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回归任务中神经网络训练loss为nan
问题我最近参加数学建模比赛，写了一个三层的全连接神经网络，用于回归任务，但是喂入数据后发现loss从第一个epoch就是nan，训练无法进行。解决方法只对样本X进行了标准化，而Y没进行标准化。从而导致整体的loss极大，最终成为nan。因此只需要对Y也进行相同的标准化。之前还遇到过一次，是由于数据根本没能喂入网络造成，也是原因之一。...
稀疏表示的数学基础
稀疏表示
回归任务中神经网络训练loss为nan
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依概率收敛和依分布收敛（附一道例题）
依概率收敛，依分布收敛。
对抗生成网络GAN（优化目标篇）
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OpenCV报错Expected Ptr＜cv::UMat＞ for argument ‘%s‘解决办法
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参数估计的均方误差（MSE），偏置（Bias）与方差（Variance）分解，无偏估计
介绍了均方误差，偏置和方差分解，介绍了无偏估计。并说明了最小二乘估计OLS的无偏性和MSE。
OpenCV for python阈值处理
阈值处理，主要用到函数cv2.threshhold()示例代码：'''This program is used to show how to use threshholdfunctions in OpenCV for python'''#coding:utf-8import numpy as npfrom cv2 import cv2#此处不指定0，则按照三通道办法读取，造成自适...