2022年1月12日
深度学习相关面试知识点
摘要： 深度学习 该内容由个人整理和归纳，如有不同见解，还望指教～ 为什么要通过梯度下降求解参数？ 梯度的方向是函数增长速度最快的方向，那么梯度的反方向就是函数下降最快的方向，通过往函数下降最快的方向走，可以走到函数的极小/最小值点。 Embedding 为什么需要 Embedding? 因为有些类别特征转 阅读全文
posted @ 2022-01-12 09:54 10382 阅读(232) 评论(0) 推荐(0) 编辑