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摘要: 深度学习模型调优方法(总结) 一、总结 一句话总结: 超参数的优化,其它比如正则化(regularization)、丢弃参数(dropout)、提前停止训练(early stopping) 1、如何判断模型好坏? 【查看loss和accuracy】:通过模型训练跑代码,我们可以分别从训练集和测试集上 阅读全文
posted @ 2020-10-20 07:04 范仁义 阅读(832) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 变分自编码器 一、总结 一句话总结: 【将概率图跟深度学习结合起来的一个非常棒的案例】:总的来说,VAE的思路还是很漂亮的。倒不是说它提供了一个多么好的生成模型(因为事实上它生成的图像并不算好,偏模糊),而是它提供了一个将概率图跟深度学习结合起来的一个非常棒的案例,这个案例有诸多值得思考回味的地方。 阅读全文
posted @ 2020-10-19 19:09 范仁义 阅读(286) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Tensorflow2课程 1、课程介绍 一、总结 一句话总结: 二、Tensorflow2课程介绍 博客对应课程的视频位置:1、课程介绍-范仁义-读书编程笔记https://www.fanrenyi.com/video/42/367 Tensorflow是深度学习比较常用的框架 1、课程特色 1) 阅读全文
posted @ 2020-10-19 17:30 范仁义 阅读(199) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: github疑难问题 4、github绑定ssh key 一、总结 一句话总结: 直接参考github官网教程,一步步跟着做,非常详细:https://docs.github.com/en/free-pro-team@latest/github/authenticating-to-github/co 阅读全文
posted @ 2020-10-18 21:59 范仁义 阅读(209) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: github疑难问题 3、git reset --hard HEAD~2误删操作恢复 一、总结 一句话总结: 1、【找到需要恢复的版本id】:git reflog看到被删除的commitid,下一步就可以根据这个commitid恢复到对应的版本 2、【恢复到指定版本】:执行$git reset -- 阅读全文
posted @ 2020-10-18 21:16 范仁义 阅读(3956) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: github疑难问题 2、git中的工作区、暂存区和版本库分别是什么 一、总结 一句话总结: 【工作区就是本机目录】:git的工作区就是我们本机的目录,比如我们git clone下来的那个仓库github_test目录 【暂存区就是暂时存放文件的地区】:git add这条命令可以将工作区中的文件加入 阅读全文
posted @ 2020-10-18 17:07 范仁义 阅读(292) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: git暂存区的理解 一、总结 一句话总结: .git/index就是git的暂存区,是一个包含文件索引的目录树,记录了文件名、文件的状态信息(时间戳、文件长度等),文件的内容并不存储其中 文件的内容并不存储.git/index,而是保存在 Git 对象库(.git/objects)中,文件索引建立了 阅读全文
posted @ 2020-10-18 14:41 范仁义 阅读(1449) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Git之工作区、暂存区和版本库分别是什么 一、总结 一句话总结: 【工作区就是本机目录】:git的工作区就是我们本机的目录 【暂存区就是暂时存放文件的地区】:git add这条命令可以将工作区中的文件加入到暂存区 【版本库就是.git这个隐藏目录】:当我们使用git commit时,就会将暂存区的所 阅读全文
posted @ 2020-10-18 14:23 范仁义 阅读(315) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: github疑难问题 1、error: src refspec master does not match any. 一、总结 一句话总结: 问题原因是没匹配到master分支,所以用git push提交到远程分支的时候指定分支为main就好:git push -u origin main 1、gi 阅读全文
posted @ 2020-10-18 03:07 范仁义 阅读(2179) 评论(1) 推荐(2) 编辑
摘要: 《python深度学习》笔记 9.3、深度学习的未来 一、总结 一句话总结: 【模型将变得更像程序,其能力将远远超出我们目前对输入数据所做的连续几何变换】:这些程序可以说是更加接近于人类关于周围环境和自身的抽象心智模型。因为它们具有丰 富的算法特性,所以还具有更强的泛化能力。 【具体而言,模型将会融 阅读全文
posted @ 2020-10-17 00:49 范仁义 阅读(189) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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