摘要: 一、计算机视觉 计算机视觉(Computer Vision)的高速发展标志着新型应用产生的可能,例如自动驾驶、人脸识别、创造新的艺术风格。一般的计算机视觉问题包括以下几类: 图片分类(Image Classification); 目标检测(Object detection); 神经风格转换(Neur 阅读全文
posted @ 2023-02-27 15:54 forever_fate 阅读(361) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1. 正交化 (Orthogonalization) Orthogonalization的核心在于每次调试一个参数只会影响模型的某一个性能 机器学习监督式学习模型大致分成四个独立的“功能”: Fit training set well on cost function ,优化训练集成本函数可以通过使 阅读全文
posted @ 2023-02-27 15:13 forever_fate 阅读(152) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1. 超参数 深度神经网络需要调试的超参数(Hyperparameters)如下,重要性红色>蓝色>橘色>黑色 α:学习因子 β:动量梯度下降因子 β1,β2,ε:Adam算法参数 #layers:神经网络层数 #hidden units:各隐藏层神经元个数 learning rate decay: 阅读全文
posted @ 2023-02-27 10:19 forever_fate 阅读(120) 评论(0) 推荐(0)