神经网络训练过程的超参数调节
自定义损失函数。常用的优化器有 RMSprop、随机梯度下降和 Adam。分类任务常用的损失函数是类别交叉熵。回归任务为均...
knn算法的原理和步骤
任务,取前k个样本中类别最多的那张;回归任务,取前k个样本的平均值作为输出结果。 2、KNN算法三要素KNN算法的三要素是,k值的选择,距离...
EasyEdge上手指南
与操作系统的端计算模型强安全:模型与测试集加密存储,保证数据安全
如何使用EasyEdge?
EasyEdge不需要开发者具备深厚的代码能力...
卷积神经网络表征可视化研究综述(4)
类别区分性, 能够用来确定与特定输出类别相关联的图像区域, 可在视觉问答模型中帮助定位与问题最相关的图像区域. LRP方法在制定反向传播规则时...