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1原创 《动手学深度学习》-小白笔记四
小白知识二维互相关运算输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。卷积核的尺寸通常小于输入数组，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置上，卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和，得到输出数组中相应位置的元素。...
2020-02-19 21:31:46
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原创 《动手学深度学习》-小白笔记三
小白知识点训练误差和泛化误差训练误差：模型在训练数据集上表现出的误差泛化误差：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。验证数据集、测试数据集和训练数据集三者的功能三者的功能：训练集：模型训练的过程其实就是在求参数，我们通过训练集来分别对模型进行训练，学习到每一个模型中对应的最优的参数。验证集：我们要考察不同结构的模型在数据上的优劣程度，而模...
2020-02-19 19:20:28
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原创 《动手学深度学习》-小白笔记一
线性回归损失函数中的解分为两类：解析解：误差最小化问题的解可以直接用公式表达出来数值解：通过优化算法有限次迭代模型参数来尽可能降低损失函数的值优化函数的两个步骤：初始化模型参数，一般来说使用随机初始化。我们在数据上迭代多次，通过在负梯度方向移动参数来更新每个参数。...
2020-02-14 17:57:57
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空空如也
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