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  • 如何入门深度学习

          深度学习是目前非常火热的一门学科,开始受到越来越多的人关注。如果你是一个刚刚入门深度学习领域的人,这份学习笔记或许可以帮你少走很多弯路;如果你不是学生,这些笔记还可以在你忘记某些模型或算法时供你快速查阅。

    本着由浅入深的步骤,分为这几大块内容,主要目录如下:

    1、激活函数

      主要包含:Sigmoid、tanh、Relu、Leaky Relu 等

      详细内容,可参考该链接:机器学习之激活函数

    2、梯度下降

      主要包含:计算图、反向传播、L2 正则化梯度、梯度消失和梯度爆炸等

      详细内容,可参考该链接:梯度下降算法及优化方法

    3、参数

      主要包含:可学习参数和超参数、参数初始化、超参数调优等

    4、正则化

      主要包含:L2 正则化、L1 正则化、Dropout、早停等

    5、模型

      主要包含:逻辑回归、多类分类(Softmax 回归)、迁移学习、多任务学习、卷积神经网络(CNN)、序列模型、Transformer 和 BERT 等

      卷积神经网络(CNN)的详细内容,可参考该链接:目标检测历年最佳模型语义分割历年最佳模型

    6、实用窍门

      主要包含:训练/开发/测试数据集、不匹配的数据分布、输入归一化以及误差分析等

      

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