摘要： https://blog.csdn.net/FY_2018/article/details/116951278 compute_class_weight这个函数的作用是对于输入的样本，平衡类别之间的权重，下面写段测试代码测试这个函数： # coding:utf-8 from sklearn.util 阅读全文

摘要： 卸载包时，出现错误 PackagesNotFoundError: The following packages are missing from the target environment: 解决方法 使用 pip 卸载 阅读全文

摘要： ModuleNotFoundError: No module named 'torch._six' 由于torch 2.0版本没有这个模块，因此，只需要降低torch版本，就可以解决。 1）新建一个虚拟环境 2）安装低版本torch REF https://blog.csdn.net/wzwddkb 阅读全文

摘要： REF https://zhuanlan.zhihu.com/p/486373530?utm_id=0 None实际上是增加了一个维度，它不是原维度的索引。 以一维为例 x = np.arange(3) # array([0, 1, 2]) （ 注意，这个一维数组的shape是(3,)，而不是(1, 阅读全文

摘要： https://www.desmos.com/calculator?lang=zh-CN https://hs.luomashu.com/ https://www.wolframalpha.com/examples/mathematics/plotting-and-graphics https:// 阅读全文

摘要： 深入理解规范化 1.Normalization 先看下基本概念。 Normalization 翻译为规范化、标准化、归一化。 维基百科中给出： min-max normailzation（常简称为 normailzation）： Mean normalization： Standardization 阅读全文

摘要： 深入理解卷积（机器学习，深度学习，神经网络） https://zhuanlan.zhihu.com/p/611815827?utm_id=0 卷积 (Convolution) 当给定一张新图时，CNN 并不能准确地知道这些特征到底要匹配原图的哪些部分，所以它会在原图中把每一个可能的位置都进行尝试，相 阅读全文

摘要： 各种各样的激活函数（详细） 深入理解激活函数 各种各样的激活函数（表格对比） 如何选择激活函数？ 一句话：“那么该用那种呢？”用ReLU非线性函数。注意设置好学习率，或许可以监控你的网络中死亡的神经元占的比例。如果单元死亡问题困扰你，就试试Leaky ReLU或者Maxout，不要再用sigmoid 阅读全文

摘要： 各种各样的激活函数（详细） 深入理解激活函数 各种各样的激活函数（表格对比） 深入理解激活函数 激活函数对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网络中。如图，在神经元中，输入（inputs ）通过加权，求和后，还被作用在一个函数上，这 阅读全文

摘要： 各种各样的激活函数（详细） 深入理解激活函数 各种各样的激活函数（表格对比） https://blog.csdn.net/caip12999203000/article/details/127067360 二、常用激活函数解析 1、Sigmoid函数 1.1 公式 1.2 对应的图像 1.3 优点与 阅读全文