Batch Normalization
引言 当我们遇到一些过于平坦的或者过于崎岖的loss函数时，你是否想过能不能直接改变当前的位置，直接跳到正常的位置，这篇文章将给出一种方式，可以最大情况的避免这种情况 一. Changing Land...
引言 当我们遇到一些过于平坦的或者过于崎岖的loss函数时，你是否想过能不能直接改变当前的位置，直接跳到正常的位置，这篇文章将给出一种方式，可以最大情况的避免这种情况 一. Changing Land...
引言 在之前我们已经学习了输入多个值输出一个值，输出多个值输出相同数量的值，但是还有一种，也就是输入一定数量的值但是输出值的数量有机器决定，这一篇文章将会讲解这个问题 一. Sequence-to-s...
引言 在上一篇博客中我们学习了VAE的相关知识，VAE虽然在生成速度上有显著提升，但它毕竟是比较老的模型，单靠VAE生成出的图片效果其实较为模糊，那有没有一种生成模型可以生成出更清晰更接近真实的图片，...
引言 这篇文章将介绍一种生成模型，VAE（变分自编码器），首先我们先理解一下有监督学习和无监督学习 一. 两种学习的区别 定义：训练数据同时包含输入特征 x 和对应的真实标签 y 核心思想：通过真实标...
引言 从今天开始我将把学习机器学习的内容分享在这上面，如果有错还有望指正，毕竟刚刚才开始学习 一.模型类型 机器学习是在选定模型后，用数据训练它，让模型学会合适的参数或规律，常见机器学习任务包括回归、...
引言 在任务管理（任务攻略 – 小园得志）那篇文章中我们分析过，有时loss过大并不是model的原因，而是因为optimization失败的原因，这篇文章来解决optimization失...
引言 这篇文章将讲解如何在model不变的情况下对loss，也就是optimization进行优化、 一.Batch Batch是将整个训练集划分成若干小组，每个小组包含一定数量的训练样本，用于一次参...
引言 本篇文章将讲解关于客制化的learning rate（Adaptive Learning Rate）的相关信息 一.什么是 Adaptive Learning Rate 自适应学习率方法会根据训...
引言 本篇文章将讲解关于Classification的基础知识 一. 如何理解 在之前的文章中，我们讲解了regression的内容，相似的，因为分类模型也会先进行数值计算，所以我们可以将Classi...