《解析深度学习》(第2版)

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  • 第七章 数据扩充与数据预处理
  • 第八章 网络参数初始化
  • 第九章 激活函数
  • 第十章 目标函数
  • 第十二章 超参数设定和网络训练
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因《解析深度学习》(第2版)前六章、第十一、十三至十六章无示例代码内容,本文档为第七至十章,及第十二章的相关示例代码文档。

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  • 第七章 数据扩充与数据预处理
    • 7.2 特殊的数据扩充方式
      • 7.2.3 Mixup法
    • 7.3 深度学习数据预处理
  • 第八章 网络参数初始化
    • 8.1 全零初始化
    • 8.2 随机初始化
  • 第九章 激活函数
    • 9.8 激活函数实践
  • 第十章 目标函数
    • 10.1 分类任务的目标函数
      • 10.1.1 交叉熵损失函数
      • 10.1.2 合页损失函数
      • 10.1.3 坡道损失函数
      • 10.1.4 大间隔交叉熵损失函数
      • 10.1.5 中心损失函数
    • 10.2 回归任务的目标函数
      • 10.2.1 l1损失函数
      • 10.2.2 l2损失函数
      • 10.2.3 Tukey’s biweight损失函数
  • 第十二章 超参数设定和网络训练
    • 12.2 训练技巧
      • 12.2.3 批规范化操作
      • 12.2.4 网络模型优化算法选择
      • 12.2.5 微调神经网络
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