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第 11 屆 iThome 鐵人賽

DAY 30

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Google Developers Machine Learning

想使自身成長就先從連續30天的機器學習開始吧!系列第 30 篇

Day30 深入更多的嵌入(embedding)

11th鐵人賽

2019-10-01 23:58:39

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Embedding能降維、處理稀疏數據、協助模型泛化，說是極為強而有力的方法，潛在特徵(Latent Features)也在重複embedding的過程中順應而生，但一如我們得知方法loss function能協助我們優化模型一般，當時會面臨不知做到甚麼地步，隨著不斷的降維又該到何種地步呢?目前由rule of thimb(經驗法則)大概得到的結果是訓練資料開4根的結果

此外Tensor Board提供一個視覺化工具可以以3D方式觀察分群的狀況如圖

Day 29 Customize Estimator 和 Keras

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參賽組數

1064 組

團體組數

40 組

累計文章數

22207 篇

完賽人數

600 人

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