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为什么要采用最大池化层对特征图进行下采样？对于一个网络，我们先使用了maxpooling进行池化，得到的网络模型架构如下： 然后我们删除了其中的最大池化层，得到了网络模型架构如下： 这种...
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机器学习中的特征工程
特征工程(feature engineering)：是指将数据输入模型之前，利用关于数据和机器学习算法的知识对数据进行硬编码的变换(而不是由模型...
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防止神经网络过拟合的常用方法
1.获取更多的训练数据2.减小网络容量3.添加权重正则化4.添加dropout
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误差反向传播中批版本Affine层关于偏置的反向传播的一点理解Affine层（仿射变换）的误差反向传播图如下： 正向传播的公式：Y = X * W + B这里X, W均为矩阵，其中X为输入数据，W为权重值，...
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怎样搭建简单的三层神经网络？
#1.什么是激活函数？---将输入信号的总和转化为输出信号的函数被称为是激活函数（activefunction）激活函数的作用在于决定如何来激活...
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在贝叶斯分类计算条件概率的时候，当计算到某一个attribute的概率为0的时候关于引入高斯分布细化概率的简述贝叶斯理论如下： 如果我们要计算在Y的条件下，x1x2x3...xd发生的概率，即计算P（x1x2x3..xd|Y）的时候，我们假x1x2x3....
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Can we estimate P(Y| X1, X2,…, Xd ) directly from data?
Yes, of course. But in general,, we do not have enough large training da...