深度学习中的数据处理概述深度学习三要素：数据、算力和算法在工程实践中，数据的重要性越来越引起人们的关注。在数据科学界流传着一种说法，“数据决定了模型的上限，算法决定了模型的下限”，因此在这个“说法”中，明确的表明了，只有好的数据才能够有好的模型，数据才是决定了模型的关键因素。数据很重要简单来说，就是找到好的数据，拿给模型“吃”。但是怎么找到“好”的数据，什么样才算是“好”的数据，给模型吃了后模型性

问题阅读正文之前尝试回答以下问题，如果能准确回答，这篇文章不适合你；如果不是，可参考下文。为什么会有偏差和方差？偏差、方差、噪声是什么？泛化误差、偏差和方差的关系？用图形解释偏差和方差。偏差、方差窘境。偏差、方差与过拟合、欠拟合的关系？偏差、方差与模型复杂度的关系？偏差、方差与bagging、boosting的关系？偏差、方差和K折交叉验证的关系？如何解决偏差、方差问题？本文主要参考知乎文章，如有

caffe学习日记--lesson6：caffemodelcaffe的伯克利主页：http://caffe.berkeleyvision.org/caffe的github主页：https://github.com/BVLC/caffe caffe的models:http://dl.caffe.berkeleyvision.org/

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梯度消失与爆炸参考x。可以得出结论： 要避免梯度消失或者梯度爆炸，就要严格控制网络输出层的输出值的范围，也就是每一层网络的输出值不能太大也不能太小。那么，参数如果使用均匀分布进行初始化，网络每一层的输出结果如何呢，下面通过代码验证BP网络的输出，代码中使用输出Tensor的标准差来衡量数据的尺度范围：import osimport torchimport randomimport numpy as

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