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神经网络 overfit 相关的博客

周志华最新演讲：深度学习为什么深？有多好的人才，才可能有多好的人工智能

昨天，2018京东人工智能创新峰会举行，京东集团副总裁、AI 平台与研究部负责人周伯文揭开了京东技术布局下的 AI 战略全景图。这个全景图概括起来说就是“三大主体、七大应用场景和五个人工智能产业化的布局方向”，即：以 AI 开放平台 、AI 基础研究、AI 商
技术小能手 6年前 3663

浅谈端上智能之计算优化

一、背景 - 边缘智能 人工智能（Artificial intelligence）的迅速发展正在改变世界。以深度学习（Deep learning）为驱动力和代表的第三波AI浪潮，正在变革和赋能金融、制造、农业、交通、医疗、零售、教育等众多行业，同时也极大地影
marcusj 4年前 1843

Some methods of deep learning and dimensionality reduction

Deep Learning 上一篇主要是讲了全连接神经网络，这里主要讲的就是深度学习网络的一些设计以及一些权值的设置。神经网络可以根据模型的层数，模型的复杂度和神经元的多少大致可以分成两类：Shallow Neural Network和Deep Neural
绿箭侠2017 5年前 681

深度学习Trick——用权重约束减轻深层网络过拟合|附(Keras)实现代码

       在深度学习中，批量归一化（batch normalization）以及对损失函数加一些正则项这两类方法，一般可以提升模型的性能。这两类方法基本上都属于权重约束，用于减少深度学习神经网络模型对训练数据的过拟合，并改善模型对新数据的性能。    
【方向】 5年前 2085

数据挖掘中易栽的10个坑，你中了没？

1.缺乏数据 对于分类问题或预估问题来说，常常缺乏准确标注的案例。 例如： -欺诈侦测(：在上百万的交易中，可能只有屈指可数的欺诈交易，还有很多的欺诈交易没有被正确标注出来，这就需要在建模前花费大量人力来修正。 -信用评分：需要对潜在的高风险客户进行长期跟踪
技术小能手 5年前 1745

必看 ：大数据挖掘中易犯的11大错误

0.缺乏数据(LackData) 对于分类问题或预估问题来说，常常缺乏准确标注的案例。 例如： 欺诈侦测(FraudDetection)：在上百万的交易中，可能只有屈指可数的欺诈交易，还有很多的欺诈交易没有被正确标注出来，这就需要在建模前花费大量人力来修正。
沉默术士 6年前 1449

数据挖掘中易犯的11大错误

按照Elder博士的总结，这10大易犯错误包括： 0. 缺乏数据（Lack Data） 1. 太关注训练（Focus on Training） 2. 只依赖一项技术（Rely on One Technique） 3. 提错了问题（Ask the Wrong Q
知与谁同 6年前 1131

​DL_WITH_PY系统学习（第3章）

本节提示： 1、DL的核心构建 2、Keras的简单介绍 3、搭建DL机器训练环境 4、使用DL模型解决基础问题 3.1 DL的基本构建：layer layer的定义：以1个或多个tensor作为输入，并且运算出来1个或者多个tensor作为输出的数据处理模型
禾路 5年前 762

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