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RSS订阅原创 动手学DP | LeNet实现
LeNet是最早发布的卷积神经网络之一。网络整个的设计都比较小，总参数约6万个。LeNet共有七层，包含卷积层、汇聚（池化）层和全连接层。我们对原始模型做了一点小改动，去掉了最后一层的高斯激活。除此之外，这个网络与最初的LeNet-5一致。随着网络层次的加深，宽度会逐渐降低，而信道逐渐增多。另外，这个网络用的池化层是平均池化层，这在当时比较流行。特殊之处在于，在每个卷积层+池化层之后，都会加一个sigmoid层，用于修正输出结果。现在更多使用relu来修正。
2023-11-26 20:03:03
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原创 动手学DP | 实战 Kaggle 比赛：房价预测
动手学深度学习第一部分结束，记录一下编程逻辑及存在问题。Kaggle链接根据给出的特征，预测对应的房价，特征包括房子类型、临街宽度、各层的面积等等，有整数、离散值、浮点数，存在缺失值。 1 观察数据 1.1 下载数据 Kaggle API 或者 直接下载到本地 观察训练数据集 训练数据包含1460个样本，每个样本有80个特征和1个标签（SalePrice） 测试数据集包含1459个样本，每个样本有80个特征。 注意：Id列直接从1顺次排到2919的，训练数据取的是1
2023-11-24 14:35:44
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空空如也
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