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CCF考试——201604-3路径解析

在操作系统中,数据通常以文件的形式存储在文件系统中。文件系统一般采用层次化的组织形式,由目录(或者文件夹)和文件构成,形成一棵树的形状。文件有内容,用于存储数据。目录是容器,可包含文件或其他目录。同一个目录下的所有文件和目录的名字各不相同,不同目录下可以有名字相同的文件或目录。   为了指定文件系统中的某个文件,需要用路径来定位。在类 Unix 系统(Linux、Max OS X、FreeBSD等)中,路径由若干部分构成,每个部分是一个目录或者文件的名字,相邻两个部分之间用 / 符号分隔。   有一个特殊的目录被称为根目录,是整个文件系统形成的这棵树的根节点,用一个单独的 / 符号表示。在操作系统中,有当前目录的概念,表示用户目前正在工作的目录。根据出发点可以把路径分为两类:   Ÿ 绝对路径:以 / 符号开头,表示从根目录开始构建的路径。   Ÿ 相对路径:不以 / 符号开头,表示从当前目录开始构建的路径。

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    重新思考深度学习里的泛化

    2017 ICLR提交的“UnderstandingDeep Learning required Rethinking Generalization”必然会打乱我们对深度学习的理解。 这里是一些总结:1.神经网络的有效容量对于整个数据集的brute-force内存是足够大的。2.即使对随机标签的优化仍然会很容易。事实上,与对真实标签的训练相比,训练时间只增加了一个小的常量。3.随机化标签只是一种数据变换,使的学习问题的所有其他属性保持不变。作者实际上引入了两个新的定义来表达他们观测的内容去描述关于“显式”和“隐式”正则化的讨论。删除,数据增加,权重共享,常规正则化都是显式正则化。隐含正则化是早期停止,批量规范和SGD。这是一个非常奇怪的定义,我们后续会讨论。

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    『 论文阅读』Understanding deep learning requires rethinking generalization

    虽然其规模巨大,但成功的深层人工神经网络可以获得训练和测试集非常小的性能差异。 传统知识认为这种小的泛化误差归功于模型的性能,或者是由于在训练的时候加入了正则化技术。 通过广泛的系统实验,我们展示了这些传统方法如何不能解释,而为什么大型神经网络能在实践中推广。具体来说,实验建立了用随机梯度方法训练的图像分类的最先进的卷积网络,能容易地拟合训练数据的随机标记。这种现象在质量上不受显式正则化的影响,即使我们用完全非结构化的随机噪声替换真实图像,也会发生这种现象。 我们用理论结构证实了这些实验结果,表明简单的深度两个神经网络一旦参数数量超过了实际数据点的数量,就已经具有完美的有限样本表达能力。 论文通过与传统模型的比较来解释我们的实验结果。

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    [Python人工智能] 六.神经网络的评价指标、特征标准化和特征选择

    从本系列文章开始,作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前五篇文章讲解了神经网络基础概念、Theano库的安装过程及基础用法、theano实现回归神经网络、theano实现分类神经网络、theano正规化处理,这篇文章讲解神经网络的评价指标、特征标准化和特征选择,均是基础性知识。主要是学习"莫烦大神" 网易云视频的在线笔记,后面随着深入会讲解具体的项目及应用。基础性文章和在线笔记,希望对您有所帮助,本系列作者采用一篇基础一篇代码的形式讲解,也建议大家一步步跟着学习,同时文章中存在错误或不足之处,还请海涵~

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    [Python人工智能] 五.theano实现神经网络正规化Regularization处理

    在用神经网络分析数据时,通常会遇到Overfitting问题。如下图所示,分布了很多黑色的数据点,如果机器学习能学到一条黑色直线去代替我们分布的数据散点,并预测我们的数据分布,那这条直线就是学习得到的一条很好的线条。 但是Overfitting会产生一个问题:在学习过程中会不断减小与真实值的误差,得到这条蓝色的线条,它能非常完美的预测这些点,与真实值的误差非常小,误差cost甚至为0,而黑色的直线的会与真实值产生误差。例如,x为-4这个点,蓝色线对应值为-7,基本吻合,而黑色线预测值为-12,存在一定误差。 但真实预测时,我们会觉得黑色线比蓝色线更为准确,因为如果有其他数据点时,将来的数据用黑色的线能更好的进行预测或概括。比如x为2.5时,蓝色线这个点的误差可能会比黑色线更大。Overfitting后的误差会非常小,但是测试数据时误差会突然变得很大,并且没有黑线预测的结果好。

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