一、损失函数(loss) [前向传播的预测值y与已知答案y_的差距]： 1.优化目标：使loss达到最小值。 2.优化方法：均方误差（mse） 交叉熵（ce） 自定义 详解： 1.均方误差mse： 公式： 函数：loss_mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y)) ...
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2018-09-25 17:27:00
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train loss 与 test loss 结果分析: train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习; train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合; train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题 ...
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2018-09-22 15:58:28
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望着小月亮：https://www.cnblogs.com/triple-y/ 请尊重原创：https://www.cnblogs.com/triple-y/p/9655753.html python3之面向对象编程 很多时候，我们反复用同一个代码，这时候我们就用到了函数式编程。但是当我们自己编写了 ...
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2018-09-16 16:17:31
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望着小月亮：https://www.cnblogs.com/triple-y/ 请尊重原创：https://www.cnblogs.com/triple-y/p/9655753.html 第七天学习的总结 当需要保存或缓存一些文件的时候，就用序列化与反序列化操作（二进制） ...
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2018-09-16 15:50:57
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6.1 C/S架构介绍 6.2 TCP/IP 各层详解 6.3 Socket介绍 6.4 Socket代码实例 6.5 粘包现象与解决方案 6.6 通过socket发送文件 6.7 本章总结 6.1C/S架构介绍 什么是C/S架构 C指的是client（客户端软件），S指的是Server（服务端软件 ...
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2018-09-12 21:08:58
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下面这一段节选自知乎用户，具体链接为：https://www.zhihu.com/question/27068705/answer/82132134。 在机器学习过程中，我们用训练数据集去训练（学习）一个model（模型），通常的做法是定义一个Loss function（误差函数），通过将这个Los ...
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2018-09-12 17:00:58
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一、MySQL简介 1、MySQL简介 MySQL是一个轻量级关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，目前属于Oracle公司。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中，由于体积小、速度快、总体拥有成本低，开放源码、免费，一般中小型网站的开发都选择Linux + M ...
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2018-09-10 10:59:49
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1. 过拟合问题可以通过调整机器学习的参数来完成，比如sklearn中通过调节gamma参数，将训练损失和测试损失降到最低 ...
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2018-09-09 22:41:28
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对抗生成网络，通过对分别两个矛盾的函数，进行各自的训练，已达到两个函数都能实现各自的最优化，得到的参数就是一个较好的参数 两个对抗函数： 函数一：是判别损失函数，使得判别式的准确率越来越大, 及self.D1被判断为1， self.D2被判断为0 self.loss_d = tf.reduce_me ...
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2018-09-09 22:11:24
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论文：Working hard to know your neighbor’s margins: Local descriptor learning loss 为什么介绍此文：这篇2018cvpr文章主要是从困难样本入手，提出的一个loss，简单却很有效，在图像匹配、检索、Wide baseline ...
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2018-08-31 10:41:17
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