weixin_41872340的博客

1.eval()eval()2.np.fromstring()fromstring()如：s = ‘1,2,3,4,5’ss = np.fromstring(s,sep=’,’)ss = [1, 2, 3, 4, 5]3.from sklearn.model_selection import StratifiedKFold按照标签的分布进行训练集和验证集的划分4.groupby()添加链接描述按XX进行分组5.np.unique()6.loc与ilochttps://www.c

使用贝叶斯优化方法中的TPE2.nni使用方法step1：定制搜索空间：给超参一个大概的范围step2 : 修改训练代码，让nii产生动态的超参运用于训练中step3 ： 调参器算法等策略配置3、nni结合baseline...

LRN全称为Local Response Normalization，即局部响应归一化层LRN函数类似DROPOUT和数据增强作为relu激励之后防止数据过拟合而提出的一种处理方法。这个函数很少使用，基本上被类似DROPOUT这样的方法取代，见最早的出处AlexNet论文对它的定义, 《ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural N...