讨论导数的计算，这是几乎所有深度学习优化算法的关键步骤。在深度学习中，我们通常选择对于模型参数可微的损失函数。简而言之，这意味着，对于每个参数， 如果我们把这个参数增加或减少一个无穷小的量，我们可以知道损失会以多快的速度增加或减少
不一定每天 code well 但要每天 live well
本文章为转载内容，我们尊重原作者对文章享有的著作权。如有内容错误或侵权问题，欢迎原作者联系我们进行内容更正或删除文章。
矩阵计算
转载
提问和评论都可以，用心的回复会被更多人看到
评论
发布评论
相关文章
-
矩阵计算
描述给定2个r*c阶矩阵m1、m2以及若干运算符包括：+、-、*、=，分别代表加(m1+m2)、减(m
编程 c++ i++ 赋值 #include -
OPENCV 矩阵的逆矩阵 opencv 矩阵计算
文章目录1. 基础矩阵求解原理1.1 基础矩阵推导1.1.1 相机模型1.1.2 对极几何1.1.3 基础矩阵性质1.2 7 7
OPENCV 矩阵的逆矩阵 opencv 矩阵 计算机视觉 缩放
