AI:神經網絡調參(數據、層數、batch大小,學習率+激活函數+正則化+分類/迴歸)並進行結果可視化
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神經網絡調參(數據、層數、batch大小,學習率+激活函數+正則化+分類/迴歸)並進行結果可視化
神經網絡調參(數據、層數、batch大小,學習率+激活函數+正則化+分類/迴歸)並進行結果可視化
1、複雜數據採用多層多個神經網絡,纔可以得到更好的分類
MLDL常用小工具集合
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簡單理解CNN的padding如何計算一、說明二、計算三、技巧分享 一、說明 先看pytorch卷積層設置參數 nn.Conv2d( in_channels=1, #input height ou