10 2019 档案
摘要：1、根据神经网络建立模型的复杂度和数据模型真正复杂度之间的相对大小，其主要存在三种情况：(1)欠拟合:underfitting (2)相对准确 (3)过拟合：overfitting 图2、一般情况下在不知数据模型复杂度的情况下，很容易出现建立模型过拟合的情况，这是因为原始数据中本身存在一些噪声数据，
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摘要：对于0-9的10分类任务神经网络搭建主要有两种方式：（1）底层原理实现方式和（2）调用函数搭建方式，整体的过程原理如下所示 （1）底层原理实现方式 import torchimport torch.nn.functional as Fa=torch.full([4],1/4)print(a)print(-1*a*torch.log2(a))b=-1*a*torch.log2(a)print(s...
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摘要：//2019.10.08神经网络与全连接层1、logistics regression逻辑回归的思想是将数据利用激活函数sigmoid函数转换为0-1的概率，然后定义一定的阈值0.5，大于阈值则为一类，小于阈值则为另一类。它主要用来解决的是二分类问题，也可以通过一定的变形解决多分类的问题。2、对于逻
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