如何使用这本书 初步规划这本书分4个阶段 要真正学会,请动手做! 如何使用这本书 初步规划这本书分4个阶段 迈入nutz — 交差一个curd的demo,带登陆的,没问题! 基本准备 30分钟把项目跑起来 增删改查都要有 理解nutz的各部分 — 写个不太复杂的项目,可以了 完善一下基本配置 日志系统的Log 文件上传 文件下载 页面流...

参考资料与推荐阅读 参考资料与推荐阅读 本书是一本TensorFlow技术手册，并不包含太多关于机器学习/深度学习的理论知识。然而一本好的机器学习入门资料仍然对TensorFlow技术的理解至关重要。对于希望入门机器学习/深度学习原理的读者，笔者给出（具有个人主观色彩和局限的）以下阅读建议。 如果你是一名在校大学生，具有较好的数学基础，可以从以下教...

NaturalExpDecay 参数 返回 代码示例 NaturalExpDecay 查看属性与别名 API属性：命令式编程模式(动态图) class paddle.fluid.dygraph.NaturalExpDecay ( learning_rate, decay_steps, decay_rate, staircase=False...

分享 brpc初学者指南 分享 brpc初学者指南 修改于 2023年2月13日: add the new committer Zhaogeng Li (#133) (ade03ff)

9.5 多样性（diversity） 9.5 多样性（diversity） 在集成学习中，基学习器之间的多样性是影响集成器泛化性能的重要因素。因此增加多样性对于集成学习研究十分重要，一般的思路是在学习过程中引入随机性，常见的做法主要是对数据样本、输入属性、输出表示、算法参数进行扰动。 数据样本扰动 ，即利用具有差异的数据集来训练不同的基学习器...

polynomial_decay polynomial_decay paddle.fluid.layers.polynomial_decay ( learning_rate, decay_steps, end_learning_rate=0.0001, power=1.0, cycle=False ) [源代码] 对初始学习率使用多项式衰减 ...

polynomial_decay polynomial_decay paddle.fluid.layers. polynomial_decay (learning_rate, decay_steps, end_learning_rate=0.0001, power=1.0, cycle=False)[源代码] 对初始学习率使用多项式衰减 ...

CosineAnnealingDecay CosineAnnealingDecay class paddle.optimizer.lr.CosineAnnealingDecay ( learning_rate, T_max, eta_min\=0, last_epoch\=- 1, verbose\=False ) [源代码] 该接口使用 co...

polynomial_decay 参数 返回 返回类型 代码示例 polynomial_decay paddle.fluid.layers.polynomial_decay (learning_rate, decay_steps, end_learning_rate=0.0001, power=1.0, cycle=False)[源代码] ...

五、自适应学习率算法 5.1 delta-bar-delta 5.2 AdaGrad 5.3 RMSProp 5.3.1 RMSProp 原始算法 5.3.2 RMSProp 原始算法性质 5.3.3 RMSProp 动量算法 5.3.4 AdaDelta 5.4 Adam 5.4.1 Adam 算法 5.4.2 Adam 算法性质 5....