DEEP LEARNING之二十三：迁移学习，多目标学习以及端到端学习
人常说脑子越用越活，这是因为大脑积累了很多的底层经验。比如你学会了C++，你学Java就会简单很多。… 继续阅读 DEEP LEARNING之二十三：迁移学习，多目标学习以及端到端学习
机器学习策略之四：如何开始建立一个机器学习工程
从零开始建立一个机器学习工程，你可能面临很多问题，假如你要做的是一个语音识别问题。开始前你可能会考虑… 继续阅读 机器学习策略之四：如何开始建立一个机器学习工程
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Mark
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机器学习策略之三：如何判断模型在训练集上的表现
上一篇文章我们讲了如何设置单一评价标准。而且我们知道在验证集和测试集上的误差尽量要接近在训练集上的表… 继续阅读 机器学习策略之三：如何判断模型在训练集上的表现
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机器学习策略之二：如何设置评价指标以及划分训练集，开发集，以及测试集
评价指标 单一数字评价原则 为了简化我们的工作，我们在不同的阶段来评价一个模型，要定义一个单一的数字… 继续阅读 机器学习策略之二：如何设置评价指标以及划分训练集，开发集，以及测试集
机器学习策略之一：什么是机器学习策略以及正交化你的策略
假设你正在训练一个识别人脸的神经网络，目前的正确率达到了90%。接下来你想让正确率更高一些，你应该做… 继续阅读 机器学习策略之一：什么是机器学习策略以及正交化你的策略
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DEEP LEARNING之二十二：用SoftMax函数来解决多分类问题
之前我们的识别手写数字的例子也是一个多分类的问题，我们最后的输出层用的是多个sigmoid func… 继续阅读 DEEP LEARNING之二十二：用SoftMax函数来解决多分类问题
DEEP LEARNING之二十一：用Batch Norm归一化网络激活函数
在之前的文章里我们探讨过为什么我们需要对feature做归一化，可以参见这篇文章 既然归一化可以加快… 继续阅读 DEEP LEARNING之二十一：用Batch Norm归一化网络激活函数
DEEP LEARNING之二十：关于超参数的调试
我们现在有了越来越多的超参数，但是超参数我们需要如何调试呢？ 超参数的重要性排序 a，学习率参数 网… 继续阅读 DEEP LEARNING之二十：关于超参数的调试
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DEEP LEARNING之十九：局部最优解以及动态调整学习速率
局部最优解的担心 每个刚开始学习梯度下降的人都会担心自己的算法落入局部最优解。其实这个是不用担心的。… 继续阅读 DEEP LEARNING之十九：局部最优解以及动态调整学习速率
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DEEP LEARNING之十八：用RMSprop和Adam算法来加快学习速率
在利用梯度下降算法的时候，如果不同方向的梯度大小差异比较大，就会造成一个困扰。如果学习速率设置过大会… 继续阅读 DEEP LEARNING之十八：用RMSprop和Adam算法来加快学习速率