摘要：
损失函数是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子： 其中，前面 阅读全文
摘要：
关于过拟合的问题 1、什么是过拟合？ 过拟合（overfitting）是指学习时选择的模型所包含的参数过多（即模型容量很大），以至于出现这一模型对已知数据预测得很好，但对未知数据预测得很差的现象。 2、产生过拟合的原因 产生过拟合的主要原因可以有以下三点： 1) 数据有噪声 为什么数据有噪声，就可能 阅读全文
摘要：
一、简介 VGGNet是计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究员一起研究的深度卷积神经网络。VGGNet探索了卷积神经网络深度与性能之间的关系，通过反复堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层，VGGNet成功地构筑了16~19层（这里 阅读全文