[STAT-157] ModelSelect, dropout, bp
課程Youtube：Deep Learning UC Berkeley STAT-157html 課本：動手學深度學習 git 代碼：d2l-aigithub 3.11. 模型選擇、欠擬合和過擬合 在前幾節基於Fashion-MNIST數據集的實驗中，咱們評價了機器學習模型在訓練數據集和測試數據集上的表現。若是你改變過實驗中的模型結構或者超參數，你也許發現了：當模型在訓練數據集上更準確時，它在
相關文章
- 1. data augmentation and dropout
- 2. Dropout
- 3. dropout
- 4. 新型Dropout
- 5. Dropout與 Data Augmentation
- 6. Dropout與DropConnect比較
- 7. 分析-Dropout-
- 8. Tensorflow2 dropout
- 9. tensorflow dropout
- 10. Spatial Dropout
- 更多相關文章...
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