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  1. 【DL学习笔记】打卡02：Task03-05

  2. Task03：过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶 Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer Task05：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶 过拟合、欠拟合及其解决方案 一类是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）； 另一类是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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：70656
    • 提供者：weixin_38508497

  1. Task05：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶 学习笔记

  2. 卷积神经网络基础 本节我们介绍卷积神经网络的基础概念，主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。 二维卷积层 本节介绍的是最常见的二维卷积层，常用于处理图像数据。 二维互相关运算 二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。卷积核的尺寸通常小于输入数组，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置上，卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：153600
    • 提供者：weixin_38628830

  1. 伯禹公益AI《动手学深度学习PyTorch版》Task 05 学习笔记

  2. 伯禹公益AI《动手学深度学习PyTorch版》Task 05 学习笔记 Task 05：卷积神经网络基础；LeNet；卷积神经网络进阶 微信昵称：WarmIce 昨天打了一天的《大革命》，真挺好玩的。不过讲道理，里面有的剧情有点为了“动作”而“动作”，颇没意思。但是Ubi的故事还是讲得一如既往得好。 言归正传，这3节课，前两节没什么意思，充其量复习了计算卷积层输出的特征图大小的公式： $ \mathbf{floor}((in_size + padding – kernel_size)/stri

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：49152
    • 提供者：weixin_38720653

  1. 【动手学深度学习】Task05笔记汇总

  2. Task05：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶 相比taks04，感觉这边比较能看得下去，就先看了。   卷积神经网络基础 1.卷积和池化的计算概念不难理解，本质还是矩阵运算，又在感叹之前老师在代数学里埋的种子。 2.二者最大的区别是，池化层好像没有自己学什么，只是数值的搬运工，然后在模型里的日常工作是降维。但卷积层应该是学到新东西了，适当设置步长也能代班降维。想到之前有个朋友还玩了卷积核的可视化，之前没懂她在干嘛，现在可能有点点懂了。池化层有参与模型的正向计算，同样也会参与反向传

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：270336
    • 提供者：weixin_38607908

  1. 动手学深度学习打卡之二。

  2. 第二次打卡内容（2月15日-18日） Task03：过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶（1天） Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer（1天） Task05：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶（1天） 感觉内容比较多啦，终于看完了。。 下面附上一些学习中查到的资料。 Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（一） b站上动手学深度学习 开学前要学完哦！！加油！！ 作者：poppy917

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：28672
    • 提供者：weixin_38506835