大海

合理性检查

发表于 2019-08-03 更新于 2021-04-12 分类于深度学习/deeplearning

本文字数： 552 阅读时长 ≈ 1 分钟

创建模型，进行数据集训练之前可以进行合理性检查（sanity check），参考Before learning: sanity checks Tips/Tricks，有助于更好的判断模型有效性

cs231n中给出了3个技巧：

寻找正确损失值
判断正则化强度有效性
过拟合小数据集

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梯度检查

发表于 2019-08-01 更新于 2021-04-14 分类于深度学习/deeplearning

本文字数： 4.2k 阅读时长 ≈ 8 分钟

通过数值梯度（numerical gradient）和解析梯度（analytic gradient）的比较进行梯度检查，这个过程有助于得到更准确的网络

学习Gradient checks中提到的技巧和注意事项

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单元测试

发表于 2019-07-31 更新于 2021-04-04 分类于软件工程/software engineering

本文字数： 2.3k 阅读时长 ≈ 4 分钟

单元测试（unit testing，简称UT）是用于测试源代码不同单元的软件测试方法，能够有效提高代码质量和可维护性

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测试驱动开发

发表于 2019-07-28 更新于 2021-04-04 分类于软件工程/software engineering

本文字数： 1.6k 阅读时长 ≈ 3 分钟

主要内容：

什么是TDD
实现流程
开发风格
优点
是否需要TDD

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决策边界

发表于 2019-07-18 更新于 2021-07-09 分类于机器学习/machine learning

本文字数： 8.3k 阅读时长 ≈ 15 分钟

在分类问题上经常会遇到一个名词 - 决策边界。对它有一些了解但是没有很多的认识，同时很难直观去理解高维数据分类问题的决策边界

理清决策边界的概念，同时可视化决策边界

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神经网络分类器

发表于 2019-07-17 更新于 2021-07-09 分类于机器学习/machine learning

本文字数： 9.8k 阅读时长 ≈ 18 分钟

参考线性SVM分类器实现神经网络分类器。cs231n assignment2中实现了自定义层数和数量的神经网络模型，参考其实现完成单个类的神经网络分类器

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softmax分类器

发表于 2019-07-17 更新于 2021-07-09 分类于机器学习/machine learning

本文字数： 8k 阅读时长 ≈ 14 分钟

模仿线性SVM分类器实现softmax分类器

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逻辑回归分类器

发表于 2019-07-17 更新于 2021-07-09 分类于机器学习/machine learning

本文字数： 7.2k 阅读时长 ≈ 13 分钟

参考线性SVM分类器实现逻辑回归分类器，并进行决策边界可视化

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线性SVM分类器

发表于 2019-07-14 更新于 2021-07-09 分类于机器学习/machine learning

本文字数： 9.1k 阅读时长 ≈ 17 分钟

最近重温cs231n课程，完成了课堂作业assignment1，记录一下线性SVM分类器相关的概念以及实现

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KNN分类器

发表于 2019-07-11 更新于 2021-07-09 分类于机器学习/machine learning

本文字数： 8.9k 阅读时长 ≈ 16 分钟

最近重温cs231n课程，完成了课堂作业assignment1，记录一下KNN分类器相关的概念以及实现，包括通用的分类器训练及测试过程

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