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深度学习教程
共 4 篇文章
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1
深度学习: Nonlinear (非线性)
2
深度学习: marginal cost (边际成本)
3
深度学习: 迁移学习 (Transfer Learning)
4
深度学习: 学习率 (learning rate)
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深度学习教程
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清单「深度学习教程」 01/04
深度学习: Nonlinear (非线性)
JNingWei
·阿里巴巴图像算法
定义:
对“乘”、“加”运算 闭合。
作用:
非线性很难形式化,但却是深度学习的
核心竞争力
。
正是由于网络中强大的非线性因素,我们得以
深度地抽象出
特征。
非线性函数主要存在于
激活函数
、
bn
、
pooling层
,用来
增加模型容错能力
(即
防止过拟合
)。
Note
:
假若网络中全部是线性部件,那么线性的组合
其实还是线性
,与单独一个线性分类器无异。这样就根本做不到用非线性来逼近任意函数。
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