深入了解怎么学好深度学习?

2021-12-02 15:40

  深度学习是一种用计算机算力来解决问题的函数逼近器,它与机器学习产生的由传统统计学习脱胎而来的本质大相径庭,因此即使是从机器学习开始,再使用深度学习。不久,您将发现两件事情完全不同。

深入了解怎么学好深度学习?

  在大规模的深度学习网络中,人们不可能遇到过模拟。谈起过拟合欠拟合,有什么办法解决?对模型的方差和偏差分别如何影响?

  正则可使过拟合减轻,也就是说,l1正则与l2正则有何不同?哦?

  除理解在线的经典坐标解释外,是否知道它们在贝叶斯先验论中属于不同分布?谈到贝叶斯分布就无法理解共轭先验,为什么要服从这个分布?共轭分布有哪些?

  dropout还可以解决拟合问题,请问为什么可以使用work?从根本上说,是一个bagging的想法。当提到bagging时,没有必要知道boosting,这两者对减少模型方差偏差的影响如何?

  当提到dropout时,免得与后者提出问题时所提出的batchnormalization相比?白化对比资料,pca等其它方法有什么不同?什么是normalization方法呢?

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