zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 深度学习入门2

    ---恢复内容开始---

    title: why batch norm work

    没太理解

    title: softmax regression

    多分类问题,输出层变成一个n维向量,有几个类就几维,每一个元素对应属于这个类的概率

    softmax激活函数,挺简单的啊

    softmax这一层,本身是划分线性边界的

    title: deep learning frameworks

    选择框架的标准,编程的简洁性,运行的速度,真正的开源

    tensorflow里面,只需要显式的指明正向传播,反向传播是框架会帮我算的

    第三系列课程:structing machine learning projects

    title: why ML strategy

    因为网络中,可以调整的东西太多了,激活函数,层数,节点数,数据集,学习率等等

    如果瞎试的话,效率很低

     

    title:orthogonalization

    正交化,代表一种思想,对于每一个参数的调整,刚好对应系统某一方面的表现的变化,这样的话我们才好做tuning

    title: single number evaluation metric

    选一个最关注的指标,以此为标准训练模型

    title: satisficing and optimizing metric

    满足指标,比如运行时间,低于某一个阈值就可以了,

    优化指标,比如准确率,越高越好,

    ---恢复内容结束---

    title: why batch norm work

    没太理解

    title: softmax regression

    多分类问题,输出层变成一个n维向量,有几个类就几维,每一个元素对应属于这个类的概率

    softmax激活函数,挺简单的啊

    softmax这一层,本身是划分线性边界的

    title: deep learning frameworks

    选择框架的标准,编程的简洁性,运行的速度,真正的开源

    tensorflow里面,只需要显式的指明正向传播,反向传播是框架会帮我算的

    第三系列课程:structing machine learning projects

    title: why ML strategy

    因为网络中,可以调整的东西太多了,激活函数,层数,节点数,数据集,学习率等等

    如果瞎试的话,效率很低

     

    title:orthogonalization

    正交化,代表一种思想,对于每一个参数的调整,刚好对应系统某一方面的表现的变化,这样的话我们才好做tuning

    title: single number evaluation metric

    选一个最关注的指标,以此为标准训练模型

    title: satisficing and optimizing metric

    满足指标,比如运行时间,低于某一个阈值就可以了,

    优化指标,比如准确率,越高越好,

  • 相关阅读:
    [CF1355] Codeforces Round #643 (Div. 2)
    [ABC189] AtCoder Beginner Contest 189
    P3702 [SDOI2017]序列计数 (三模数NTT)
    P3321 [SDOI2015]序列统计 (NTT快速幂)
    洛谷P4157 [SCOI2006]整数划分
    洛谷P2553 [AHOI2001]多项式乘法
    洛谷P1919 (模板)A*B Problem升级版(FFT快速傅里叶)
    MySQL学习总结-详细版(包括下载安装)
    查看oracle数据库中表是否被锁
    SQL优化(面试题)
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zherlock/p/10974734.html
Copyright © 2011-2022 走看看