softmax求导 softmax层的输出为 其中，表示第L层第j个神经元的输入，表示第L层第j个神经元的输出，e表示自然常数。 现在求对的导数， 如果j=i， 1 如果ji， 2 cross-entropy求导 loss function为 对softmax层的输入求导，如下 label smoo ...
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2019-07-08 13:56:22
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写代码真的要小心的，小问题调试半天。。。importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets(‘data/‘,one_hot=True)num_classes=10input_size=784train_iter=50000batch_si
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2019-07-02 00:26:08
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这篇文章的全局观和思路一级棒！ The Fairy Tale Cast your mind back to 2010 when users started to demand interactive web applications. Back then the only real solution ...
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2019-06-25 19:49:00
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ctr预估是工业界做推荐、广告等的基本问题，下面以熟悉的推荐场景为例，目标是提高abtest的线上指标，时长、互动和留存，反应到ctr模型的评估指标，可以是auc，logloss，ngcd等，auc反映了模型区分正负例的能力，auc提高不一定对应到线上指标提示，可能只是对item的预估分更准，对一个 ...
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2019-06-17 01:10:23
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在反向传播过程中，神经网络需要对每一个loss对应的学习参数求偏导，算出的这个值也就是梯度，用来乘以学习率更新学习参数使用的，它是通过tensorflow中gradients函数使用的。 我们根据官方文档对函数原型进行解析 官方文档中函数原型以及参数如下： ys和xs都是张量或者张量列表。函数tf. ...
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2019-06-16 13:36:56
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目标检测Anchor-free分支：基于关键点的目标检测（最新网络全面超越YOLOv3） https://blog.csdn.net/qiu931110/article/details/89430747 目标检测Anchor-free分支：基于关键点的目标检测（最新网络全面超越YOLOv3） htt ...
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2019-06-14 14:27:16
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Compile:配置模型，然后进行训练 compile(optimizer, loss=None, metrics=None, loss_weights=None, sample_weight_mode=None, weighted_metrics=None, target_tensors=None ...
We are now trying to deploy our Deep Learning model onto Google Cloud. It is required to use Google Function to trigger the Deep Learning predictions. ...
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2019-06-05 00:32:37
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为什么需要做归一化或者标准化 一句话解释就是为了让我们求解loss最低值的过程中更加的平稳和缓，容易收敛。 具体解释可以看这里: 特征工程中的「归一化」有什么作用？ 忆臻的回答 知乎 https://www.zhihu.com/question/20455227/answer/197897298 用 ...
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2019-06-04 12:56:50
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Batch normalization 1. 为什么我们需要对特征做feature scaling？ 一句话解释就是为了让我们求解loss最低值的过程中更加的平稳和缓，容易收敛。 具体解释可以看这里: 特征工程中的「归一化」有什么作用？ 忆臻的回答 知乎 https://www.zhihu.com/ ...
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2019-06-04 12:38:21
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