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本内容来自其他的人解析，参考链接在最后的注释。1.前言目前深度学习模型多采用批量随机梯度下降算法进行优化，随机梯度下降算法的原理如下:n是批量大小(batchsize)，η是学习率(learningrate)。可知道除了梯度本身，这两个因子直接决定了模型的权重更新，从优化本身来看它们是影响模型性能收敛最重要的参数。学习率直接影响模型的收敛状态，batchsize则影响模型的泛化性能，两者又是分子分母的直接关系，相互也可影响，因此这一次来详述它们对模型性能的影响。2.学习率如何影响模型性.

文章目录@[toc]1.Introduction2.DevelopmentofMachineLearning3.Whatistransferlearning？4.Howtotransfer?4.1Example1：物体识别4.2Example2：放射科诊断4.3Example3：语音识别系统5.Themeaningoftransferlearnin…

一.大数据运维与架构课程体系1.0课程与老师介绍本课程是专门培养大数据运维与架构方向专业人才的体系化课程。课程所有讲师小伙伴全部是在职的知名企业大数据开发专家，大数据技术专家职位员工，非专门的培训机构老师（小伙伴当前在职企业阿里巴巴，哔哩哔哩，平安集团，苏宁易购，美团等，运维集群规模大到10000+节点，课程内容可以满足市面上80%以上企业的大数据运维工作）。课程以企业大数据集群运维实战和招聘需求为出发点，深入浅出，有重点地为大家系统化地讲解整个大数据运维需要的知识点，实战教学，多年运维经验分享

《数字信号处理》是我们通信工程和电子类专业的一门重要的专业基础课程，主要任务是研究数字信号处理理论的基本概念和基本分析方法，通过建立数学模型和适当的数学分析处理，来展示这些理论和方法的实际应用。数字信号处理技术正飞速发展，它不但自成一门学科，更是以不同形式影响和渗透到其他学科。以下是小编为大家精心准备的：，欢迎参考阅读!数字信号处理学习心得体会一随机数字信号处理是由多种学科知识交叉渗透形成的，在通…

windows类书的学习心得这篇文章应该是凑的，不够很长，还是值得读的，转发来。下满是原网址：http://www.blogjava.net/sound/archive/2008/08/21/40499.html创建人：paul现在的计算机图书发展的可真快,很久没去书店,昨日去了一下,真是感叹万千,很多陌生的出版社,很多陌生的作者,很多陌生的译者,书名也是越来越夸张,什

概念引入    我们已知在梯度下降中需要对所有样本进行处理过后然后走一步，那么如果我们的样本规模的特别大的话效率就会比较低。假如有500万，甚至5000万个样本(在我们的业务场景中，一般有几千万行，有些大数据有10亿行)的话走一轮迭代就会非常的耗时。这个时候的梯度下降使用了全部的样本数据，所以叫做fullbatch。为了提高效率，我们可以把样本分成等量的子集。例如我们把500万样本分成1…

迁移学习(TransferLearning)的概念早在20世纪80年代就有相关的研究，这期间的研究有的称为归纳研究(inductivetransfer)、知识迁移(knowledgetransfer)、终身学习(life-longlearning)以及累积学习(incrementallearning)等。直到2009年，香港科技大学杨强教授对迁移学习的研究进行了总结和归纳，迁移学习才开始有了较为完善的框架和基本概念。迁移学习的研究范围和研究领域非常广泛。推荐学习迁移学习一个非常好的资源：htt

QTimerClassQTimer是一个计时器类它的使用分三步，创建对象，连接signal和slot函数，start()QTimer*timer=newQTimer(this);connect(timer,SIGNAL(timeout()),this,SLOT(update()));timer->start(1000);其中，SIGNAL(timeou

DomainAdaptation在经典的机器学习问题中，我们往往假设训练集和测试集分布一致，在训练集上训练模型，在测试集上测试。然而在实际问题中，测试场景往往非可控，测试集和训练集分布有很大差异，这时候就会出现所谓过拟合问题：模型在测试集上效果不理想。以人脸识别为例，如果用东方人人脸数据训练，用于识别西方人，相比东方人识别性能会明显下降。当训练集和测试集分布不一致的情况下，通过在训练…