《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