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机器学习的理论进展到了什么程度？ 首先从传统的神经元层面来说，使用了几十年的Sigmoid激活函数被ReLU、PReLU这样的激活函数代替，部分解决了训练到两端梯度变小导致训练缓慢甚至梯度消失的问题；权重的初始化，除了原来的均匀方法、高斯方法，前几年出现了xavier、msra等方法，这些更适合深度网络。当然这些算是小的改进，最近基本很少这方面的文章了。 其次是分类器层面，发展出...

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【人工智能学习总结1】分类、目标检测中的评价指标（一） 一：准确率 （Accuracy） 、错误率 （Error rate） 二：混淆矩阵 （Confusion Matrix）三：召回率（Recall）、精确率（Precision）四： P-R曲线、平均精度（Average-Precision，AP）、F指标五：受试者工作特征曲线（Receiver Operating ...