深度学习入门2

系统管理员 2022-01-09 08:19 205阅读 0赞

\---恢复内容开始---

title: why batch norm work

没太理解

title: softmax regression

多分类问题，输出层变成一个n维向量，有几个类就几维，每一个元素对应属于这个类的概率

softmax激活函数，挺简单的啊

softmax这一层，本身是划分线性边界的

title: deep learning frameworks

选择框架的标准，编程的简洁性，运行的速度，真正的开源

tensorflow里面，只需要显式的指明正向传播，反向传播是框架会帮我算的

第三系列课程：structing machine learning projects

title: why ML strategy

因为网络中，可以调整的东西太多了，激活函数，层数，节点数，数据集，学习率等等

如果瞎试的话，效率很低

### ###

title:orthogonalization

正交化，代表一种思想，对于每一个参数的调整，刚好对应系统某一方面的表现的变化，这样的话我们才好做tuning

title: single number evaluation metric

选一个最关注的指标，以此为标准训练模型

title: satisficing and optimizing metric

满足指标，比如运行时间，低于某一个阈值就可以了，

优化指标，比如准确率，越高越好，

\---恢复内容结束---

title: why batch norm work

没太理解

title: softmax regression

多分类问题，输出层变成一个n维向量，有几个类就几维，每一个元素对应属于这个类的概率

softmax激活函数，挺简单的啊

softmax这一层，本身是划分线性边界的

title: deep learning frameworks

选择框架的标准，编程的简洁性，运行的速度，真正的开源

tensorflow里面，只需要显式的指明正向传播，反向传播是框架会帮我算的

第三系列课程：structing machine learning projects

title: why ML strategy

因为网络中，可以调整的东西太多了，激活函数，层数，节点数，数据集，学习率等等

如果瞎试的话，效率很低

### ###

title:orthogonalization

正交化，代表一种思想，对于每一个参数的调整，刚好对应系统某一方面的表现的变化，这样的话我们才好做tuning

title: single number evaluation metric

选一个最关注的指标，以此为标准训练模型

title: satisficing and optimizing metric

满足指标，比如运行时间，低于某一个阈值就可以了，

优化指标，比如准确率，越高越好，

转载于:https://www.cnblogs.com/zherlock/p/10974734.html

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