Neural Network
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Baoxin_UCAS
这个作者很懒，什么都没留下…
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Lecture 10: Combining multiple neural networks to improve generalization
此课程是Hinton在coursera上的教程，这篇博文是我的学习笔记。首先看题目，这节课讲的是基于上一节课的内容，通过多种方法的组合回来增强神经网络的泛化能力。第一节：Combining networkds: The bias-variance trade-offWhen the amount of training data is limited, we g原创 2017-04-28 18:56:53 · 316 阅读 · 0 评论 -
Lecture 11: Hopfield Nets
首先声明，这是Hinton在coursera上的课程的学习笔记，一切观点以Hinton观点为准，此博客只是我的个人观点，欢迎点评。第一节：Hopfield NetsJohn Hopfield realized that if the connections are symmetric, there is a global energy function.Each bin原创 2017-05-01 21:36:20 · 591 阅读 · 0 评论 -
pytorch中tensor索引的理解
最近在学习pytorch，对于索引这一块，总是感觉有点晕，经过自己的一番探索，将自己的理解分享一下。如有不对，请大神们不惜赐教，欢迎随时纠正。先区分一下索引和切片从概念的角度讲：索引：提取其中的某个元素（对座查找）切片：用刀来切出要留下的东西从操作的角度看：import torch as t以二维数据为例子a=t.arange(16).view(4, 4)...原创 2019-10-16 13:32:13 · 2031 阅读 · 1 评论 -
如何提高模型的泛化能力
本博客纯属个人观点，不喜勿喷，也欢迎大神们留言补充。我们把提高泛化能力的方法分为4类数据端 模型端 训练过程 后处理下面分别从这4个部分进行分类一、数据端方法：1. data augmentation（CV domain）直接对原始数据处理平移 加噪 去噪 翻转 裁剪 旋转 加权 。。。。间接对原始数据处理，这里主要指按照不同的需求进行特定处理...原创 2019-10-16 13:31:44 · 5171 阅读 · 0 评论