台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (12)Why Deep?
台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (12)Why Deep? 本博客整理自： http://blog.csdn.net/xzy_thu/article/details/69808817 在比较浅层网络与深层网络时，要让“矮胖”的网络和“高瘦”的网络的参数数目相等，这样比较才公平。 即便是在深层网络参数较少的情况下，深层网络也会比浅层网络表现好。 这是因为“深层”
相关文章
- 1. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (13)Semi-supervised Learning
- 2. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (11)Convolutional Neural Network
- 3. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (6)Logistic Regression
- 4. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (9)Keras
- 5. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (8)Backpropagation
- 6. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (4)Gradient Descent
- 7. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (7)Introduction of Deep Learning
- 8. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (10)Tips for Deep Learning
- 9. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (1)Introduction of machine Learning
- 10. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (2)Linear Regression and Overfitting
- 更多相关文章...
- • Docker Machine - Docker教程
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • Kotlin学习（一）基本语法
相关标签/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。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (13)Semi-supervised Learning
- 2. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (11)Convolutional Neural Network
- 3. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (6)Logistic Regression
- 4. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (9)Keras
- 5. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (8)Backpropagation
- 6. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (4)Gradient Descent
- 7. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (7)Introduction of Deep Learning
- 8. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (10)Tips for Deep Learning
- 9. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (1)Introduction of machine Learning
- 10. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (2)Linear Regression and Overfitting