摘要:Solver是一个类,该类用于接收数据与标签,对权值进行相应求解,在solver类中调整一些超参数以达到最好的训练效果。 成员函数 初始化函数 初始化函数接收的变量有: (1)模型model,这本是一个类对象,定义了网络的结构特征,和数据,优化方法等没有关系,就是单纯的一个网络结构,包含了网络前向后
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随笔分类 - cs231n
opencourse on deep learning for vision
摘要:Solver是一个类,该类用于接收数据与标签,对权值进行相应求解,在solver类中调整一些超参数以达到最好的训练效果。 成员函数 初始化函数 初始化函数接收的变量有: (1)模型model,这本是一个类对象,定义了网络的结构特征,和数据,优化方法等没有关系,就是单纯的一个网络结构,包含了网络前向后
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摘要:这是第二个作业的最后一部分 首先进行了一些函数导入并定义误差函数 上面计算了相对误差,最大是1,最小是0 Load数据进来并打印数据的维度 我们要在这里写入自己的数据 卷积计算的前向传递过程 卷积计算对图片的影响 卷积计算反向传递过程 Max pooling 前向传递过程 Max pooling 后
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摘要:第一个作业的第一个问题,写KNN分类器,KNN的原理本身描述起来还是比较简单, 用到的一些函数: (1)numpy.flatnonzero(): 该函数输入一个矩阵,返回扁平化后矩阵中非零元素的位置(index) 这是官方文档给出的用法,非常正规,输入一个矩阵,返回了其中非零元素的位置 这是在作业中
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