《Python深度学习》第四章的实验结果图汇总
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
实验1.
图4-4 模型容量对验证损失的影响:换用更小的网络
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
实验2.
图4-5 模型容量对验证损失的影响:换用更大的网络
图4-6 模型容量对训练损失的影响:换用更大的网络
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
实验3.
图4-7 L2权重正则化对验证损失的影响
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
实验4.
图4-9 dropout对验证损失的影响
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
《Python深度学习》第四章的实验结果图汇总相关推荐
- 《Python深度学习》第一章笔记
<Python深度学习>第一章笔记 1.1人工智能.机器学习.深度学习 人工智能 机器学习 深度学习 深度学习的工作原理 1.2深度学习之前:机器学习简史 概率建模 早期神经网络 核方法 ...
- [学习笔记] python深度学习---第三章 神经网络入门
一.神经网络剖析 1. 训练神经网络主要围绕以下四个方面: (1) 层,多个层组合成网络(或模型). (2)输入数据和相应的目标. (3)损失函数,即用于学习的反馈信号. (4)优化器,决定学习过程如 ...
- python章节总结_《Python深度学习》第一章总结
第一章什么是深度学习 1.1 人工智能.机器学习与深度学习 1.1.1 人工智能 1.1.2 机器学习 1.1.3 从数据中学习表示 1.1.4 深度学习之 "深度" 1.1.5 ...
- [学习笔记] python深度学习---第七章 深度学习最佳实践
一.联合学习 如果只有元数据,那么可以使用one-hot编码,然后用密集连接网络来预测价格.如果只有文本描述,那么可以使用循环神经网络或一维卷积神经网络.如果只有图像,那么可以使用二维卷积神经网络.但 ...
- python深度学习第四讲——python神经网络参数更新
神经网络的学习的目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数.这是寻找最优参数的问题,解决这个问题的过程称为最优化(optimization).遗憾的是,神经网络的最优化问题非常难.这是因为参数空间非常复杂 ...
- 李沐动手学深度学习第四章-4.9.环境和分布偏移
我们从来没有想过数据最初从哪里来?以及我们计划最终如何处理模型的输出? 根据测试集的精度衡量,模型表现得非常出色. 但是当数据分布突然改变时,模型在部署中会出现灾难性的失败. 解决方案很简单(要求&q ...
- Python深度学习篇
Python深度学习篇一<什么是深度学习> Excerpt 在过去的几年里,人工智能(AI)一直是媒体大肆炒作的热点话题.机器学习.深度学习 和人工智能都出现在不计其数的文章中,而这些文章 ...
- 《python深度学习》学习笔记
<python深度学习> 第一章: 参数化,先随机设置权重,通过损失函数来反向传播信息,对设置的权重进行调整. 第一章简要的介绍了关于深度学习.机器学习的由来与争议,从概念上对深度学习进行 ...
- Python深度学习篇五《深度学习用于计算机视觉》
前言 前期回顾:Python深度学习篇四<机器学习基础> 上面这篇里面写了关于向量数据最常见的机器学习任务. 好,接下来切入正题. 本章包括以下内容: 理解卷积神经网络(convnet) ...
最新文章
- Redis为什么又引入了多线程？单线程不香了？
- Linux操作系统安装---centos6.7安装图文实例详解（完整版）
- sklearn自学指南(part18)--多项式回归-用基函数扩展线性模型
- 畅销书《深入浅出Vue.js》作者，在阿里淘系1年的收获成长
- 在错误的数据上，刷到 SOTA 又有什么意义？
- 2020年平均工资出炉！这个行业最高
- mysql 分表后排序_MySQL优化分库分表，为什么要分表，分表以后如何进行排序查询，业务如何设计？...
- 服务器采用虚拟化应用漂移,虚拟化技术在数字化医院建设中的应用
- 网站监控工具有哪些4款免费国内在线网站监控工具
- CPC客户端的安装方法
- 常见协议RFC对应表
- 【旋转矩阵和旋转向量】
- AI虚拟数字人直播带货软件 AI数字人直播间怎么搭建 搭建教程分享
- python递归函数例题_递归案例python
- 如何接3D模型外包？外包如何报价？高手才能接外包？
- R语言气泡图 bubble chart
- oracle导入失败后怎样删除已导入数据,Oracle数据的导入、导出、插入、更新及删除总结...
- Exata卫星通信仿真
- linux设备驱动归纳总结（十二）：简单的数码相框
- 包装实训总结报告_物流包装实训总结