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2018年11月20日
L1正则化可以解决过拟合问题(稀疏解)
摘要: 损失函数最小,也就是求极值点,也就是损失函数导数为0。上面也说了,如果d0+λ和d0-λ为异号的时候刚好为极值点,损失函数导数为0(w为0是条件)。而对于L2正则化,在w=0时并不一定是极值点而是d0。这就说明了L1正则化更容易稀疏化。
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posted @ 2018-11-20 15:08 青牛梦旅行
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2018年11月19日
接下来的一个月
摘要: 养成一个习惯,也是一个小目标: 1、早睡(23:50之前睡觉) 2、早起(7点50之前起床) 3、每天练习毛笔字一个小时(22:30-23:30) 4、晚自习(19:00-22:00,兴许会去锻炼身体or玩几把游戏,坚持还是少玩,淡化) 5、前一天晚上把第二天需要的东西准备好 6、前一天晚上把第二天
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posted @ 2018-11-19 14:35 青牛梦旅行
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2018年11月14日
TensorFlow 与cudnn版本不匹配问题
摘要: log:Loaded runtime CuDNN library: 7.1.4 but source was compiled with: 7.2.1. 我安装的事cuda 9.0 cudnn 7.1.4(nvidia官网会给给出对应的版本的) 安装cudnn是真的麻烦,因为注册账号的时候特别的恶心
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posted @ 2018-11-14 11:52 青牛梦旅行
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2018年11月8日
图片的通道数和卷积核的深度
摘要: 卷积过程中,输入层有多少个通道,滤波器就要有多少个通道,但是滤波器的数量是任意的,滤波器的数量决定了卷积后 featuremap 的通道数(与result区别)。 如果把输入当做一个立方体的话,那么 filter 也是一个立方体,它们卷积的结果也是一个立方体,并且上面中 input、filter、R
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posted @ 2018-11-08 16:50 青牛梦旅行
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2018年11月2日
神经网络中使用Batch Normalization 解决梯度问题
摘要: BN本质上解决的是反向传播过程中的梯度问题。 详细点说,反向传播时经过该层的梯度是要乘以该层的参数的,即前向有: 那么反向传播时便有: 那么考虑从l层传到k层的情况,有: 上面这个 便是问题所在。因为网络层很深,如果 大多小于1,那么传到这里的时候梯度会变得很小比如 ;而如果 又大多大于1,那么传到
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posted @ 2018-11-02 11:07 青牛梦旅行
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2018年10月8日
python3没有urllib2 出现报错:语法错误
摘要: 我的代码:import sklearn.datasets bug: 法错误。 我的原因:Python3运行的时候的运行了你下载的urllib2.py文件,而这个文件是不属于Python3的。 解决办法:删除D:\program_install\Anaconda\Lib\site-packages 文
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posted @ 2018-10-08 19:13 青牛梦旅行
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2018年9月25日
pip安装时ReadTimeoutError解决办法
摘要: 主要是被阻断了,所以可以延长等待时间完美解决问题。 在下载终端先输入如下命令: pip --default-timeout=100 install -U pip 然后输入下载命令:pip install pyspark
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posted @ 2018-09-25 10:07 青牛梦旅行
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2018年9月21日
spark入门到精通(后续开始学习)
摘要: 早几年国内外研究者和业界比较关注的是在 Hadoop 平台上的并行化算法设计。然而, HadoopMapReduce 平台由于网络和磁盘读写开销大,难以高效地实现需要大量迭代计算的机器学习并行化算法。随着 UC Berkeley AMPLab 推出的新一代大数据平台 Spark 系统的出现和逐步发展
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posted @ 2018-09-21 16:08 青牛梦旅行
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sklearn 调用逻辑回归函数训练数据时出现 “unknown label type:unknown”
摘要: problemsolution:
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posted @ 2018-09-21 10:31 青牛梦旅行
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2018年9月13日
pandas 使用dataframe 索引项相同时出现bug
摘要: 使用的是join函数来合并两个dataframe: df=df2.join(df1) bug:columns overlap but no suffix specified: Index([u'mukey'], dtype='object') solution: 使用:df=df1merge(df2
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posted @ 2018-09-13 14:09 青牛梦旅行
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