摘要:
一、代码截图 二、提交结果 三、模型改进思考 1.用Adam优化算法替换SGD随机梯度下降。 2.在训练的过程中,迭代的次数越多理论上模型预测越精确。 阅读全文
摘要:
一、视频学习 卷积神经网络的基本应用:分类、检索、检测、分割。 深度学习三部曲:step1:搭建神经网络结构;step2:找到一个合适的损失函数;step3:找到一个合适的优化函数,更新参数。 全连接网络处理图像的问题:参数太多导致过拟合。 卷积神经网络的解决方式:局部关联,参数共享。 卷积:对两个 阅读全文
摘要:
一、视频学习 问题: 从前深度学习时代到后深度学习时代,我们还需要做什么? 我还是没能理解机器是如何学习样本数据的内在规律的。 人工智能如何与心理学和哲学相联系,想不明白。 总结: 人工智能>机器学习>深度学习。 人工智能是一个宏大的命题,通过与各个领域相结合,惠及生活。机器学习需要对问题建模,确定 阅读全文