鐵人檔案
昨天提到了生成模型(Generative Model)，要去計算事前機率(Prior Probability)，還有從類別取樣出 的機率(Probabilit...
步驟一：Function Set 昨天的最後我們提到我們要找一個事後機率(Posterior Probability)，如果它大於 0.5 就輸出 ，否則就輸出...
Discriminative v.s. Generative Logistic Regression的方法稱之為 判別(Discriminative) 的方法...
深度學習歷史 深度學習三步驟 定義一個模型 衡量函式的好壞 找到最好的函式 步驟一：定義一個模型 類神經網路(Neural Network) 可以使用...
比Gradient Descent更有效率的演算法 連鎖律(Chain Rule) 反向傳播(Backpropagation) 計算Loss對某一項參...
深度學習流程 我們知道深度學習是三個步驟，首先定義一個function set和structure，之後決定Loss function，接著就可以用Grandi...
Vanishing Gradient Problem 昨天我們提到當你的Network很深的時候，設定同樣的Learning rate，就會產生輸入還是幾乎隨機...
昨天提到了ReLU還有它的一些variant，那接下來要講的是另外一個更進階的想法，叫做Maxout Network。 Maxout Maxout Netw...
昨天說在做深度學習的時候，我們可能會卡在Local minimum、saddle point、甚至是plateau，所以接下來我要介紹一個heuristic的方...
今天要介紹的是，假設你已經在訓練資料上得到很好的結果，但是在測試資料上卻得到不好的結果的3種解決方法。 Early Stopping 假設你的Learning...
