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用技术仰望星空
怕什么真理无穷，进一寸有进一寸的欢喜！
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杂谈
Loss function选择问题 分类问题： 交叉熵损失、softmax 回归问题： L1、L2(欧几里得）损失 降维方法： t-SNE t-分布邻域嵌入原创 2019-12-02 16:26:02 · 130 阅读 · 0 评论 -
upsampling
cs231n 分割一课中 unsampling的几种方法原创 2019-12-02 11:48:32 · 292 阅读 · 0 评论 -
rnn
一层rnn 多层rnn,一般使用的rnn不会太深 对于长时间序列rnn，容易出现梯度消失和梯度爆炸现象 于是改变rnn结构，出现LSTM 仅使用numpy实现时间截断反向传播rnn https://gist.github.com/karpathy/d4dee566867f8291f086 """ Minimal character-level Vanilla RNN model. Wri...原创 2019-12-02 11:07:12 · 213 阅读 · 0 评论 -
迁移学习
原创 2019-11-30 11:35:27 · 118 阅读 · 0 评论