網絡(CNN)，在計算機視覺領域應用較多，但是隨着CNN結構的發展，在很多文本處理，文本分類里面(n-gram)，也同樣展現出來很好的效果。 首先先明確一下幾個深度 ...
殘差網絡的作用
對於plain net，當網絡層次較深時，深層網絡越難訓練 inception net可以代替人工去選擇卷積核的尺寸，需要需要用池化層 ...
殘差網絡（ResNet）
一直拖着沒研究大名鼎鼎的殘差網絡，最近看YOLO系列，研究到YOLOv3時引入了殘差網絡的概念，逃不過去了，還是好好研究研究吧~ 一，引言 殘差網絡是深度學習中的一個重要概念，這篇文章將簡單介紹殘差網絡的思想，並結合文獻討論殘差網絡有效性的一些可能解釋。 以下是本文的概覽 ...