階段小結

1.L0、L1、L2正則化？ L0範數：計算向量中非0元素的個數。 L1範數：計算向量中各元素絕對值之和。 L2範數：計算向量中各元素平方和的開方。 L0範數和L1範數目的是使參數稀疏化。L1範數比L0範數容易優化求解。 L2範數是防止過擬合，提高模型的泛化性能。 2.無監督學習方法有哪些？ 強化學習、K-means 聚類、自編碼、受限波爾茲曼機 3.  空洞卷積(dilated convolut

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