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sc231n

松下J27
1 年前
人工智能·python·深度学习·神经网络·学习·dropout·sc231n
深度学习 --- stanford cs231学习笔记八(训练神经网络之dropout)在线性分类器中,我们提到过正则化,其目的就是为了防止过度拟合。例如,当我们要用一条curve去拟合一些散点的数据时,常常是不希望训练出来的curve过所有的点,因为这些点里面可能包含噪声。如果,拟合出来的函数曲线真的能过所有的点,包括噪点,往往不是人们期望中的那条最佳curve。
松下J27
1 年前
人工智能·python·深度学习·colab·sc231n·svm分类器
深度学习 --- stanford cs231 编程作业(assignment1,Q2: SVM分类器)写在最前面:深度学习,或者是广义上的任何学习,都是“行千里路”胜过“读万卷书”的学识。这两天光是学了斯坦福cs231n的一些基础理论,越往后学越觉得没什么。但听的云里雾里的地方也越来越多。昨天无意中在这门课的官网上无意中看到了对应的assignments。里面的问题和code都设计的极好!自己在做作业的时候,也才真的认识到“纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。”此言不虚。下面是我自己作业的相关笔记,为了记录也为了分享。