作为数据科学和机器学习相关的研究和开发人员,大家每天都要用到 python。在本文中,我们将讨论一些 python 中的顶级库,开发人员可以使用这些库在现有的应用程序中应用、...
除了L2正则化和随机失活(dropout)正则化,还有几种方法可以减少神经网络中的过拟合: 一.数据扩增 假设你正在拟合猫咪图片分类器,如果你想通过扩增训练数据来解决过拟合,...
理解 dropout(Understanding Dropout) Dropout可以随机删除网络中的神经单元,他为什么可以通过正则化发挥如此大的作用呢? 直观上理解:不要依...
本文是coursera上吴恩达老师的machinelearning课程第六周的个人笔记,如果有幸被同好看到,可以在留言中指出我的问题或者一起讨论! 一、算法评估 1、数据集的...
dropout 正则化(Dropout Regularization) 除了L2正则化,还有一个非常实用的正则化方法——“Dropout(随机失活)”,我们来看看它的工作原理...
为什么正则化有利于预防过拟合呢?(Why regularization reduces overfitting?) 为什么正则化有利于预防过拟合呢?为什么它可以减少方差问题?...
正则化(Regularization) 深度学习可能存在过拟合问题——高方差,有两个解决方法, 一个是正则化, 另一个是准备更多的数据, 这是非常可靠的方法,但你可能无法时时...
这一节我们学习在神经网络学习训练时出现的结果进行分析,偏差和方差的表现和优化,仔细看好咯~ 偏差,方差(Bias /Variance) 几乎所有机器学习从业人员都期望深刻理解...
从今天开始我们进入新的一个大方向了,改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化,首先进入深度学习的一个新层面,先认识下在深度学习中的数据集的分类。 之前可能大家已经了解了神...
深度学习和大脑有什么关联性吗? 回答是:关联不大。 那么人们为什么会说深度学习和大脑相关呢? 当你在实现一个神经网络的时候,那些公式是你在做的东西,你会做前向传播、反向传播、...
参数VS超参数(Parameters vs Hyperparameters) 想要你的深度神经网络起很好的效果,你还需要规划好你的参数以及超参数。 什么是超参数? 比如算法中...
残差 残差在数理统计中是指实际观察值与估计值(拟合值)之间的差。在集成学习中可以通过基模型拟合残差,使得集成的模型变得更精确;在深度学习中也有人利用layer去拟合残差将深度...
SVM! 参考资料支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)参考资料支持向量机(SVM)从入门到放弃再到掌握 支持向量机(Support Vector Machine)是Co...