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【译】如何应对 CNN 中的过拟合问题

本文讲的是【译】如何应对 CNN 中的过拟合问题, 摘要:理解神经卷积网络、欠拟合 & 过拟合、批量归一化 什么是卷积、最大池化和 Dropout? 这篇文章是深度学习系列中一篇文章。请查看#系列1和#系列2 数据增强(Data augmentation) 欢迎来到本系列教程的第三部分的学习!这周我会讲解一些卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的内容并且讨论如何解决欠拟合和过拟合。 一、卷积(Convolution) 那么究竟什么是卷积呢?你可能还记得我之前的博客,我们使用了一个小的滤波器(Filter),并在整个图像上滑动这个滤波器。然后,将图像的像素值与滤波器中的像素值相乘。使用深度学习的优雅之处在于我们不必考虑这些滤波器应该是什么样的(神经网络会自动学习并选取最佳的滤波器)。通过随机梯

重构并没有你想象的那么简单

本文转载自 下次老板让你重构系统,让他看看这篇文章 面对遗留的老系统,人人都很不爽,都想推倒重来。但是要如何推倒重来呢?   上个月,有个以前的同事问我:“你在的时候,为什么不把原来的系统都重做了,我们明明有实力啊”。   我说:“我们也做了很多事情嘛,系统稳定性、安全性、增加冗余、理清各模块职责、API通讯机制的建立、内部分层的整理。”   他说:“对,但我还是想知道,你为什么不把系统重做了呢?”   于是我问:“我离职之后,后来似乎多投了不少人重做系统?结果怎么样呢?”   他说:“结果,结果就是做业务要同时操作三四套系统……”   就我所见,把原有系统“推倒重来”的喜好不只程序员有,使用者更有。拿我几年前的那份工作来说,刚入职老大们就来跟我讨论系统重做的打算:需要多少人,多少钱,多长时间,能把原有系统推翻重来。毕竟大家每天都忍受切肤之痛:速度慢、经常出错、不安全、客户抱怨、架构糟糕…… 所以都想拿出“敢叫日月换新天”的劲头,来个干脆的彻底解决。   这种心情可以理解,但在我任内“重做系统”一直没有被提上日程,整个技术团队所做的都是“改良”的工作,内容就像我上面说的:系统稳定性、安...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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