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為什么要采用最大池化層對特征圖進(jìn)行下采樣？對于一個網(wǎng)絡(luò)，我們先使用了maxpooling進(jìn)行池化，得到的網(wǎng)絡(luò)模型架構(gòu)如下： 然后我們刪除了其中的最大池化層，得到了網(wǎng)絡(luò)模型架構(gòu)如下： 這種...
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機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征工程
特征工程(feature engineering)：是指將數(shù)據(jù)輸入模型之前，利用關(guān)于數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的知識對數(shù)據(jù)進(jìn)行硬編碼的變換(而不是由模型...
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防止神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過擬合的常用方法
1.獲取更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)2.減小網(wǎng)絡(luò)容量3.添加權(quán)重正則化4.添加dropout
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誤差反向傳播中批版本Affine層關(guān)于偏置的反向傳播的一點(diǎn)理解Affine層（仿射變換）的誤差反向傳播圖如下： 正向傳播的公式：Y = X * W + B這里X, W均為矩陣，其中X為輸入數(shù)據(jù)，W為權(quán)重值，...
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怎樣搭建簡單的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？
#1.什么是激活函數(shù)？---將輸入信號的總和轉(zhuǎn)化為輸出信號的函數(shù)被稱為是激活函數(shù)（activefunction）激活函數(shù)的作用在于決定如何來激活...
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在貝葉斯分類計(jì)算條件概率的時候，當(dāng)計(jì)算到某一個attribute的概率為0的時候關(guān)于引入高斯分布細(xì)化概率的簡述貝葉斯理論如下： 如果我們要計(jì)算在Y的條件下，x1x2x3...xd發(fā)生的概率，即計(jì)算P（x1x2x3..xd|Y）的時候，我們假x1x2x3....
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Can we estimate P(Y| X1, X2,…, Xd ) directly from data?
Yes, of course. But in general,, we do not have enough large training da...