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华盛顿大学_梯度_深度学习项目实战视频课程-seq2seq序列生模型_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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查看modei如何使用训练中不存在的数据执行操作。随着时间的流逝和modei的迭代,有可能对增加准确度进行更改使modei更好地与测试数据集Whiie在reai Worid中表现较差。一个很好的实践是使用交叉验证数据集来检查财务模式并获得对其准确度的更好估计。对于图像,最好在进行任何预处理(粗调或裁剪)后分离原始数据集,同时保持输入管道与数据集相同。 卷积神经网络 从技术上讲,卷积神经网络是WhiCh至少具有一层(tf.nn.c0nv2d)的神经网络,它在其输入/和生成该层输出的COnfigUrabIe内核X之间进行卷积。在一个简化的定义中,卷积的目标是将内核(滤波器)应用于张量中的每个点,并通过在输入张量上滑动内核来生成滤波后的输出。 过滤后输出的一个示例是图像中的边缘检测。一个特殊的内核应用于图像的每个像素,并且输出是描绘所有边缘的新图像。在这种情况下,输入张量是一幅图像,张量中的每个点都被视为一个像素,其中包括在该点处发现的红色,绿色和蓝色的数量。内核在图像中的每个像素上滑动,每当颜色之间存在边缘时,输出值就会增加。该图显示了简化的卷积层,其中输入是图像,而输出是图像中找到
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