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正则化正则化当我们训练模型时，我们的模型试图从训练数据中很好地学习细节和噪声，这最终导致在看不见的数据上表现不佳。 也就是说，当训练中，模型向右移时，模型的复杂度增加，使得训练误差减小，而测试误差没有减小。这容易造成过拟合。正则化如何减少过拟合如果你研究过机器学习中正则化的概念，你会有一个公平的想法，正则化惩罚系数。在深度学习中，它实际上惩罚节点的权重矩阵。假设我们的正则化系数非常高，以至于一些权重矩阵几乎等于零。这将导致更简单的线性网络和训练数据的轻微欠拟合。如此大的正则化系数值并不是很有

图像归一化概念图像归一化是指对图像进行了一系列标准的处理变换，使之变换为一固定标准形式的过程，该标准图像称作归一化图像。图像归一化是利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图像变换的影响。也就是转换成唯一的标准形式以抵抗仿射变换。图像归一化的作用归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。 目的是为了：(1).避免具有不同物理意义和量纲的输入变量不能平等使用(2).bp中常采用sigmoid函数作为转移函数，归一化能够防止净输入绝对值过.

RPi.GPIORPi.GPIO是什么RPi.GPIO是树莓派引脚管理输入输出的Python模块；RPi.GPIO是干什么用的通过RPi.GPIO，Python可以读取和控制树莓派相关引脚的信息和操作；RPi.GPIO如何使用import RPi.GPIO as GPIO…...

这是课程链接，里面有反向传播的整体代码，之后会敲一遍，然后上代码片段这一节还讲了特征为什么要进行尺度归一，是为了使步长更加合适。这节课的课后作业很有意思，可以想一下：1.样本归一化：预测时的样本数据同样也需要归一化，但使用训练样本的均值和极值进行计算，这是为什么？2.当部分梯度的计算为0（接近0）时，可能是什么情况？是否意味着完成训练？答2：可能是这个模型的整个loss函数不仅仅只有一个波谷，可能有多个波谷，部分梯度为0可能只是在某一个波谷里，但这个波谷可能位置较高，不是最下面的位置。所有并不

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感觉百度飞桨出品的这门公开课，经过朱老师详细的讲解和手把手带敲代码，使自己对图像语义分割的基础有了更深入的了解。后几天在伍老师的辛苦讲解下，也对当前最新的语义分割领域有了基本了解。最后在刘毅老师的介绍下，也对paddleSeg有了基本的认识。7天的收获很大，充实~ 最后附一张总结图片：课程链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/1767...

一、数据处理从本地或URL读取数据，并完成预处理操作（比如数据校验或格式转化等，这个具体怎么做，还不清楚呀~），保证模型课读取。二、模型设计（模型要素1）网络结构设计，相当于模型假设空间，即模型能够表达的关系集合。PS：神经网络层数的设置应该在这部分完成吧。三、训练配置（模型要素2）设定模型采用的寻解方法，即优化器，并指定计算资源。PS：神经网络学习的目的是寻找合适的参数，使得损失函数的值尽可能小。解决这个问题的过程为称为最优化。解决这个问题使用的算法叫做优化器。接触到的优化器有