JTAY

摘要： 在Fashion MNIST数据集上使用tf.keras完成对服饰图像分类的神经网络模型。 1，导入数据集 数据大小：70000张 灰度图像， 10个类别 28*28的像素 ==> 60000张图像 用于训练， 10000张 用来评估 2，探索数据 3，预处理数据 灰度值 0-255 缩小到 0-1 阅读全文

摘要： 阅读全文

摘要： 本文从三个方面进行展开： 第一部分，介绍seq2seq在整个RNN体系中的情况。 第二部分，介绍seq2seq结构的基本原理。 第三部分，介绍seq2seq的缺点，和由此引出的Attention机制。 第一部分： RNNs：Recurrent neural network 翻译成循环神经网络 Bid 阅读全文

摘要： 1. 过拟合 1.1 产生原因 训练集中的数据抽取错误，太少，或者不均衡，不足以有效代表业务逻辑或场景； 训练集中的数据噪音（异常值）干扰过大； 训练模型的“逻辑假设“到了模型应用时已经不能成立 参数太多，模型复杂度太高； 特征量太多，模型训练过度，比如决策树模型，神经网络模型 1.2 解决方法 减 阅读全文

摘要： 样例 给出如下一棵二叉树： 1 / \ -5 2 / \ / \ 0 3 -4 -5 返回值为 3 的节点。 示例代码： 给出如下一棵二叉树： 返回值为 3 的节点。 示例代码： public class Solution { /** * @param root the root of binary 阅读全文