[cs231n之第三課]Loss function and optimization
課程地址： http://www.bilibili.com/video/av13260183/index_1.html#page=3 課件地址： http://cs231n.stanford.edu/slides/2017/ 本課主要內容： 損失函數的含義，以及最優化權值向量的方法。 回顧上節課： 機器識別圖像的巨大困難在於semantic gap(語義代溝) 使用KNN進行圖像識別（關鍵點是像素
相關文章
- 1. (Review cs231n)loss function and optimization
- 2. CS231n-3-Loss Function & Optimization
- 3. CS231n 2017Spring Lecture3 Loss Function and Optimization總結
- 4. Deep Learning, Score function, Loss function 和 optimization function（一）
- 5. CS231n lecture 3 Linear classification and Optimization
- 6. 應用深度學習function-loss-optimization 2020.8.24
- 7. (Review cs231n) BN and Activation Function
- 8. 02/17/2020 Stanford- CS231-note Loss functions and optimization
- 9. 2. Activation function and Loss function in Pytorch
- 10. 課程二(Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization)，第三週（Hype
- 更多相關文章...
- • SQL MIN() Function - SQL 教程
- • XSLT function-available() 函數 - XSLT 教程
- • RxJava操作符（七）Conditional and Boolean
- • 互聯網組織的未來：剖析GitHub員工的任性之源
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. Duang!超快Wi-Fi來襲
- 2. 機器學習-補充03 神經網絡之**函數(Activation Function)
- 3. git上開源maven項目部署 多module maven項目（多module maven+redis+tomcat+mysql）後臺部署流程學習記錄
- 4. ecliple-tomcat部署maven項目方式之一
- 5. eclipse新導入的項目經常可以看到「XX cannot be resolved to a type」的報錯信息
- 6. Spark RDD的依賴於DAG的工作原理
- 7. VMware安裝CentOS-8教程詳解
- 8. YDOOK：Java 項目 Spring 項目導入基本四大 jar 包 導入依賴，怎樣在 IDEA 的項目結構中導入 jar 包 導入依賴
- 9. 簡單方法使得putty（windows10上）可以免密登錄樹莓派
- 10. idea怎麼用本地maven
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. (Review cs231n)loss function and optimization
- 2. CS231n-3-Loss Function & Optimization
- 3. CS231n 2017Spring Lecture3 Loss Function and Optimization總結
- 4. Deep Learning, Score function, Loss function 和 optimization function（一）
- 5. CS231n lecture 3 Linear classification and Optimization
- 6. 應用深度學習function-loss-optimization 2020.8.24
- 7. (Review cs231n) BN and Activation Function
- 8. 02/17/2020 Stanford- CS231-note Loss functions and optimization
- 9. 2. Activation function and Loss function in Pytorch
- 10. 課程二(Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization)，第三週（Hype