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当 Spring Cloud 遇上 SOFAStack | Meetup#2 回顾

本文作者:玄北(曹杰),蚂蚁金服 SOFAStack 开源组核心成员。 本文根据 5月26日 SOFA Meetup#2 上海站 《当 Spring Cloud 遇上 SOFAStack》主题分享整理,主要来聊聊 spring-cloud-antfin 包含的主要特性及如何使用 SOFAStack 和 SpringCloud 快读构建微服务系统。 现场回顾视频以及 PPT 见文末链接。 概念 Spring Cloud 是 Spring 社区开源的一套微服务开发框架,帮助开发人员快速构建分布式应用,Spring Cloud 的官网介绍如下: Spring Cloud provides tools for developers to quickly build some of the common patterns in distributed

开发典型卷积神经网络框架时,最常用的正则化和优化策略

来源商业新知网,原标题:深度学习中的五大正则化方法和七大优化策略 深度学习中,卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。例如卷积神经网络(CNN)这种由生物启发而诞生的网络,它基于数学的卷积运算而能检测大量的图像特征,因此可用于解决多种图像视觉应用、目标分类和语音识别等问题。 但是,深层网络架构的学习要求大量数据,对计算能力的要求很高。神经元和参数之间的大量连接需要通过梯度下降及其变体以迭代的方式不断调整。此外,有些架构可能因为强大的表征力而产生测试数据过拟合等现象。这时我们可以使用正则化和优化技术来解决这两个问题。 梯度下降是一种优化技术,它通过最小化代价函数的误差而决定参数的最优值,进而提升网络的性能。尽管梯度下降是参数优化的自然选择,但它在处理高度非凸函数和搜索全局最小值时也存在很多局限性。 正则化技术令参数数量多于输入数据量的网络避免产生过拟合现象。正则化通过避免训练完美拟合数据样本的系数而有助于算法的泛化。为了防止过拟合,增加训练样本是一个好的解决方案。此外,还可使用数据增强、L1 正则化、L2 正则化、Dropout、DropConnect 和早停...

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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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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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