随笔分类 - 深度学习
摘要：前言：在处理数据的时候，经常需要存储、读取、变换等等操作，其中一个很重要的方面就是对数据进行升维和降维，如何正确的、按照我们自己的处理思路完成数据的操作非常重要，在本文中我们简单了解一些经常使用的函数。 concatenate 沿着现有的轴连接一系列数组。无论是numpy中、还是pytorch、te
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ROC/AUC/PDF/CDF
摘要：凸函数与非凸函数 在数学中，如果一个函数在它定义的整个区间上满足以下性质，那么它就是一个凸函数：对于任意两个点x和y以及任意一个实数t（0 ≤ t ≤ 1），函数在点tx + (1 - t)y的值小于或等于在点x和点y的函数值的加权平均，也就是说，凸函数的图形在两点之间的弦的下方。 即f(tx+(1
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摘要：在机器学习和数据科学中，范数常常被用来作为正则化项，防止模型过拟合，或者用来衡量模型复杂度。 具体来说，范数（Norm）是一种测量向量“长度”或“大小”的函数。范数需要满足一些性质，包括： 非负性：对任意向量v，范数都是非负的，即||v|| >= 0，且当且仅当v=0时，||v|| = 0 一致性：
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摘要：查看conda信息（版本，安装位置等等） conda info 创建一个新的虚拟环境 conda create -n your_env_name conda create -n your_env_name python=3.9.2 (带python版本的创建) 激活虚拟环境 conda activa
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摘要：归一化和标准化有什么区别？ 归一化(N o r m a l i z a t i o n NormalizationNormalization)：将一列数据变化到某个固定区间(范围)中，通常，这个区间是[0, 1]，广义的讲，可以是各种区间，比如映射到[0，1]一样可以继续映射到其他范围，图像中可能会
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摘要：
什么是正则化？ 正则化是在机器学习中防止过拟合，提高模型的泛化能力的一种技术，我们训练模型就是对目标函数求解，而目标函数就是误差函数（损失函数）加正则化项，正则化项当中的 λ 被称为正则化系数，越大，这个限制越强。需要值得注意的是，正则化往往用在线性函数上面，如线性回归、逻辑回归，SVM等，复杂的神
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什么是正则化？ 正则化是在机器学习中防止过拟合，提高模型的泛化能力的一种技术，我们训练模型就是对目标函数求解，而目标函数就是误差函数（损失函数）加正则化项，正则化项当中的 λ 被称为正则化系数，越大，这个限制越强。需要值得注意的是，正则化往往用在线性函数上面，如线性回归、逻辑回归，SVM等，复杂的神
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摘要：
什么是激活函数？ 就是在人工神经网络的神经元上运行的函数,引入激活函数是为了增加神经网络模型的非线性,将非线性特性引入到神经网络中。 为什么要用激活函数 如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron
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什么是激活函数？ 就是在人工神经网络的神经元上运行的函数,引入激活函数是为了增加神经网络模型的非线性,将非线性特性引入到神经网络中。 为什么要用激活函数 如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron
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摘要：
深度学习中PyTorch环境配置及相关软件Anaconda和PyCharm的下载安装，包括最常见库的安装、卸载、验证方法。
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深度学习中PyTorch环境配置及相关软件Anaconda和PyCharm的下载安装，包括最常见库的安装、卸载、验证方法。
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