嗨咯，大家好，我是K同学啊！介于最近训练营中经常有同学问我，有哪些比较好的知识变现渠道，这几天整理出了一个个人认为还不错的关于深度学习方面的大赛（就奖金比较多而已）分享给大家。

好理解，就是最后一个epoch的输出，但是best是啥意思？中的fitness函数，可以看到是将。我们来一行行看train.py源码。按照1:9的比重确定最佳模型的。

我们通过算术学习、MNIST手写数字识别了解了什么是深度学习，也用TensorFlow2实现了MNIST手写数字识别，从整体上了解了一个深度学习程序是什么样子的，应该有哪些步骤📖《深度学习100例》🔥365天深度学习训练营🔥。

近期正在出一套关于深度学习的实例教程。

它的输入是一个整数，代表词汇表中的单词索引，输出是与之对应的词向量。词嵌入矩阵可以是预训练的（如使用 Word2Vec 或 GloVe 生成的词向量），也可以是随机初始化的，让模型在训练过程中学习优化。关系总结：词嵌入是一种将词映射到向量空间的技术，Word2Vec 是实现词嵌入的一种方法，而 nn.Embedding() 是在 PyTorch 框架中创建和管理词嵌入矩阵的工具。词嵌入（Word

函数原型tf.keras.layers.Dropout(rate, noise_shape=None, seed=None, **kwargs)官网地址：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/layers/Dropout作用防止过拟合，提高模型的泛化能力。参数rate：0~1之间的小数。让神经元以一定的概率rate停止工作，提高

1. 功能实现RNN神经网络的双向构造，比如LSTM、GRU等等2.参数tf.keras.layers.Bidirectional(layer, merge_mode='concat', weights=None, backward_layer=None,**kwargs)layer：选择模型，如LSTM、GRUmerge_mode：前向和后向RNN的输出将被组合的模式。{‘sum’，‘mul’，

中值滤波将图像的每个像素用邻域 (以当前像素为中心的正方形区域)像素的中位数代替 。与邻域平均法类似，但计算的是中值。用scipy.signal.medfilt()实现中值滤波中值滤波技术能有效抑制噪声，通过把数字图像中一点的值用该点周围的各点值的中位数来代替，让这些值接近，以消除原数据（图像or时序数据）中的噪声。signal的medfilt()方法传入一个参数：import randomimp

大家好，我是K同学啊！你是否一直在关注不同的卷积神经网络 (CNN)？近年来，我们见证了无数CNN的诞生。这些网络已经变得如此之深，以至于很难将整个模型可视化。我们不再跟踪它们，而是将它们视为黑盒模型。这篇文章是 10 种常见CNN 架构的可视化。这些插图提供了整个模型的更紧凑的视图，而不必为了查看 softmax 层而向下滚动几次。除了这些图像，我还附上了一些关于它们如何随着时间“进化”的笔记—

　　在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。　　在进入正题前，我想读者心中可能会有一个疑惑：机器学习有什么重要性，以至于要阅读完这篇非常长的文章呢？　　我..