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过拟合_执著_简单线性回归模型_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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处理通过计算标量分量的有符号平方根并将结果归一化为一个单位 范数。这个结构的细节可以在[3]中找到;这里我们遵循[12]的符号。 2 2场景2:深度表现(CNN)和预训练 我们的深刻表现灵感来自于克里热夫斯基等CNN的成功。〔13〕。如[7],[19]所示,活动的载体深度CNN倒数第二层的CNN(I),在ImageNet[5]等大型数据集上学习,可以用作适用于其他数据集的强大图像描述符。许多cnn架构改进了先前使用浅层表示获得的技术状态,但选择最佳架构仍是一个悬而未决的问题。许多人的灵感来自于[13]:无咖啡因[7],[11],[20],[Oquab等人。〔8〕。另一些则使用第一卷积层跨距较小的较大网络:Zeiler和Fergus[19]和Overfeat[10],[9]。其他差异包括cnn的训练前协议。在这里,我们采用一个单一的学习框架,并对不同复杂度的体系结构进行实验,探索它们的性能-速度权衡。 2 3场景3:深度表现(CNN)与预训练和微调 在场景2中,特性在一个(大)数据集上进行训练,并应用于另一个(通常较小)数据集。然而,已经证明[11]对预先训练的cnn对目标数据进
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