你的浏览器禁用了JavaScript, 请开启后刷新浏览器获得更好的体验!
输入关键字进行搜索
搜索:
在日研究生，人工智能专业
在校学生
你的意思是说你的task是Multiclass classification任务。可能有100个类。 然而你的训练集只有1个类，叫做A类。 你想用这个A类训练集 集中针对A类进行训练，使得模型对于A类的识别更优秀？ 是这个意思吗？
我目前写完了基础知识部分。你的问题会在 下篇 中提到。不过你一样可以从中收货。 下篇我会比较各种不同的网络结构，找出他们的共性。 目前有三个连接。建议在csdn上或者gitbook上观看。gitbook是不分上下篇，放在一起写的。 gitbook：[url=h...
alex68回答得比我严谨多了。可以自动求梯度，前提是要有梯度可求。不需要是tensorflow自带的loss function
可以，tensorflow、theano都可以
关于卷基层，只要看这一篇非常棒的post就可以。 我最近在写两个问题“[b]为什么神经网络变深后效果变好[/b]”，以及“[b]为什么神经网络过深后效果又变差[/b]”。里面会以更为直观的方式去解释卷积层。（另一个角度）。写完后我会记得给你发一份。 [url]...
16769 次浏览 • 2 个关注 • 2016-10-04
8014 次浏览 • 10 个关注 • 2016-05-09
2016-10-13 YJango 回答了问题, 训练集只含有一类样本A，如何利用这样的训练集构建模型，识别测试集中属于类A的样本。
2016-10-12 YJango 回答了问题, 卷积核的理解
2016-10-09 YJango 回答了问题, 請問 tensorflow 的 auto gradient 能夠適用於所有的 loss function 嗎
2016-10-08 YJango 回答了问题, 請問 tensorflow 的 auto gradient 能夠適用於所有的 loss function 嗎
2016-10-08 YJango 回答了问题, 卷积核的理解
威望: 29 赞同: 57 感谢: 13
