1 導入實驗所需要的包 2 下載MNIST數據集以及讀取數據 3 定義模型 4 參數初始化 5 定義訓練函數 6 開始訓練 ...

1 導入需要的包 2 下載MNIST數據集以及讀取數據 3 初始化模型參數 4 手動實現dropout 設丟棄概率為$p$，那么有$p$ 的概率 $h_i$ 會被清 零，有$1−p$ 的概率 $h_i$ 會除以 $1−p$ 做拉伸。由此定義進行 ...

1 導入實驗需要的包 2 加載數據集 3 初始化參數 4 定義激活函數 5 定義網絡模型 6 定義損失函數和優化算法 7 定義評價函數 8 定義訓練函數 ...

1 導入需要的包 2 下載MNIST數據集以及讀取數據 3 定義模型 4 定義訓練模型 5 比較不同dropout的影響 ...

1 導入實驗所需要的包 2 下載MNIST數據集和讀取數據 3 定義模型參數 4 定義模型 第一種：定義一個有 三層 的前饋神經網絡 第二種：定義一個有 四層 的前饋神經網絡 第三種：定義一個有 五層 的前饋 ...

本節主要是填前面的坑，前面要對正則化，以及多分類的問題進行一個單獨總結，這里就通過搜集一些網上資料對這兩塊內容進行一個總結。 1.正則化 　　正則化是一種回歸形式，為了防止模型的過擬合的方法，它將系數估計（coefficient estimate）朝零的方向進行約束、調整或縮小 ...

sklearn中實現多分類任務（OVR和OVO） 1、OVR和OVO是針對一些二分類算法（比如典型的邏輯回歸算法）來實現多分類任務的兩種最為常用的方式，sklearn中專門有其調用的函數，其調用過程如下所示： 實現結果如下所示： ...

1.導言 現在多任務學習根據實現方法可以粗略地被分為兩種，一個是基於神經網絡的多任務學習[1][2][3][4]，這種多任務學習在CV和NLP取得了大量的應用。 然而我們最根溯源，其實多任務學習最開始並不是基於神經網絡的，而是另一種經典的方法——基於正則表示的多任務學習，我們這篇文章也主要 ...