cs231n笔记
关注
分享
扫一扫
KangRoger
这个作者很懒，什么都没留下…
展开
-
cs231n-(5)神经网络-1：建立架构
介绍了神经元如何组成神经网络；激活函数；网络层数的意义。原创 2016-09-14 00:05:59 · 3209 阅读 · 0 评论 -
cs231n-(2)线性分类器：SVM和Softmax
讲解了线性分类器，要理解score function和loss function，以及svm的评分和softmax的概率原创 2016-09-03 21:17:41 · 7295 阅读 · 0 评论 -
cs231n-(1)图像分类和kNN
cs231n（1）讲述图像分类的任务、难点；训练集、验证集、测试集区别；NN原创 2016-09-03 09:40:25 · 9004 阅读 · 1 评论 -
cs231n-(9)迁移学习和Fine-tune网络
介绍适合fine-tune的场景，以及方法。原创 2017-02-18 21:55:09 · 7193 阅读 · 0 评论 -
cs231n-(8)理解和可视化卷积网络
理解卷积神经网络学习内容，可视化原创 2017-02-18 21:53:20 · 4940 阅读 · 0 评论 -
cs231n-(7)卷积神经网络：架构，卷积层/池化层
卷积神经网络的架构，以及常用到的层原创 2017-02-18 21:51:07 · 38045 阅读 · 3 评论 -
cs231n-(6)实现Minimal神经网络
训练一个Minimal神经网络原创 2017-02-18 21:46:07 · 1386 阅读 · 0 评论 -
cs231n-(5)神经网络-3：学习和评估
在学习过程中一些检查技巧，训练技巧，参数更新方式，以及最终模型集成和评估。原创 2016-10-22 11:06:12 · 5317 阅读 · 0 评论 -
cs231n-(4)反向传播
梯度反向传播，分阶段计算，链式法则原创 2016-09-08 22:32:19 · 2784 阅读 · 0 评论 -
cs231n-(3)最优化：随机梯度下降
介绍了梯度下降法，包括计算梯度的方法，检查梯度，随机梯度下降和批梯度下降原创 2016-09-04 11:46:25 · 3819 阅读 · 0 评论 -
cs231n-(5)神经网络-2：设置数据和Loss
数据预处理方法，权重初始化方法，以及正则化方法原创 2016-09-24 14:56:35 · 7140 阅读 · 0 评论