配置master为镜像仓库 #master节点 #替换配置文件中的这行，使用下面的内容#配置docker加速，和信任私有仓库（注意，系统自带或者我们后安装的docker版本，配置文件是/etc/docker/daemon.jason）[root@k8s-master ~]#vim /etc/sysc ...
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2019-11-16 23:10:56
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实验前 实验后： 代码对比可看出代码前后的变化 ...
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2019-11-13 16:02:19
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在keras中保存模型有几种方式: (1):使用callbacks,可以保存训练中任意的模型,或选择最好的模型 (2): 使用model.save(),会把整个模型保存下来,包括网络和参数 (3): 使用model.save_weights(),只保存模型的参数 当使用自定义的层或loss时,只有( ...
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2019-11-11 12:26:52
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一般在神经网络中， softmax可以作为分类任务的输出层。 输出n个类别选取的概率，并且概率和为1。 i?代表的是第i个神经元的输出，zi是下面 loss function表示的是真实值与网络的估计值的误差。交叉熵的函数是这样的 yi?表示真实的分类结果。 求导。首先，我们要明确一下我们要求什么， ...
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2019-11-10 17:22:54
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1.均方误差(Mean Square Error / Quadratic Loss): MSE保证没有特别异常的预测值，因为平方部分放大了这种误差。 2.平均绝对误差(Mean Absolute Error): MAE保证预测值在大多数情况下表现良好(不会刻意管异常值)，因为所有的误差都按相同的线性 ...
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2019-11-09 19:29:01
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Lanenet 一个端到端的网络，包含Lanenet+HNet两个网络模型，其中，Lanenet完成对车道线的实例分割，HNet是一个小网络结构，负责预测变换矩阵H，使用转换矩阵H对同属一条车道线的所有像素点进行重新建模 将语义分割和对像素进行向量表示结合起来的多任务模型，最近利用聚类完成对车道线的 ...
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2019-11-07 14:52:56
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1.生成对抗网络 让两个网络相互竞争，通过生成网络来生成假的数据，对抗网络通过判别器判别真伪，最后希望生成网络生成的数据能够以假乱真骗过判别器 2.生成模型 在生成对抗网络中，不再是将图片输入编码器得到隐含向量然后生成图片，而是随机初始化一个隐含向量，根据变分自动编码器的特点，初始化一个正态分布的隐 ...
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2019-11-03 20:11:44
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本文主要阐述了我学习CharCNN过程中的心得体会以及遇到问题的处理和理解。此文基于rasa框架，查阅时需注意。 目录： 一、运用CharCNN的文本意图识别过程 二、参数的调整与对比 三、loss函数的学习 四、bug的处理和学习 一、运用CharCNN的文本意图识别过程 （１）字向量和词向量的差 ...
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2019-11-01 11:16:22
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序 RAID一页通整理所有RAID技术、原理并配合相应RAID图解，给所有存储新人提供一个迅速学习、理解RAID技术的网上资源库，本文将持续更新，欢迎大家补充及投稿。中国存储网一如既往为广大存储界朋友提供免费、精品资料。 1.什么是Raid; RAID（Redundant Array of Inex ...
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2019-10-30 18:50:33
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Ref： https://blog.ailemon.me/2019/02/26/solution to loss doesnt drop in nn train/ ...
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2019-10-29 19:35:01
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