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  • 來自凌晨4點半的思考

    題目里用到思考這個詞是高估自己了, 不如說是糾結. 白天老板無意間, "小劉啊, 又沒有考慮過考研", 這么的靈魂一問, 直擊到我的內(nèi)心深處. ...

  • 依賴反轉_按鈕與燈

    帶來的好處是,按鈕不需要理解燈的細節(jié),只要一個燈實現(xiàn)了按鈕的接口,就能控制這盞燈,非常靈活。像GUI開發(fā)中實現(xiàn)監(jiān)聽器獲得窗口關閉事件就是個很好的例子。

  • 反射

    Java中的類型要么是引用,要么是基礎類型。Classes,枚舉,數(shù)組這些繼承Object的和接口都是引用類型。比如java.lang.Stri...

  • 應該知道的訓練GAN的技巧

    有經(jīng)驗的朋友知道,訓練和微調(diào)GANs網(wǎng)絡是非常困難的。這里有一些技巧我們應該時刻放在心上。和深度學習很多問題一樣,與其說科學不如說是煉金術:這些...

  • 為什么縮放特征值

    首先,如果特征集只包含一個特征值時,縮放所帶來的好處微乎其微或根本沒有。當特征集包含多個特征時,縮放能帶來以下好處: 1. 幫助梯度下降法更快速...

  • TensorFlow常用參數(shù)

    常用超參數(shù) steps:是指迭代的總次數(shù)。一步計算一批產(chǎn)生的loss,然后使用該值修改模型的參數(shù)一次。 batch size:是指單歩的樣本數(shù)量...

  • 有適用于調(diào)整超參的標準方法嗎?

    這是一個常見的問題。簡短的答案是,不同超參數(shù)的效果取決于數(shù)據(jù)。因此,不存在必須遵循的規(guī)則,您需要對自己的數(shù)據(jù)進行測試。即便如此,我們?nèi)栽谙旅媪谐?..

  • 為什么隨機梯度要小批量

    現(xiàn)在我們的數(shù)據(jù)可能包含海量特征,一個批量可能相當巨大,如果是超大批量,則單次迭代就可能要花費很長的時間計算。 包含隨機抽象樣本的大量數(shù)據(jù)集可能包...

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