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  2020年5月12日
摘要: 分离路径和文件名: os.path.split() 区分文件的名字和后缀: os.path.splitext() import os file_path = "D:/test/test.py" (filepath, tempfilename) = os.path.split(file_path) ( 阅读全文
posted @ 2020-05-12 22:55 一抹烟霞 阅读(3457) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 梯度下降优化算法一、简介二、梯度下降方法2.1 批量梯度下降法BGD2.2 随机梯度下降法SGD2.3 小批量梯度下降法MBGD三、传统梯度下降法面临的挑战四、改进的梯度下降算法4.1 Momentum4.2 Nesterov accelerated gradient4.3 Adagrad4.4 R 阅读全文
posted @ 2020-05-12 11:45 一抹烟霞 阅读(730) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2020年5月10日
摘要: 目前比较流行的初始化方式如下: 阅读全文
posted @ 2020-05-10 18:11 一抹烟霞 阅读(228) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 过拟合一、定义二、过拟合的解决方案2.1 DropOut2.2 L2 正则化2.3 L1 正则化2.4 最⼤范数约束 (Max Norm) 一、定义 在训练数据集上的准确率很⾼,但是在测试集上的准确率⽐较低 二、过拟合的解决方案 2.1 DropOut 假设有一个过拟合的神经网络如下: DropOu 阅读全文
posted @ 2020-05-10 18:04 一抹烟霞 阅读(1814) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 文章目录一、梯度消失1.1 定义1.2 梯度消亡(Gradient Vanishing)前提1.3 产生的原因1.4 解决方案二、梯度爆炸2.1 解决方法 一、梯度消失 1.1 定义 神经⽹络靠输⼊端的⽹络层的系数逐渐不再随着训练⽽变化,或者 变化⾮常缓慢。随着⽹络层数增加,这个现象越发明显 1.2 阅读全文
posted @ 2020-05-10 17:17 一抹烟霞 阅读(1730) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 损失函数一、定义二、命名三、损失函数的作用3.1 训练方法3.2 损失函数的选取原则四、常用的损失函数4.1 回归Regression问题4.2 分类Classification问题4.2.1 单label问题4.2.2 多label问题 一、定义 在深度学习中,损失函数是用来衡量一组参数的质量的函 阅读全文
posted @ 2020-05-10 14:50 一抹烟霞 阅读(895) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2020年5月9日
摘要: 假设有两个输入值,一个隐藏节点,一个输出节点,隐藏层和输出层的激活函数都是 sigmoid 。下图描述了这个网络。假设损失函数是平方误差L=1/2(y-y^) 2 一、正向传播 假设我们试着输入一些二分类数据,目标是 y=1。我们从正向传导开始,首先计算输入到隐藏层 h=∑​​w​i​​x​i​​= 阅读全文
posted @ 2020-05-09 22:19 一抹烟霞 阅读(1020) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Tensorflow =1.8.0 # -*- coding: utf-8 -*- from warnings import simplefilter simplefilter(action='ignore', category=FutureWarning) import numpy as np i 阅读全文
posted @ 2020-05-09 21:12 一抹烟霞 阅读(775) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 矩阵的秩 一、定义 二、定理 一、定义 在线性代数中,一个矩阵A的列秩是A的线性独立的纵列的极大数目。类似地,行秩是A的线性无关的横行的极大数目。 二、定理 定理:矩阵的行秩,列秩,秩都相等。 定理:初等变换不改变矩阵的秩。 定理:如果A可逆,则r(AB)=r(B),r(BA)=r(B)。 定理:矩 阅读全文
posted @ 2020-05-09 14:07 一抹烟霞 阅读(2755) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 矩阵的迹一、定义二、性质2.12.22.3 迹等于特征根之和2.4三、二次型的迹3.13.2四、迹的导数 一、定义 线性代数中,把方阵的对角线之和称为“迹”: 二、性质 2.1 2.2 一直将第一个矩阵放到最后一个;当然反着不断把最后一个放到第一个也可以。 2.3 迹等于特征根之和 由定义而来,这是 阅读全文
posted @ 2020-05-09 13:52 一抹烟霞 阅读(4957) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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