摘要： 下载数据： 数据处理，显示前五张： 训练并测试： 阅读全文

摘要： 第一部分 视频学习心得： 在学习卷积神经网络的过程中，我发现大部分资料集中在什么是卷积层，什么是Pooling层，怎么计算每层的输出尺寸，卷积层和Pooling层以什么形式叠加。CNN之前的图片分类算法性能受制于特征的提取以及庞大参数数量导致的计算困难。使用卷积来模拟人类视觉系统的工作方式，而这种方 阅读全文

摘要： 第一部分： 视频学习心得及问题总结视频学习心得：当前的优化算法下，一个大模型大概率能拟合出一个经验风险较小的函数。直观的说，就是大模型的拟合能力很强，当前的优化算法比较容易求解。但是，大模型也更容易过拟合，使得泛化能力不足。所以，一个小模型不仅仅符合工业界的要求，也可能带来一些泛化能力的提升，。这也 阅读全文