從bagging到dropout（deep learning筆記Ian）
dropout的思想繼承自bagging方法，學習dropout先了解一下bagging方法。 bagging bagging是一種集成方法（ensemble methods）,可以通過集成來減小泛化誤差（generalization error）。 bagging的最基本的思想是通過分別訓練幾個不同分類器，最後對測試的樣本，每個分類器對其進行投票。在機器學習上這種策略叫model averagi
相關文章
- 1. deep learning-爲什麼要dropout
- 2. 從Q-Learning到Deep-Q-Learning
- 3. Deep learning：四十一(Dropout簡單理解)
- 4. Deep learning學習筆記（1）從迴歸到神經網絡
- 5. Machine Learning Techniques 筆記：2-7 Blending and Bagging
- 6. 論文筆記：Deep Residual Learning
- 7. Bayesian Deep Learning 學習筆記
- 8. Deep Learning Onramp 學習筆記
- 9. NVIDIA Deep Learning學習筆記
- 10. Paper1 Review《Deep learning》筆記
- 更多相關文章...
- • ASP.NET Razor - 標記 - ASP.NET 教程
- • ADO Recordset（記錄集） - ADO 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • Java Agent入門實戰（三）-JVM Attach原理與使用
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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. deep learning-爲什麼要dropout
- 2. 從Q-Learning到Deep-Q-Learning
- 3. Deep learning：四十一(Dropout簡單理解)
- 4. Deep learning學習筆記（1）從迴歸到神經網絡
- 5. Machine Learning Techniques 筆記：2-7 Blending and Bagging
- 6. 論文筆記：Deep Residual Learning
- 7. Bayesian Deep Learning 學習筆記
- 8. Deep Learning Onramp 學習筆記
- 9. NVIDIA Deep Learning學習筆記
- 10. Paper1 Review《Deep learning》筆記