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深度學(xué)習(xí)筆記：欠擬合、過擬合 防止過擬合（一）：正則化 防止過擬合（二）：Dropout 數(shù)據(jù)增強(qiáng)（Date Augmentation） 增加數(shù)據(jù)集大小是解決過擬合最重要的途徑。但是收集樣本數(shù)據(jù)和標(biāo)注往往是代價(jià)昂貴的，在有限的數(shù)據(jù)集上，通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)可以增加訓(xùn)練的樣本數(shù)量，獲得一定程度上的性能提升。
新樣本后怎么添加自動(dòng)學(xué)習(xí)的模型中？
前言 我的研究需要多大樣本量？我的研究樣本量已經(jīng)有了，有多大概率可以得出有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的統(tǒng)計(jì)結(jié)果（這個(gè)樣本量值得去做研究嗎）？這些問題都可以通過功效分析（Power Analysis）來解決。 要進(jìn)行功效分析，先要了解一下分析中涉及4個(gè)統(tǒng)計(jì)量：樣本量（Sample Size）、效應(yīng)值（Effect
生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)、高級主題、5.2 自動(dòng)編碼器、在職高新課-深度學(xué)習(xí)、要求、目標(biāo)、課程安排、環(huán)境要求、1.1 深度學(xué)習(xí)介紹、深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、1.3 淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、1.4 深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)進(jìn)階、2.1 多分類與TensorFlow、5、得出每次訓(xùn)練的
5.1 生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN) 高級主題 5.2 自動(dòng)編碼器 在職高新課-深度學(xué)習(xí) 要求 目標(biāo) 課程安排 環(huán)境要求 1.1 深度學(xué)習(xí)介紹 深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 1.3 淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 深度學(xué)習(xí)進(jìn)階 2.1 多分類與TensorFlow 5、得出每次訓(xùn)練的準(zhǔn)確率（通
據(jù)集有點(diǎn)大，有100G左右，有時(shí)候訓(xùn)練會(huì)報(bào)“No space left on device”的錯(cuò)誤，有時(shí)候又不會(huì)，請問訓(xùn)練作業(yè)最大支持加載多大的數(shù)據(jù)集呢？2、【截圖信息】【日志信息】（可選，上傳日志內(nèi)容或者附件）
Problem Description 這次xhd面臨的問題是這樣的：在一個(gè)平面內(nèi)有兩個(gè)點(diǎn)，求兩個(gè)點(diǎn)分別和原點(diǎn)的連線的夾角的大小。 注：夾角的范圍[0，180]，兩個(gè)點(diǎn)不會(huì)在圓心出現(xiàn)。 Input 輸入數(shù)據(jù)的第一行是一個(gè)數(shù)據(jù)T，表示有T組數(shù)據(jù)。 每組數(shù)據(jù)有四個(gè)實(shí)數(shù)x1
理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理及常見深度學(xué)習(xí)算法的結(jié)構(gòu)和基本原理。
https://bbs.csdn.net/wap/topics/230059600 請問在mysql中int和bigint差別有多大？在什么情況下需要用到bigint？ bigint 帶符號的范圍是-9223372036854775808到9223372
?????????? https://gitee.com/yinuo112/AI/blob/master/深度學(xué)習(xí)/嘿馬深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)性知識教程/note.md ???? ??????全教程總章節(jié) ??????本篇主要內(nèi)容 深度學(xué)習(xí)進(jìn)階 知道softmax回歸的原理 應(yīng)用softmax_cross_entro
不同區(qū)域時(shí)，才會(huì)發(fā)生不同的X-形式，才會(huì)有不同的處理。3. 深度學(xué)習(xí)就是在數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)下，從一個(gè)X-形式變到另一個(gè)X-形式。為什么深度學(xué)習(xí)能很有效？為什么深度學(xué)習(xí)很有效？我認(rèn)為，有兩個(gè)基本的原因： 其一：一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型建立之時(shí)，其實(shí)就決定了這個(gè)模型是否有效，因?yàn)樵谶@時(shí)，這個(gè)
最近接手一個(gè)使用 mybatis plus開發(fā)的項(xiàng)目， 大概看下來， mybatis plus真的不適合企業(yè)級開發(fā)。如果是個(gè)人的小項(xiàng)目，快速上線的demo原型，使用mybatis plus固然是比較快的。但是作為一個(gè)企業(yè)級大項(xiàng)目， 特別是 對于表、字段、索引、查詢 都要慎之又慎的項(xiàng)目，使用mybatis
??????教程全知識點(diǎn)簡介：1.深度學(xué)習(xí)概述包括深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)區(qū)別、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場景、深度學(xué)習(xí)框架介紹、項(xiàng)目演示、開發(fā)環(huán)境搭建（pycharm安裝）。2. TensorFlow基礎(chǔ)涵蓋TF數(shù)據(jù)流圖、TensorFlow實(shí)現(xiàn)加法運(yùn)算、圖與TensorBoard（圖結(jié)構(gòu)、圖相關(guān)
1999)。核機(jī)器的一個(gè)主要缺點(diǎn)是計(jì)算決策函數(shù)的成本關(guān)于訓(xùn)練樣本的數(shù)目是線性的。因?yàn)榈?i 個(gè)樣本貢獻(xiàn) αik(x, x(i)) 到?jīng)Q策函數(shù)。支持向量機(jī)能夠通過學(xué)習(xí)主要包含零的向量 α，以緩和這個(gè)缺點(diǎn)。那么判斷新樣本的類別僅需要計(jì)算非零 αi 對應(yīng)的訓(xùn)練樣本的核函數(shù)。這些訓(xùn)練樣本被稱為支持向量 (support
1999)。核機(jī)器的一個(gè)主要缺點(diǎn)是計(jì)算決策函數(shù)的成本關(guān)于訓(xùn)練樣本的數(shù)目是線性的。因?yàn)榈?i 個(gè)樣本貢獻(xiàn) αik(x, x(i)) 到?jīng)Q策函數(shù)。支持向量機(jī)能夠通過學(xué)習(xí)主要包含零的向量 α，以緩和這個(gè)缺點(diǎn)。那么判斷新樣本的類別僅需要計(jì)算非零 αi 對應(yīng)的訓(xùn)練樣本的核函數(shù)。這些訓(xùn)練樣本被稱為支持向量 (support
深度學(xué)習(xí)概念 深度學(xué)習(xí)(Deep Learning, DL)由Hinton等人于2006年提出，是機(jī)器學(xué)習(xí)(MachineLearning, ML)的一個(gè)新領(lǐng)域。 深度學(xué)習(xí)被引入機(jī)器學(xué)習(xí)使其更接近于最初的目標(biāo)----人工智能（AI，Artificial Intelligence）
v 距離拉大時(shí)而減小。局部核可以看作是執(zhí)行模版匹配的相似函數(shù)，用于度量測試樣本 x 和每個(gè)訓(xùn)練樣本 x(i) 有多么相似。近年來深度學(xué)習(xí)的很多推動(dòng)力源自研究局部模版匹配的局限性，以及深度學(xué)習(xí)如何克服這些局限性 (Bengio et al., 2006a)。決策樹也有平滑學(xué)習(xí)的局限
??????????code git倉庫： https://gitee.com/yinuo112/AI/blob/master/深度學(xué)習(xí)/嘿馬深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測教程/note.md 直接get???? ? 本教程項(xiàng)目亮點(diǎn) ?? 知識體系完整：覆蓋從基礎(chǔ)原理、核心方法到高階應(yīng)用的全流程內(nèi)容
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