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Go语言并发编程中的超时与取消机制解析

SPEIKE 2024-09-25 阅读 33

基本概念

  1. 机器学习:机器找函数的过程;
    函数的类别:regression、classification、Structured Learning(写文章,画图)
  2. 如何找一个函数:
    2.1 使用linear model
    利用domain knowledge初始化一个带参数的函数:y = b + wx
    Model:带有未知parameters的function;
    feature:x
    weight:w
    bias:b
    2.2 根据训练数据定义一个Loss函数
    L(b, w)
    label:正确的数值;
    e = |y - y^|:L是MAE
    e = |y - y^|2:L是MSE
    error surface:
    2.3 Optimization
    w*,b*=arg min L
    使用Gradient Descent方法来优化;
    设置学习速率(超参数,用户自定义的值);
    在这里插入图片描述
  3. 从linear model到flexible modle
    Modle bias
    piecewise Linear
    在这里插入图片描述y = sigmoid(b + wx1)

在这里插入图片描述Rectifiled Linear unit(activation function)
overfiltering:训练资料上loss降低,真实资料上loss增加;
在这里插入图片描述

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