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正则化项
名称 说明 缺点L0 让所有的权重w更有稀疏性，即w=0的数量尽量多 难以收敛L1 让所有的权重w更有稀疏性，即w=0的数量尽量多，会学...
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神经网络神经元个数的确定
当训练集确定之后，输入层结点数和输出层结点数随之而确定，首先遇到的一个十分重要而又困难的问题是如何优化隐层结点数和隐层数。实验表明，如果隐层结点...
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神经网络激活函数可视化
在神经网络中，激活函数决定来自给定输入集的节点的输出，其中非线性激活函数允许网络复制复杂的非线性行为。正如绝大多数神经网络借助某种形式的梯度下降...
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分类器性能指标之ROC曲线、AUC值一**** roc****曲线 1、roc曲线：接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上...
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梯度下降优化算法综述
https://blog.csdn.net/google19890102/article/details/69942970
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深度学习中 epoch，batch size, iterations的区别
在大部分深度学习架构中都抛不开三个概念epoch，[batch size], iterations；接下来就对这三个概念逐一解释一下 one e...
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自然语言处理
自然语言处理系列（10）：自然语言处理的发展与趋势自然语言处理系列（9）：DCNN自然语言处理系列（8）：RCNN自然语言处理系列（7）：Tex...
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