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RSS订阅原创 《动手学习深度学习》三
Generative Adversarial Networks Throughout most of this book, we have talked about how to make predictions. In some form or another, we used deep neural networks learned mappings from data points to l...
2020-02-26 16:40:44
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原创 《动手学深度学习》第二次打卡
七、过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合、欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法 模型选择、过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练...
2020-02-19 19:55:33
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原创 《动手学深度学习》第一次打卡
线性回归 其实正在看《动手学深度学习》，不过一来自己一个人有的时候想偷懒，看的慢，二来这次组队能认识到人，一起做题，更有动力。便趁着这次伯禹教育在这次疫情中免费开的这堂课，一起组队学习。 这是第一次课程的笔记。 主要内容： 1. 线性回归的基本要素。 2. 线性回归模型的从零开始实现 3. 线性回归模型使用pytorch的简介实现 线性回归的基本要素 这一节主要使基本介绍，对其进行简单带过。...
2020-02-13 17:32:17
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空空如也
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