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Deep Learning系统实训之三:卷积神经网络

 边界填充(padding):卷积过程中,越靠近图片中间位置的像素点越容易被卷积计算多次,越靠近边缘的像素点被卷积计算的次数越少,填充就是为了使原来边缘像素点的位置变得相对靠近中部,而我们又不想让填充的数据影响到我们的计算结果,故填充值选择均用0来填充。池化层不需要参数、只是对特征图进行压缩操作,以减少计算量...

Deep Learning系统实训之二:梯度下降原理

基本概念理解:一个epoch:当前所有数据都跑(迭代)了一遍;    那么两个epoch,就是把所有数据跑了两遍,三个epoch就是把所有数据跑了三遍,以此类推。batch_size:每次迭代多少个数据;(batch_size称作批处理,它的作用可以理解为每次训练100个数据(在...

Deep Learning系统实训之一:深度学习基础知识

K-近邻与交叉验证1选取超参数的正确方法是:将原始训练集分为训练集和验证集,我们在验证集上尝试不同的超参数,最后保留表现最好的那个。2如果训练数据量不够,使用交叉验证法,它能帮助我们在选取最优超参数的时候减少噪音。3一旦找到最优的超参数,就让算法以该参数在测试集跑且只跑一次,并根据测试结果评价算法。4最近邻分类器能够在...

Android电子书项目实训【项目说明】【1】

本实训项目是本科教学中,Android课程实训的项目,旨在训练AndroidApp訪问server,获取server数据,解析,并呈现的流程。主要包括的功能有:1、用户注冊2、登录3、查看文档4、下载电子书5、阅读电子书6、用户管理该实训项目须要开发Androidclient和server端应用。server端採用St...