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深蓝学院_gbdt算法_分类问题与ctr预估_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-27 / 浏览次数:1

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soft max对吧?然后我们存在函数用的是非常损失,然后svm的话再去。基本上会用了,就是你产出的这个feature,你产出的这个特征,再用卷积神经网络产出的特征能更好的去表征原来这个图像里头的内容,然后你用这个表示表示。g组x,放到我现在的svm训练去,区分这个东西到底是不是物体的边缘。嗯,文化网络不是随便给的,你必须要有个目的让他去去学习这个东西对吧?就学习的目的,比如说这个地方的这个简直神经网络应该就是一个一个classification总共有多少?你你的这个图片里头可能。可能有多少个类?多少个类,你就会针对这些类去做一个,做一个classification做一个分类的神经网络,那这个时候它的特征是墙纸在你这里头包含着这些类,比如说小猫小狗这些类的一些信息。 所以用他是OK的,你让他去铲除铲除这个图像的这个feature是OK的。不就是第1步是首先我,你看我我就发一个网上的摩托租一房摸得出来是吧?我们什么都做下来,比如说这我我拿不下来。XX就是2012年的那个那个毛毛头拿下来之后呢,嗯,就不用管了,就就放着,或者是你针对你,如果他是你的类别墅跟他差不多,你就放这你就不用管了,
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