09 2024 档案
摘要：第 3 章 深度学习基础 3.7 批量归一化 批量归一化（Batch Normalization，BN） 是改变误差表面使其更容易优化的重要方法。 造成不同方向偏差情况不同的原因：特征的数值范围不同，数值分布情况不同。所以我们需要做特征归一化（feature normalization）。Z 值归一
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摘要：第 2 章 实践方法论 2.1 模型偏差 模型偏差（模型偏见）：把一个模型可以描述的所有的函数集合起来可以得到一个函数的集合。但是该函数的集合太小了，可以让损失变更低的函数不在模型可以描述的范围内。在这种情况下，就算找出了一个最小化损失的，但损失还是不够低。 这个时候重新设计一个模型，给模型更大的灵
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