exponential_decay 参数 返回 返回类型 代码示例 exponential_decay paddle.fluid.layers.exponential_decay (learning_rate, decay_steps, decay_rate, staircase=False)[源代码] 在学习率上运用指数衰减。 训练模...

exponential_decay exponential_decay paddle.fluid.layers. exponential_decay (learning_rate, decay_steps, decay_rate, staircase=False)[源代码] 在学习率上运用指数衰减。 训练模型时，在训练过程中降低学习率。每...

12、特征选择与稀疏学习 上篇主要介绍了经典的降维方法与度量学习，首先从“维数灾难”导致的样本稀疏以及距离难计算两大难题出发，引出了降维的概念，即通过某种数学变换将原始高维空间转变到一个低维的子空间，接着分别介绍了kNN、MDS、PCA、KPCA以及两种经典的流形学习方法，k近邻算法的核心在于k值的选取以及距离的度量，MDS要求原始空间样本之间的距离在...

LRScheduler LRScheduler class paddle.optimizer.lr.LRScheduler ( learning_rate=0.1, last_epoch=- 1, verbose=False ) [源代码] 学习率策略的基类。定义了所有学习率调整策略的公共接口。 目前在paddle中基于该基类，已经实现了12...

有了坐标系的概念，还需要一整套相对应的数学系统来描述和操作坐标系，例如需要移动、旋转以及缩放坐标系等，这涉及到向量、矩阵、四元数等数学概念。 由于向量、矩阵以及四元数这些操作具有很强的通用性，可以使用别人造好的轮子，这样可以更加关注如何使用。 因此笔者在github上比较了glMatrix和TSM（纯TypeScript实现，更加符合本书风格）这...

inverse_time_decay inverse_time_decay paddle.fluid.layers. inverse_time_decay (learning_rate, decay_steps, decay_rate, staircase=False)[源代码] 在初始学习率上运用逆时衰减。 训练模型时，最好在训练过程中...

三、验证曲线 && 学习曲线 3.1 验证曲线 3.2 学习曲线 三、验证曲线 && 学习曲线 3.1 验证曲线 验证曲线给出了estimator 因为某个超参数的不同取值在同一个测试集上预测性能曲线。 它的作用是执行超参数调优。 validation_curve 用于生成验证曲线，其原型为： sklearn . model_s...

手慢无｜StuQ邀你免费参加付费小班课 Koa 的首节预演 预演目的 预演时长 预演流程 我的目标 手慢无｜StuQ邀你免费参加付费小班课 Koa 的首节预演 预演目的 直观了解老师、课程内容以及学习方式； 围绕课程内容，学员与老师面对面沟通； 测试学员的网络和电脑环境是否正常； 根据预演，放心报名学习付费课程 预演时长 40分钟...

LRScheduler LRScheduler class paddle.optimizer.lr. LRScheduler ( learning_rate=0.1, last_epoch=- 1, verbose=False ) [源代码] 学习率策略的基类。定义了所有学习率调整策略的公共接口。 目前在paddle中基于该基类，已经实现了12...

Deeplearning Algorithms tutorial 决策树 应用领域 优缺点 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别等许多层面。苹果业已开始全面拥抱机...