伯禹公益AI《动手学深度学习PyTorch版》Task 05 学习笔记
伯禹公益AI《动手学深度学习PyTorch版》Task 05 学习笔记 Task 05:卷积神经网络基础;LeNet;卷积神经网络进阶 微信昵称:WarmIce 昨天打了一天的《大革命》,真挺好玩的。不过讲道理,里面有的剧情有点为了“动作”而“动作”,颇没意思。但是Ubi的故事还是讲得一如既往得好。 言归正传,这3节课,前两节没什么意思,充其量复习了计算卷积层输出的特征图大小的公式: $ \mathbf{floor}((in_size + padding – kernel_size)/stride) + 1 $ 大概就这么点有用信息了。 后面两节进阶课(整合到一个主题下了)还是可以的。有效梳
用户评论
推荐下载
-
动手学深度学习.pdf
本书将全⾯介绍深度学习从模型构造到模型训练的⽅⽅⾯⾯,以及它们在计算机视觉和⾃然语⾔处理中的应⽤。我们不仅将阐述算法原理,还将基于ApacheMXNet来演⽰它们的实现和运⾏。本书的每⼀节都是⼀个Ju
22 2019-07-15 -
动手学深度学习_20180720
动手学深度学习gluonMXNet20180720版本最新版材料
21 2019-07-10 -
gluon动手学深度学习
Gluon hands-on deep learning
21 2019-06-21 -
动手学深度学习四
机器翻译及相关技术; 注意力机制与Seq2seq模型; Transformer 一 机器翻译及相关技术 机器翻译(MT):将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言,用神经网络解决这个问题通常称为神经机
20 2021-01-15 -
动手学深度学习.rar
动手学深度学习最全最新 动手学深度学习讲解清晰 伯克利大学教程
15 2020-08-09 -
动手学深度学习2
动手学深度学习(2) 过拟合和欠拟合 接下来,我们将探究模型训练中经常出现的两类典型问题: 一类是模型无法得到较低的训练误差,我们将这一现象称作欠拟合(underfitting); 另一类是模型的训练
38 2021-01-16 -
动手学深度学习_4
动手学深度学习_41循环神经网络1.1 GRU1.2 LSTM1.3 深层RNN深度循环神经网络1.4 双向RNN双向循环神经网络2 机器翻译3 注意力机制与Seq2seq模型3.1注意力机制3.2
18 2021-01-16 -
动手深度学习02–task1
过拟合、欠拟合及其解决方案 模型选择、过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前,我们需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error)
15 2021-01-17 -
动手学深度学习中文版
《动手学深度学习》面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书
20 2019-09-27 -
动手学深度学习PyTorch版打卡_Task3过拟合欠拟合梯度消失梯度爆炸
最近参加了伯禹平台和Datawhale等举办的《动手学深度学习PyTorch版》课程,对过拟合,欠拟合,梯度消失,梯度爆炸做下笔记。 过拟合和欠拟合 模型无法得到较低的训练误差,我们将这一现象称作欠拟
24 2021-02-01
暂无评论