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中国科学院_最大似然_输入与输出数据处理_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-28 / 浏览次数:1

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的方向进行去,但是我们从这里看一下从这个q。到这个q我没告诉你,别下降了0.9样子,然后我们如果是MSC的话,我们大概是下降0.3~0.4的样子,我们经过计算,你可以自己去计算一下,所以可以看得到,对于使用。是0.9对吗?其实更大,所以他又画起来速度更快了,这是一个非常感性的认识,然后我们总结一下的话,就是为什么不使用?对于分类问题为什么不使用MFC而使用cross entropy?第1个就是说。我的MSC搭配的话很容易出现是个没人会饱和的情况,它会出现一个季度,这样子的话我穿起来会非常困难,第2个就是一个更加惊艳的东西,就是说刚刚我们也给出一个经验性的就是你,它的概率梯度信息。 更大,更有人说你说你能更快,就比如说你刚开始你比如说你当前的labor是一对吗?你要去青云十一对不对?如果你probability分部没有靠近的话,比如说你就发现这个会非常非常大。说实话它的机动性会非常大,因此他们说得很快,难道你禁欲的时候他的特性就慢慢的慢慢的开始比较小,但也没有饱和对不对?但是很多东西啊,一定要自己做了才知道,虽然说ms1。并不适合分类问题,但是我们做一些非常前沿的东西的时候,一般来说,
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