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    2019-11-21 17:49:53
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    2017-09-25 09:19:42
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    2017-02-08 13:23:49
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  • 1.数据规模先看数据规模,数据规模与算法模型的容量其实是比较相关的。算法模型的容量越大,就意味着算法能表示相对来说更复杂的关系。当数据规模相对过大时,在训练过程中容易产生欠学习(underfitting)。另一方面,在数据规模相对过小的情况下,就会产生过学习(overfitting)。近年来流行的深度学习模型可以拥有非常大的容量,模型中普遍用的神经网络算法,层数可以增加,每层神经元
    2017-11-12 21:15:04
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  • 关于KerasKeras是一个开放源码的高级深度学习程序库,其主要作者和维护者是Google公司的工程师FrancoisChollet,以MIT开放源码方式授权。相对于TensorFlow这样低级的链接库,Keras可以使用更少的代码和时间来完成深度学习模型的组建。目前,Keras提供了两种后端引擎:Theano与TensorFlow。电影数据挖掘的对象为《泰坦尼克号》,数据集下载:h...
    2018-05-13 17:58:17
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    2017-12-01 09:58:29
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  • 爱数据学习社welcome在研究或者使用深度学习技术时,大多数人都会被“维度”这个概念搞晕,无论是数据本身还是算法结构,都面对着各种高维的理论概念,正确理解深度学习中和“维度”相关的概念是掌握深度学习方法过程中不可回避的技术瓶颈。数据的高维度问题深度学习的目标是基于某些给定信息对未知变量进行预测。需要预测的变量,一般是单个变量,若是需要预测多个变量,则也拆成多个深度学习模型处理,因此对每个模型还是...
    2018-08-08 18:57:37
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    2016-03-15 14:37:20
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    2018-07-12 20:56:01
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