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RSS订阅原创 伯禹学习平台打卡（二）
** TASK 03 ** 1.过拟合、欠拟合及其解决方案 （1）过拟合、欠拟合的概念 一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）；另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题，在这里我们重点讨论两个因素：模型复杂度和...
2020-02-19 14:38:32
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原创 伯禹学习平台打卡（一）
TASK1 线性回归 主要内容包括： 1.线性回归的基本要素 基本要素为模型，数据集，损失函数，优化函数， 2.线性回归模型从零开始的实现 3.线性回归模型使用pytorch的简洁实现 TASK2 SOFTMAX和分类模型 主要内容包括： 1.softmax回归的基本概念 2.如何获取Fashion-MNIST数据集和读取数据 3.softmax回归模型的从零开始实现，实现一个对Fashion-M...
2020-02-15 11:46:11
277
空空如也
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