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致力于分享深度学习基本知识，以及CNN神经网络的应用研究
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无论是面试官还是求职者都可以看看。Batch Normalization 是训练神经网络模型的一种有效方法。Batch Normalization 可以避免 x 值经过非线性激活函数后趋于饱和的现象。Batch Normalization 也是一种正则化
Colorful Image Colorization图片的颜色上色，主要使用到了CNN卷积神经网络，作者在ImageNet数据集上进行了大量的训练，并将此问题使用在分类任务中，以解决问题的潜在的不确定性，并在训练时使用颜色重新平衡的损失函数方法来增加颜色
在这篇文章中，我们将学习人工网络架构以及如何使用其中一个来帮助恶意软件分析师和信息安全专业人员检测和分类恶意代码。恶意软件是每个现代组织的噩梦。安全厂商正在尽最大努力防范恶意软件攻击，但遗憾的是，每月发现的数百万恶意软件无法实现这一点。现在讨论主要的人工神
对神经网络而言，使用同一架构的网络，从不同初始值开始优化，最终的泛化效果可以完全不同。在传统的机器学习中，对优化算法和泛化性能的研究是分开的，但对深度学习这样的非凸问题而言，两者是密不可分的。本文试图对这个问题做出统一的解释。神经网络有很多异于传统机器学习
尽管深度学习已经存在了好几年，但这仍然是一个悬而未决的问题。设计一个好的神经网络的许多困难源于它们仍然是黑盒子的事实。我们对它们如何工作有一些高层次的想法，但我们并不真正知道它们如何实现这个结果。最近的研究为我们提供了一些具体的证据，证明CNN的精度提高了
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