解决overfitting的方法 / 四六文摘

Tensorflow:tf.contrib.rnn.DropoutWrapper函数(谷歌已经为Dropout申请了专利!).MultiRNNCell函数的解读与理解tensorflow官网API文档 ...

参考基于 Keras 的 LSTM 时间序列分析--以苹果股价预测为例 ######################导入库##########################import osos.e ...

DL之DNN优化技术:利用Dropout(简介.入门.使用)优化方法提高DNN模型的性能 Dropout简介随机失活(dropout)是对具有深度结构的人工神经网络进行优化的方法,在学习过程中通过将 ...

DL之NN:NN算法(本地数据集50000张训练集图片)进阶优化之三种参数改进,进一步提高手写数字图片识别的准确率导读上一篇文章,比较了三种算法实现对手写数字识别,其中,SVM和神经网络算法表现非 ...

重磅干货,第一时间送达情绪检测或表情分类在深度学习领域中有着广泛的研究.使用相机和一些简单的代码我们就可以对情绪进行实时分类,这也是迈向高级人机交互的一步. 前言本期我们将首先介绍如何使用Kera ...

DL框架之MXNet :神经网络算法简介之MXNet 常见使用方法总结(神经网络DNN.CNN.RNN算法)之详细攻略(个人使用) 相关文章 DL框架之MXNet :深度学习框架之MXNet 的简介. ...

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这是专栏<AI初识境>的第9篇文章.所谓初识,就是对相关技术有基本了解,掌握了基本的使用方法. 今天来说说深度学习中的generalization问题,也就是泛化和正则化有关的内容. 作者 ...

DL之DNN优化技术:利用Batch Normalization优化方法提高DNN模型的性能 Batch Normalization简介 1.Batch Norm的反向传播的推导有些复杂,但是可借助于 ...

解决overfitting的方法