08 2018 档案
摘要：（1）回想一下你初入大学时对计算机专业的畅想 1.当初你是如何做出选择计算机专业的决定的？ 因为我是福州人，当初高考就是冲着福大来的。高考出分后，我的分数并不高不低，报不上福大经管、电气，也不会落到最差的专业，报计算机、软工这样的专业正好合适。此外，我高中时候经常写一些游戏脚本，本身就对编程有比较浓
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摘要：031602502；我是陈柏涛；我的爱好是打羽毛球（虽然打得不是很好hhh~）；我最喜欢玫瑰二楼的蛋包饭；海阔凭鱼跃，天高任鸟飞。
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摘要：BN或Dropout单独使用能加速训练速度并且避免过拟合 但是倘若一起使用，会产生负面效果。 BN在某些情况下会削弱Dropout的效果 对此，BN与Dropout最好不要一起用，若一定要一起用，有2中方法： 1 在所有BN层后使用Dropout 2 修改Dropout公式（如使用高斯Dropout
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摘要：forward backword 均值与方差 结果对x的偏导由3部分组成 经过复杂的推导可得： 为非常接近0的正数，处于分子，可以省略 代码实现 referance https://blog.csdn.net/leayc/article/details/77645877 http://costapt
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摘要：https://blog.csdn.net/whitesilence/article/details/75667002 https://blog.csdn.net/malefactor/article/details/51476961
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摘要：批量梯度下降法BGD 通过对所有的样本的计算来求解梯度的方向 小批量梯度下降法MBGD Minibatch 通过对一部分个样本 (batch_size个) 的计算来求解梯度的方向 增大batch_size： 内存利用率提高，但可能遇到内存不足的问题 矩阵乘法的并行化效率提高 跑完一次全数据集所需的迭
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摘要：################################## # 更新Anaconda conda update conda # 更新所有包 conda update --all ################################## # 添加清华源 # 执行以下命令 conda config --add channels https://mirrors.tuna.t...
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摘要：https://blog.csdn.net/fdqw_sph/article/details/78745375
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摘要：SGD : stochastic gradient descent (随机梯度下降) 1. 更新比较频繁，会造成 cost function 有严重的震荡，最终停留在 local minima (极小值) 或 saddle point (鞍点) 处 SGDM : SGD with Momentum
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