Dropout 深度神经网络最流行的正则化技术可以说是 dropout。 它由 GE Hinton 于 2012 年提出，并在 Nitish Srivastava 等人的论文中进一步详细描述，并且已被证明是非常成功的：即使是最先进的神经网络，仅仅通过增加丢失就可以提高1-2％的准确度。 这听起来可能不是很多，但是当一个模型已经具有 95% 的准确率时，获...

二、近似推断 2.1 MCMC 采样 2.2 变分推断 二、近似推断 精确推断方法通常需要很大的计算开销，因此在现实应用中近似推断方法更为常用。 近似推断方法可以分作两类： 采样sampling 。通过使用随机化方法完成近似。 使用确定性近似完成近似推断，典型代表为变分推断variantional inference 。 2....

cpuInfo 概述 getCpuInfo callback(ret, err) 示例代码 补充说明 可用性 getCpuMaxFreq callback(ret, err) 示例代码 补充说明 可用性 getMinFreq callback(ret, err) 示例代码 补充说明 可用性 getCurrentFreq ca...

dropout 参数 返回 使用示例1 使用示例2 代码示例 dropout paddle.nn.functional.dropout ( x, p=0.5, axis=None, training=True, mode=”upscale_in_train”, name=None ) [源代码] Dropout是一种正则化手段，该算子...

概述 所属数据库 表信息 2.1.x 版本指标说明 3.0.x 版本指标说明 示例 概述 用于查看各个 BE 节点 数据缓存 相关的指标信息。 指标信息来源于 BE 的数据缓存相关监控指标。 提示 该系统表自 2.1.6 和 3.0.2 版本支持。 所属数据库 information_schema 表信息 列名 类型 说明 ...

Dropout3D 参数 形状 代码示例 Dropout3D paddle.nn. Dropout3D ( p=0.5, data_format=’NCDHW’, name=None ) [源代码] 根据丢弃概率 p ，在训练过程中随机将某些通道特征图置0(对一个形状为 NCDHW 的5维张量，通道特征图指的是其中的形状为 DHW 的3维特...

Dropout2D 参数 形状 代码示例 Dropout2D paddle.nn. Dropout2D ( p=0.5, data_format=’NCHW’, name=None ) [源代码] 根据丢弃概率 p ，在训练过程中随机将某些通道特征图置0(对一个形状为 NCHW 的4维张量，通道特征图指的是其中的形状为 HW 的2维特征图)...

Zipkin 开始之前 访问仪表盘 使用 Bookinfo 示例程序生成追踪报告 清理 相关内容 Zipkin 通过本任务，您将了解如何使应用程序可被 Zipkin 追踪， 而无需考虑应用程序使用何种开发语言、框架或平台。 本任务使用 Bookinfo 作为示例应用程序。 要了解 Istio 如何处理追踪，请访问此任务的概述 。 ...

Zipkin 开始之前 访问仪表盘 使用 Bookinfo 示例程序生成追踪报告 清理 相关内容 Zipkin 通过本任务，您将了解如何使应用程序可被 Zipkin 追踪，而无需考虑应用程序使用何种开发语言、框架或平台。 本任务使用 Bookinfo 作为示例应用程序。 要了解 Istio 如何处理追踪，请访问此任务的概述 。 ...

Zipkin 开始之前 访问仪表盘 使用 Bookinfo 示例程序生成追踪报告 清理 相关内容 Zipkin 通过本任务，您将了解如何使应用程序可被 Zipkin 追踪， 而无需考虑应用程序使用何种开发语言、框架或平台。 本任务使用 Bookinfo 作为示例应用程序。 要了解 Istio 如何处理追踪，请访问此任务的概述 。 ...