發(fā)簡信
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Day 7: CNN1. 引子————邊界檢測 可以通過設(shè)計特定的filter，讓它去跟圖片做卷積，就可以識別出圖片中的某些特征，比如邊界。 CNN（convolu...
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Day 6: 參數(shù)調(diào)節(jié)我們平時一直都在說“調(diào)參、調(diào)參”，但實際上，不是調(diào)“參數(shù)”，而是調(diào)“超參數(shù)” 1.參數(shù)（Parameter） 參數(shù)是我們訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最終要學(xué)習(xí)的...
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Day 5: 激活函數(shù)激活函數(shù) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每一層基本都是在一個線性運算后面來一個非線性激活函數(shù)（Activation function），再把值傳給下一層的 為啥要有...
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Day 4: 優(yōu)化算法
1.Gradient Decent 把所有的訓(xùn)練樣本丟進去訓(xùn)練一次之后，把W和b更新一次，然后重復(fù)這個過程，具體重復(fù)多少次就看我們的“迭代次數(shù)”...
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Day 3: 參數(shù)初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始化 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)主要是權(quán)重（weights）：W， 和偏置項（bias）：b 1) 0初始化 不管是哪個神經(jīng)元，它的前向傳播和...
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Day 2: 正則化1、Bias（偏差） & Variance（方差） bias就是衡量訓(xùn)練集和我們的最小誤差的差距 variance是指你的驗證集和你訓(xùn)練集的效果...
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Day 1：logistics regression1.logistics regression model y' = σ(WTx+b) 激活函數(shù)：sigmoid函數(shù) 損失函數(shù)：L(y',y) =...