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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(jié). 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. 第一次思考考研這件事還是在許多...

  • 依賴反轉(zhuǎn)_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(guān)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(chǔ)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.String,所有基礎(chǔ)類型的包裝類,接...

  • 應(yīng)該知道的訓(xùn)練GAN的技巧

    有經(jīng)驗的朋友知道,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)該時刻放在心上。和深度學(xué)習(xí)很多問題一樣,與其說科學(xué)不如說是煉金術(shù):這些技巧只是經(jīng)驗,不是理論指導(dǎo)。他...

  • 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(dāng)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的收斂。 2. 幫助避免 “N...

  • 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(隨機選擇)。 方便變量 之所...

  • 有適用于調(diào)整超參的標(biāo)準(zhǔn)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)栽谙旅媪谐隽藥讞l可為您提供指導(dǎo)的經(jīng)驗法則...

  • 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(dāng)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)集可能包含冗余數(shù)據(jù)。實際上,批量越大,...

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