前言
这是沐神的第十节课。是讲多层感知机的,需要掌握牢固。以后会经常写的
代码讲解
跳过从零开始实现,直接进入简单代码的讲解
第11课的内容
训练误差:模型在训练数据上的误差
泛化误差:模型在新数据上的误差
训练数据集:训练模型(比如平时做的习题)
验证PyCharm激活2023.3.5数据集:验证模型好坏(比如平时的考试)
测试数据集:只用一次的数据集(比如高考)
K-则交叉验证:当数据集不大的时候使用
过拟合、欠拟合
数据复杂度:样本个数、每个样本的素个数、时空结构、多样性
第12课的内容
正则化:限制w的权重,防止过拟拟合
第13课的内容
丢弃法:dropout
第14课的内容
数值稳定性
将每层的输出和梯度都看做随机变量,让他们的均值和方差PyCharm激活2023.3.5保持一致
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