注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 《动手学深度学习》pytorch版笔记2

  2. 《动手学深度学习》pytorch版笔记2 Task3 过拟合、欠拟合及其解决方案 这部分内容比较简单，写下问题吧，再挖几个坑 1.模型复杂度如何改变，三阶到一阶等 2.L2范数正则化为什么是权重衰减的一种方式？ 梯度消失，梯度爆炸 1.初始化过程 2.标签偏移的概念 3.数据处理过程 循环神经网络进阶 GRU，LSTM中的门结构实现起来还挺复杂的，有空再自己实现一遍吧。另外深度循环神经网络貌似叫多层循环神经网络，印象中一般不会堆叠很多层，有空再研究一下吧 Task4 机器翻译及相关技术 机器翻

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：114688
    • 提供者：weixin_38686677

  1. 《动手学深度学习》task3

  2. 1.过拟合、欠拟合及其解决方案 模型训练中经常出现的两类典型问题： 1.模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）； 2.模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。 在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题，我们重点讨论两个因素：模型复杂度和训练数据集大小。 给定训练数据集，模型复杂度和误差之间的关系： 1.关于torch.cat()的用法 cat是concatn

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：211968
    • 提供者：weixin_38687928

  1. 《动手学深度学习Pytorch版》Task3-过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸

  2. 过拟合、欠拟合 训练/泛化误差 训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。 欠拟合 模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting） 过拟合 模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting） 容易引起过拟合、欠拟合的其中两个因素： 模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：701440
    • 提供者：weixin_38708461

  1. 《动手学深度学习》task3——过拟合、欠拟合及解决方案，梯度消失、梯度爆炸，循环神经网络进阶笔记

  2. 系统学习《动手学深度学习》点击这里： 《动手学深度学习》task1_1 线性回归 《动手学深度学习》task1_2 Softmax与分类模型 《动手学深度学习》task1_3 多层感知机 《动手学深度学习》task2_1 文本预处理 《动手学深度学习》task2_2 语言模型 《动手学深度学习》task2_3 循环神经网络基础 《动手学深度学习》task3_1 过拟合、欠拟合及其解决方案 《动手学深度学习》task3_2 梯度消失、梯度爆炸 《动手学深度学习》task3_3 循环神经网络进阶 《

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：194560
    • 提供者：weixin_38584058

  1. 《动手学深度学习》——笔记2

  2. 第二次打卡内容 Task1 过拟合欠拟合，梯度消失，爆炸，LSTM,GRU Tsak2 机器翻译，Seq2Seq， Transformer Task3 卷积神经网络基础和进阶，leNet 过拟合与欠拟合 过拟合：泛化误差高于训练误差，原因是模型过于复杂或者训练数据集比较小。当模型过于复杂时，可以简化模型参数或者加入L2正则化对参数进行惩罚，也可以采用丢弃法泛化误差不会随着训练数据集里的样本数量增加儿增大，所以通常选择大一些的训练数据集。 欠拟合：无法得到较低的训练误差。原因是训练数据集不够或者模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：364544
    • 提供者：weixin_38537689