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2019年5月28日

动手深度学习四---一些概念及解决办法

摘要： 1、训练误差和泛化误差 训练误差：训练集上表现出的误差 泛化误差：在任意测试样本上表现出的误差的期望 模型训练的目的就是降低泛化误差 2、模型选择及K折交叉验证 验证数据集：在实际训练模型的过程中，不能依据训练误差估计泛化误差，不能只依靠训练数据来选择模型，因此需要在原始数据集中预留一部分在训练数据 阅读全文

posted @ 2019-05-28 11:20 棽棽 阅读(223) 评论(0) 推荐(0) 编辑

动手学深度学习三---多层感知机MLP

摘要： 1、隐藏层 多层感知机在单层神经网络中引入了一到多个隐藏层，隐藏层位于输入层和输出层之间 输入层特征数为4个，输出层标签类别为3，隐藏单元5个，输入层不涉及计算，多层感知机层数为2 隐藏层中神经元和输入层中各个输入完全连接，输出层神经元与隐藏层神经元完全连接，因此全连接层有两个：输出层和隐藏层 假设 阅读全文

posted @ 2019-05-28 09:21 棽棽 阅读(2637) 评论(0) 推荐(0) 编辑