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摘要： 目录LeNetAlexNetVGGNiN思路实现GoogLeNet思路实现Q&A LeNet 组成特点：2* （卷积+池化）+ 2 *全连接 + 输出 其中，卷积层压缩空间信息，提取图像特征（高宽减小，通道数增加），池化层降低空间敏感度&计算量（高宽减半，通道数不变），全连接层降维（理解为将卷积层提 阅读全文

摘要： 目录1、卷积是什么？卷积的数学公式如何在实际意义中理解卷积？数字图像处理中的卷积机器学习中的卷积（实则为“交叉相关”）2、卷积层是什么？从全连接层到卷积层：卷积是被限制的全连接层限制1：局部性限制2：平移不变性从数学公式上看全连接层与卷积层3、卷积层的超参数：kernel_size, padding 阅读全文

摘要： Colab使用经验：https://blog.csdn.net/qq_51302564/article/details/115605994 limu的colab文件的第一句统统改成!pip install d2l==0.16，加了版本号之后装起来嘎嘎快 查看colab的显卡使用情况：!/opt/bi 阅读全文

摘要： 从感知机到多层感知机： 感知机：只能产生线性分割面，不能拟合XOR 为突破线性模型的限制，可以通过在网络中加入一个/多个隐藏层，即 多层感知机MLP。但是如果只是单纯添加隐藏层，还是等价于一个线性模型（仿射变换的仿射变换还是仿射变换），没有带来益处！此时，需要加入额外因素以激发多层架构的潜力——对每 阅读全文

摘要： 更多形式的大括号公式，参考：https://blog.csdn.net/miao0967020148/article/details/78712811 $$ x_{i}^{'}= \left \{ \begin{array}{rcl} 0 && \text{with probability p} \ 阅读全文

摘要： 使用Git clone下载仓库： 1、下载Git程序并安装好：https://git-scm.com/ 2、找到需要下载的仓库页面，点击绿色Code键，复制HTTPS地址 3、打开Git程序，先cd，转到你想要把仓库下载到的路径（否则会下载至默认路径），然后输入 git clone HTTPS地址， 阅读全文

摘要： 线性回归模型：\(y = Xw + b + \epsilon\) 1、如何衡量模型质量？loss function损失函数——量化实际值和预测值之间的差距 可证：在高斯噪声的假设下，线性模型的最大似然估计 等价于 最小化均方误差（MSE）。证明在另一篇里写过 平方误差： \(l^{(i)}(w,b) 阅读全文

摘要： 安装： 建议参考小土堆Pytorch教程的第一课，然后需要1-pip install d2l；2-下载所有Jupiter Notebook的文件并解压 这里面有几个问题 1、pip install d2l安装失败？ 可以试试离线安装，这篇写得很详细，亲测快速且成功：https://blog.csdn 阅读全文

摘要： 报错：ConvergenceWarning: Objective did not converge. You might want to increase the number of iterations. Duality gap: 1.0964018254413745, tolerance: 0. 阅读全文

摘要： 报错：RuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars W = numer / denom 先自查数据里有没有NaN，然后，我发现我代码里的levene和t检验部分会涉及多步除法。一旦分母为0或NaN就会出现上述报错 在chatg 阅读全文