摘要： 本次整合了前面两节的模组，并添加向前传播&反馈训练部分，使之成为一个包含训练&验证&测试的分类网络。 文件架构： 代码整合： image_info.py，图片读取部分 AlexNet.py，网络主干 优化方式： 由于l2正则化结果收集进'losses'中，所以主函数计算loss时应该注意 更 ...
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2017-05-30 15:39:15
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參考：http://scikit-learn.org/stable/model_selection.html 有待翻译，敬请期待： 3.1. Cross-validation: evaluating estimator performance 翻译文章參考：http://blog.csdn.net/ ...
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2017-05-30 13:07:30
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解决一个机器学习问题的一般套路是先构建一个目标函数，然后解决一个优化问题。目标函数通常由损失函数和正则项组成。常见的损失函数log-loss,square-loss,cross-entropy-loss等，常见的正则化方法有L1正则、L2正则等，常见的优化方法有梯度下降、随机梯度下降等。SVM也可以 ...
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2017-05-25 23:31:27
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mysql-学习-9-20170524-复制原理 剖析复制线程 mysql5.7复制的特点 主库写日志binlog的流程， innodb 到 redo 再到commit可以认为这个事务完成了 inodb redo prepare (没有Commit标志) 写binlog 分布式事务1.inodb r ...
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2017-05-25 00:01:51
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2017年5月5日 星期五 --出埃及记 Exodus 25:33Three cups shaped like almond flowers with buds and blossoms are to be on one branch, three on the next branch, and t ...
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2017-05-18 17:27:27
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某电商平台项目开发要点记录 本文是博主在开发某电商平台项目的一些杂项记录，方便自己和团队同事查阅，偏向于具体技术或应用的细节和个人理解，但也未必非常具体。文中未提的更多内容可能会另起篇章。 导航属性——EF实体关系fluent配置 AutoMapper Autofac Repository模式 Mo ...
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2017-05-14 01:12:16
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一、状态和模型 在CNN网络中的训练样本的数据为IID数据（独立同分布数据），所解决的问题也是分类问题或者回归问题或者是特征表达问题。但更多的数据是不满足IID的，如语言翻译，自动文本生成。它们是一个序列问题，包括时间序列和空间序列。这时就要用到RNN网络，RNN的结构图如下所示： 序列样本一般分为 ...
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2017-05-12 20:11:06
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机器学习的算法中，讨论的最多的是某种特定的算法，比如Decision Tree，KNN等，在实际工作以及kaggle竞赛中，Ensemble methods（组合方法）的效果往往是最好的，当然需要消耗的训练时间也会拉长。 所谓Ensemble methods，就是把几种机器学习的算法组合到一起，或者 ...
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2017-05-09 01:01:50
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Protecting the Flowers Time Limit: 2000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 4418 Accepted: 1785 Description Farmer John went to cut some wood an ...
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2017-05-07 20:08:30
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