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2020年11月4日

深度学习常见问题

摘要： 为什么图像分类问题建议用交叉熵损失，而不用平方差损失？ sigmoid函数、softmax函数，激活函数的选择？ 过拟合？如何抵抗过拟合？ L1与L2正则化效果？原理？ 梯度下降？优化器的选择？ 全连接网络为何不适合图像分类问题？ 如何理解卷积神经网络的局部感受野和权值共享？ 卷积核如何提取特征？ 阅读全文

posted @ 2020-11-04 19:10 Mr_V 阅读(63) 评论(0) 推荐(0) 编辑