怎样检验神经网络 (深度学习)? How to evaluate neural networks (deep learning)?

Рет қаралды 25,992

8 жыл бұрын

检验神经网络有没有学习到东西很重要. 应该如何来评价自己的神经网络, 从评价当中如何改进我们的神经网络. 其实评价神经网络的方法, 和评价其他机器学习的方法大同小异. 我们首先说说为什么要评价,检验学习到的神经网络.
机器学习-简介系列播放列表: • 有趣的机器学习
Theano l1 l2 regularization: • Theano 12 regularizati...
Scikit-learn cross validation: • Scikit-Learn 9 cross v...
Tensorflow dropout: • Tensorflow 17 dropout ...
我创建的学习网站: morvanzhou.github.io/tutorials/
微博更新: 莫烦python
QQ 机器学习讨论群: 531670665

Пікірлер: 13

@user-mg2ct1ki2u 6 жыл бұрын

感谢周老师，特别简单易懂，一直想学机器学习，但其他人讲的都不清楚，你真的是太伟大了！

@sijiali2048 3 жыл бұрын

莫凡，代码现在哪里可以找？原来的代码网址都打不开啦

@wenwan2487 3 жыл бұрын

背景音乐太大了

@eilaineJ 5 жыл бұрын

great videos thanks!

@jinmingtang1545 6 жыл бұрын

过拟合的比喻比我之前听到的要形象，而且更深入一层

@lamourhey2518 7 жыл бұрын

有没有介绍DBN 的呢？

@ChangWeiZhe 7 жыл бұрын

請問我怎麼去確認每一層要用什麼方法（CNN或RNN）比較好呢？

@user-yi9rb5tb6j 7 жыл бұрын

为什么写神经网络的大多数都说用python?而不是用java,php?仅仅是有数学类库吗？

@xieburry1684 7 жыл бұрын

hi 同志有没有计划做其他ML算法视频的计划呢？

@xieburry1684 7 жыл бұрын

***** ok 加油期待

@tsungjenhsu4721 7 жыл бұрын

請問要怎麼評價cnn網路中什麼是好的特徵呢？換句話說，什麼樣的特徵分布是不好的？

@tsungjenhsu4721 7 жыл бұрын

基本上，透過可視化cnn中的filter根feature map(每次input)，可以去探討cnn內的特徵分布的情況，但不知道有沒有人研究過怎麼樣的特徵分布是好的特徵分布？舉例來說，imbalanced data跟balanced data學習出來的特徵分布應該會很不一樣，我們已經知道imbalanced data學習出來的效能不好，但我們是不是可以透過視覺化特徵來來解釋他的效能不好？不曉得您是否有看過關於filter特徵分布好壞的研究呢？