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都说深度学习是炼丹术，调参是炼丹的核心技能。最近基于Imagenet的数据集，测试了一下不同的参数对于性能的影响，在此总结一下。首先搭建一个深度的卷积神经网络，网络结构参照YOLO论文中的对Imagenet预训练的网络，即一个20层的卷积网络再加上一个全连接层，具体的网络结构代码如…
这篇论文在2017年由Momenta自动驾驶AI公司和斯坦福大学团队提出。一、摘要卷积神经网络通过在局部感受野上进行卷积操作来融合空间和通道信息提取信息的特征。为了增加网络的表达的能力，最近的方法比如增加稀疏编码获得了不错的效果。
举例来说，如果在10w个事件中，X、Y同时出现的事件只有一条，或者有X的事件有1w个，而X、Y同时出现的事件只有一条，这两种情况下都不能说X、Y存在关系。但最小支持度和最小置信度是没有一个固定值的，要根据训练数据和场景的接受程度来给定。
作为一门编程语言，Python的编写简单，支持库强大，应用场景多，越来越多的人开始将它作为自己的编程入门语言。Python一个比较重要的场景是做舆情分析，比如分析社交网络上群众对某一话题的态度，分析股民的情绪…
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