从极大似然估计的角度理解深度学习中loss函数 为了理解这一概念,首先回顾下最大似然估计的概念: 最大似然估计常用于利用已知的样本结果,反推最有可能导致这一结果产生的参数值,往往模型结果已经确定,用于反推模型中的参数.即在参数空间中选择最有可能导致样本结果发生的参数.因为结果已知,则某一参数使得结果产生的概率最大,则该参数为最优参数. 似然函数:\[ l(\theta) = p(x_1,x_2,...,x_N|\theta) = \prod_{i=1}^{N}{p(x_i|\theta)}\]

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转载自:http://eletva.com/tower/?p=186 有关Loss Function(LF),只想说,终于写了 一.Loss Function 什么是Loss Function?wiki上有一句解释我觉得很到位,引用一下:The loss function quantifies the amount by which the prediction deviates from the actual values.Loss Function中文损失函数,适用于用于统计,经济,机器学习

在keras中保存模型有几种方式: (1):使用callbacks,可以保存训练中任意的模型,或选择最好的模型 logdir = './callbacks' if not os.path.exists(logdir): os.mkdir(logdir) output_model_file = os.path.join(logdir, "xxxx.h5") callbacks = [ tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(output_model_file

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Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning ICML 2016 Best Paper 摘要:本文的贡献点主要是在 DQN 网络结构上,将卷积神经网络提出的特征,分为两路走,即:the state value function 和 the state-dependent action advantage function. 这个设计的主要特色在于 generalize learning across actions w

主要就是对Inception Module的理解 网络结构分析 没有densy layer竟然,这是给手机上运行做铺垫么. 一个新型的模块设计: [不同类型的layer并行放在了一起] 最初的设计: 对上图做以下说明: 1 . 采用不同大小的卷积核意味着不同大小的感受野,最后拼接意味着不同尺度特征的融合: 2 . 之所以卷积核大小采用1.3和5,主要是为了方便对齐.因为设定卷积步长stride=1之后,只要分别设定pad=0.1.2,那么卷积之后便可以得到相同维度的特征,然后这些特征就可以直接拼

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这里是 $THUWC$ 选拔时间 模拟赛的时候犯 $SB$ 了,写了所有的部分分,然后直接跑过了 $4$ 个大样例(一个大样例是一个特殊情况)…… 我还以为我非常叼,部分分都写对了,于是就不管了…… 离考试结束还有 $10$ 分钟的时候才发现……程序跑暴力的条件写的是 $$if(n<=5000)\space force::solve();$$ 由于 $4$ 个大样例的 $n$ 都只有几百,我之前测的全是暴力…… 然后赶紧改改改,测了三个部分分的程序,都小错不断…… 于是最后调不完了,自闭 -_-

Libo1575899134@outlook.com Libo (原创文章,转发请注明作者) 本文章会先从Gan的简单应用示例讲起,从三个方面问题以及解决思路覆盖25篇GAN论文,第二个大部分会进一步讲Gan的所有领域应用 ----------------------------------------------------------------------------------- 上一篇说到最近有人关于encoder给出了更加直观的解释: 从另一个角度理解,传统的A是我们希望的map,两

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“全站 HTTPs”俨然成了目前的热门话题,很多网站都在摩拳擦掌要实行全站 HTTPs.凑巧,我们(沪江)也在推行这个计划. 一开始大家想得都很简单,把证书购买了.配好了,相应的路径改一改,就没有问题.事实也确实如此,单个独立站点的 HTTPs 改造是很容易的.一旦走向“全站”,才发现事情远远比想象的要复杂,全站意味着所有资源面对所有客户端,涉及的因素异常多,网络上又没有太多资料,只能自己摸索.下面我简单讲讲遇到的几个问题,提供一些经验给大家参考. HSTS 如果一个网站既提供了 HTTP 服务

[原文地址]:https://github.com/amfe/article/issues/21 前言 2015年是全面『无线化』的一年,在BAT(财报)几家公司都已经超过50%的流量来自移动端,这次 双11更是占到了68.67%无线交易 (天猫微博). 手淘中大量的业务采用H5的方式开发,H5体验好坏全面影响着手淘的使用体验. 今年手机淘宝在技术上重点解决“顿”,“卡”,“慢”的问题,并提出了“521法则” ,具体指: App内存节省50% 绘制帧率,滑动体验提升20% App全链路实现 1S

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