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原创 【刘二大人】反向传播
如果不加激活函数,则每一层经过线性变换后都可以化简为原始形式,则增加的权重无意义。因此加入非线性的函数,因此式子没办法展开。求导,因为是为了求得损失最小。是对损失进行求导,不是对。
2023-04-20 21:32:09
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原创 DL概念总结
特征提取的好坏异常关键,甚至比学习算法还重要,举个例子,对一系列人的数据分类,分类结果是性别,如果你提取的特征是头发的颜色,无论分类算法如何,分类效果都不会好,如果你提取的特征是头发的长短,这个特征就会好很多,但是还是会有错误,如果你提取了一个超强特征,比如染色体的数据,那你的分类基本就不会错了。如果标签是可以分类的,如0~9手写数字识别,则称这样的有监督学习为分类,如果标签是连续的数据,如身高、年龄、股票等,则称其为回归。这就意味着,特征需要足够的经验去设计,这在数据量越来越大的情况下也越来越困难。
2023-03-20 21:30:30
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Hyperspectral_Image_Transformer_Classification_Ne.pdf
2023-03-13
空空如也
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