摘要：
转自：https://blog.csdn.net/l8947943/article/details/80328721 training set：训练集是用来训练模型的。遵循训练集大，开发，测试集小的特点，占了所有数据的绝大部分。 development set：用来对训练集训练出来的模型进行测试，通 阅读全文
摘要：
转自：https://blog.51cto.com/bella41981/2045108 1.概念 pyc文件是py文件编译后生成的字节码文件(byte code)。pyc文件经过python解释器最终会生成机器码运行。所以pyc文件是可以跨平台部署的，类似Java的.class文件。一般py文件改 阅读全文
摘要：
转自：https://blog.csdn.net/healthy_coder/article/details/50546384 https://blog.csdn.net/boyun58/article/details/77131489 1.查看已安装的包 在命令行下运行$ pydoc module 阅读全文
摘要：
转自：https://docs.pythontab.com/tensorflow/how_tos/variable_scope/ 这个讲的不错，能够更理解tf.get_Variable()了。创建时有name,并且前缀会有当前的scope名。 使用它创建变量时，会首先检测有没有出现过。没有显式sco 阅读全文
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转自：https://blog.csdn.net/UESTC_C2_403/article/details/72327321 1. tf.get_variable(name, shape, initializer): name就是变量的名称，shape是变量的维度，initializer是变量初始化 阅读全文
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转自：https://blog.csdn.net/abclhq2005/article/details/78683656 作者：abclhq2005 1.概念介绍 所谓dropout,就是指网络中每个单元在每次有数据流入时以一定的概率(keep prob)正常工作，否则输出0值。这是是一种有效的正则 阅读全文
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1.为什么正则化可以减少过拟合？ //答：可以让模型参数变小，减小模型的方差。 在损失函数中加入正则项，在正则化时，如果参数lamda设置得足够大，那么就相当于权重系数W接近于0 ，就会减少很多隐藏单元的影响，降低模型的复杂度，将模型从过拟合到欠拟合，当然，其中有一个lamda是使模型处于最优中间状 阅读全文
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转自：https://blog.csdn.net/aliceyangxi1987/article/details/77094970 https://blog.csdn.net/jojozhangju/article/details/51982254 1.为什么用双向 LSTM？ 单向的 RNN，是根 阅读全文