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    深度学习的学习历程

    看来看去,感觉好像什么都懂了,不就那些模块吗,conv、lstm、pooling、fc、drop out等等,这些模块的公式早就能背得滚瓜烂熟。...alexnet、vgg、googlenet、resnet等网络就像乐高一样,把这些模块当积木一样组合起来,好像也没啥特别的。 又好像什么都不懂,学会这些模块的公式就算会深度学习了吗?...这些模块看起来平平无奇,为什么组合在一起就能发挥这么大威力?为什么drop out能起到正则作用?L1正则和L2正则有什么区别?cnn、rnn、dnn除了公式不一样外到底有啥区别?...深度学习入门的确容易,就那么几个模块,conv、rnn、relu、pooling、fc等等,只要你懂线性代数、求导,然后看一两本经典的书就入门了。 但是想学好实际上却不那么容易。...一、看山是山 conv、rnn、relu、pooling、fc等等模块的公式背得滚瓜烂熟,定义烂熟于心,但是别人要问两个为什么,立马就招架不住了。 这个阶段主要是看教材、课程,打好基础。

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