Xavier初始化也称为Glorot初始化，因为发明人为Xavier Glorot。Xavier initialization是 Glorot 等人为了解决随机初始化的问题提出来的另
机器学习有其独特的数学基础，我们用微积分来处理变化无限小的函数，并计算它们的变化；我们使用线性代数来处理计算过程
首先，信息也是物理量，就像质量kg，我们测量质量的方法是，我们选择一个参照物，把这个物体的质量定义为1kg，当想要测量其它物体的
一、熵对于离散型随机变量，当它服从均匀分布时，熵有极大值。取某一个值的概率为1，取其他所有值的概率为0时，熵有极nt Entropy）是熵对多维概...
寻找合适的学习率(learning rate)学习率是一个非常非常重要的超参数，这个参数呢，面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式、不
本文对机器学习模型评估指标进行了完整总结。机器学习的数据集一般被划分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集
2019年何凯明提出Focal Loss时为了验证Focal Loss的可行性，顺便（没错，就是顺便）提出了RetinaNet。RetinaFace是在RetinaNet基础上引申像。
一、 简介与其他的深度学习方法在人脸上的应用不同，FaceNet并没有用传统的softmax的方式去进行分类学习，然后抽取其中某
因为涉及种族问题（有一个和黑人人口占比相关的变量B），波士顿房价这个数据集将在sklearn 1.2版本中被移除。在这里记录一下。
最大似然估计和最小二乘法是机器学习中经常用到的两种方法，它们既有区别又有千丝万缕的联系，而且容易搞混，今天我们以简单的线性回归为例（简单到没有偏执，只有权重w），简单介绍一下两种算法。...
爱因斯坦求和约定(Einstein summation convention)是一种标记的约定, 又称为爱因斯坦标记法(Einstein notation), 可以基于一些约定简
计算的复杂度是一个特定算法在运行时所消耗的计算资源（时间和空间）的度量。计算复杂度又分为两类，时间复杂度和空间复杂度，本文将介绍两种复杂度，并提供8种算法的复杂度。
Copyright © 2005-2024 51CTO.COM 版权所有 京ICP证060544号
