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VGGNet和GoogLeNet等网络都表明有足够的深度是模型表现良好的前提，但是在网络深度增加到一定程度时，更深的网络意味着更高的训练误差。误差升高的原因是网络越深，梯度弥散[还有梯度爆炸的可能性]的现象就越明显，所以在后向传播的时候，无法有效的把梯度更新到前面的网络层，靠前的网络层参数无法更新，

Git是用于Linux内核开发的版本控制工具。与CVS、Subversion一类的集中式版本控制工具不同，它采用了分布式版本库的作法，不需要服务器端软件，就可以运作版本控制，使得源代码的发布和交流极其方便。

Ant是一个Apache基金会下的跨平台的构件工具，它可以实现项目的自动构建和部署等功能。在本文中，主要让读者熟悉怎样将Ant应用到Java项目中，让它简化构建和部署操作。

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TextCNN的核心点在于可以捕获信息的局部相关性，具体到文本分类任务中可以利用CNN来提取句子中类似N-Gram的关键信息。

TextCNN擅长捕获更短的序列信息，但是TextRNN擅长捕获更长的序列信息。具体到文本分类任务中，BiLSTM从某种意义上可以理解为可以捕获变长且双向的N-Gram信息。

VGGNet和GoogLeNet等网络都表明有足够的深度是模型表现良好的前提，但是在网络深度增加到一定程度时，更深的网络意味着更高的训练误差。误差升高的原因是网络越深，梯度弥散[还有梯度爆炸的可能性]的现象就越明显，所以在后向传播的时候，无法有效的把梯度更新到前面的网络层，靠前的网络层参数无法更新，

为了实现MySQL的更高级别的性能调优，我们通常需要理解其内部实现机制，并对其进行优化调试。在下面的系列中，我们会分别介绍MySQL的部分内部实现机制。

岭回归分析是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的耐受性远远强于最小二乘法。岭回归分析主要解决两类问题：数据点少于变量个数；变量间存在共线性。