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  • 來(lái)自凌晨4點(diǎn)半的思考

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

  • 依賴(lài)反轉(zhuǎn)_按鈕與燈

    帶來(lái)的好處是,按鈕不需要理解燈的細(xì)節(jié),只要一個(gè)燈實(shí)現(xiàn)了按鈕的接口,就能控制這盞燈,非常靈活。像GUI開(kāi)發(fā)中實(shí)現(xiàn)監(jiān)聽(tīng)器獲得窗口關(guān)閉事件就是個(gè)很好的例子。

  • 反射

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

  • 應(yīng)該知道的訓(xùn)練GAN的技巧

    有經(jīng)驗(yàn)的朋友知道,訓(xùn)練和微調(diào)GANs網(wǎng)絡(luò)是非常困難的。這里有一些技巧我們應(yīng)該時(shí)刻放在心上。和深度學(xué)習(xí)很多問(wèn)題一樣,與其說(shuō)科學(xué)不如說(shuō)是煉金術(shù):這些...

  • 為什么縮放特征值

    首先,如果特征集只包含一個(gè)特征值時(shí),縮放所帶來(lái)的好處微乎其微或根本沒(méi)有。當(dāng)特征集包含多個(gè)特征時(shí),縮放能帶來(lái)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(jì)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(biāo)準(zhǔn)方法嗎?

    這是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。簡(jiǎn)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(duì)自己的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試。即便如此,我們?nèi)栽谙旅媪谐?..

  • 為什么隨機(jī)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(gè)批量可能相當(dāng)巨大,如果是超大批量,則單次迭代就可能要花費(fèi)很長(zhǎng)的時(shí)間計(jì)算。 包含隨機(jī)抽象樣本的大量數(shù)據(jù)集可能包...

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