InFiNiTeemo的博客

@tf.custom_gradient初衷网上资料较少，而且官方文档比较ambigious(也许有误)，花了比较久的时间搞懂这个修饰器，记此贴防止大家走弯路。官方文档参考文档 介绍@tf.custom_gradient装饰器允许控制对梯度的一连串操作，这样做的好处是提供一种更有效率更稳定方式。考虑一种情况由于数值不稳定性，x=100处的梯度(▽f=∂∂xi⃗\bigtria...

论文地址：https://arxiv.org/abs/1409.1556VGGNet是牛津大学计算机视觉组（VisualGeometry Group）和GoogleDeepMind公司的研究员一起研发的的深度卷积神经网络。VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，通过反复堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层，VGGNet成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络。

1.绘制流程2.基础语法及函数plt.figure() 创建一个空白画布，可以指定画布大小及像素figure.add_subplot() 创建并选中子图，可以指定子图行数，列数，以及选定图片编号 plt函数.title() .xlabel() #在当前图片中添加x轴名称，可以指定位置颜色， 字体大小.ylabel() #同上.xlim()   #指定当前x轴...

                 Python以及线性回归复习整理（三）基础分类 监督学习监督学习分为分类和回归，区别就在于标签是连续变量还是离散变量我的理解：连续不是指数据是连续或者离散，而是值数据范围是连续或者离散， 比如湿度可以看做连续。 而离散变量例如男女， 当然连续变量和离散变量可以相互转化， 但要考虑数据的量级，范围等因素强化学习强化学习是智能体（Agent...

各种术语Prob 模型显著性(显著性，又称统计显著性（Statistical significance）， 是指零假设为真的情况下拒绝零假设所要承担的风险水平，又叫概率水平，或者显著水平。)方差齐性检验意义在于反映了一组数据与其平均值的偏离程度过拟合与欠拟合过拟合： 将随机误差拟合到模型。 表现为训练集拟合效果特别好，测试集拟合很差欠拟合： 没有拟合到足够的规律。 多元...

最近在学习Tensorflow实战，可以在熟悉的章节上策马奔腾，但是有些章节就举步维艰（比如这一节），此篇目的是深入理解此章节。持久化原理及数据格式整理当使用save.save()时，TensorFlow程序会自动生成4个文件,这4个文件用来实现TensorFlow模型的持久化:meta_info_def : 它记录了TensorFlow计算图中的元数据以及TensorFlwo程序中所...

EM算法通过概率变换（添加隐变量），使得似然函数分解为Lowerbound+KL divergence的方式，利用KL>=0，令KL=0然后最大化lowerbound.通过不断扩大lowerbound来优化似然函数达到局部最优。信息论Dkl散度>0Jenson‘s inequality -> 对数求和不等式 -> Dkl>0...