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數字化人才認證
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數1：配置參數 // 參數2：回調，回調的第一個參數驗證碼對象，之后可以使用它調用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }

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請問如何解決 神經網絡 訓練集和驗證集的loss、acc差別過大的問題？

請問如何解決神經網絡訓練集和驗證集的loss、acc差別過大的問題？
2023-04-07
在神經網絡的訓練過程中，我們通常會把數據集劃分為訓練集和驗證集。訓練集用于訓練模型，而驗證集則用于評估模型的性能。在實際操作中，有時候我們會遇到訓練集和驗證集的損失(loss)、準確率(acc)差別過大的情況 ...

神經網絡 訓練的時候Loss是不是一定要收斂到0？

神經網絡訓練的時候Loss是不是一定要收斂到0？
2023-04-07
神經網絡訓練是一種基于反向傳播算法的優(yōu)化過程，旨在通過調整模型參數來最小化損失函數的值，從而使得模型能夠更好地擬合訓練數據并具備良好的泛化性能。在這個過程中，我們通常會關注訓練過程中的損失函數值（或 ...
深度學習卷積神經網絡提取的特征是什么？
2023-04-07
深度學習卷積神經網絡(CNN)是一種強大的機器學習算法，已經被廣泛應用于計算機視覺、語音識別和自然語言處理等領域。CNN在圖像分類和目標檢測等任務中表現出色，其中最重要的原因就是其能夠從原始像素數據中提取出高 ...
神經網絡中難樣本和噪音樣本有什么區(qū)別？
2023-04-07
在神經網絡中，難樣本和噪音樣本是兩個重要的概念，它們在模型訓練和預測過程中起著不同的作用。 首先，噪音樣本是指在數據集中存在的不符合真實分布的異常、異常值或錯誤標注的數據樣本。這些樣本可能會對模型的性 ...
神經網絡反向傳播算法本質是在解決什么問題？
2023-04-07
神經網絡反向傳播算法（Backpropagation）是一種用于訓練神經網絡的算法，其本質是通過最小化損失函數來尋找權重和偏置參數的最優(yōu)值。在深度學習中，尤其是在計算機視覺、自然語言處理和語音識別等領域中，神經網絡 ...

貝葉斯網絡分類器和 神經網絡 分類器的區(qū)別？

貝葉斯網絡分類器和神經網絡分類器的區(qū)別？
2023-04-07
貝葉斯網絡分類器和神經網絡分類器都是用于分類任務的常見機器學習算法，但它們在許多方面有所不同。本文將探討這兩種分類器的區(qū)別。 一、基本原理 貝葉斯網絡分類器（Bayesian Network Classifier）是基于 ...
神經網絡的訓練中要計算驗證集的損失函數嗎？
2023-04-07
在神經網絡訓練過程中，驗證集是用于評估模型性能的重要數據集之一。通常情況下，我們會使用驗證集來監(jiān)控模型的訓練和調優(yōu)，并計算驗證集的損失函數來評估模型的泛化能力。 在深度學習中，神經網絡模型的訓練一般通 ...

如何將卡爾曼濾波與 神經網絡 進行結合？？

如何將卡爾曼濾波與神經網絡進行結合？？
2023-04-07
卡爾曼濾波和神經網絡是兩種不同的模型，卡爾曼濾波主要用于估計狀態(tài)變量的值，而神經網絡則是一種強大的模式識別工具。然而，將它們結合起來可以利用它們各自的優(yōu)點，并提高預測、估計和控制的準確性。 在開始 ...
如果有無限數量的數據訓練神經網絡，結果會如何？
2023-04-07
如果給神經網絡提供無限數量的數據進行訓練，那么神經網絡將能夠更好地理解真實世界的復雜性。這樣的訓練可以幫助神經網絡克服過擬合和欠擬合等常見問題，同時也可以提高模型的準確性和魯棒性。 然而，實際上不存在 ...

在 神經網絡 中，先進行BatchNorm還是先運行激活函數？

在神經網絡中，先進行BatchNorm還是先運行激活函數？
2023-04-03
在神經網絡中，BatchNorm（批歸一化）和激活函數是兩個關鍵的組成部分，對于它們的順序，存在不同的觀點和實踐。本文將從理論和實踐兩方面探討這個問題，并提出一個綜合考慮的解決方案。 理論分析 BatchNorm ...
一個神經網絡可以有兩個損失函數嗎?
2023-04-03
神經網絡是一種模擬人類神經系統(tǒng)的計算模型，可以自動學習輸入和輸出之間的關系。在訓練神經網絡時，通常需要定義一個損失函數來評估模型的性能，并通過調整模型參數來最小化損失函數。但是，有時候我們可能需要考慮 ...
訓練神經網絡模型時對圖片的預處理是否必要？
2023-04-03
在訓練神經網絡模型時，對輸入數據進行預處理是一個非常重要的步驟。特別是當我們處理圖片數據時，預處理操作可以幫助我們提高模型的性能和效率。 為什么需要預處理？ 首先，讓我們考慮一下圖片在計算機中是如何表示 ...

為什么CNN中的注意力機制都是加在提取特征的 神經網絡 中？

為什么CNN中的注意力機制都是加在提取特征的神經網絡中？
2023-04-03
在深度學習中，卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種可以自動從原始數據中學習特征的強大工具。然而，在某些情況下，我們需要更加準確地捕獲輸入數據中的關鍵信息，以便更好地完成任務，比如 ...
使用pytorch訓練神經網絡爆顯存怎么辦？
2023-04-03
在使用PyTorch訓練神經網絡時，可能會遇到顯存不足的問題。這種情況通常發(fā)生在訓練大型網絡或使用大量數據時。如果您的GPU顯存不夠用，將無法完成訓練。本文將介紹幾個解決方案來解決這個問題。 減少批次大小 減少 ...

神經網絡 loss值很小，但實際預測結果差很大，有什么原因？

神經網絡loss值很小，但實際預測結果差很大，有什么原因？
2023-04-03
神經網絡是一種模擬人類神經系統(tǒng)運作的計算模型，可以完成很多復雜的任務，如圖像識別、語音識別和自然語言處理等。在訓練神經網絡時，最重要的指標是損失函數（loss function），用于衡量模型預測結果與真實值之 ...

神經網絡 中的能量函數是如何定義的？

神經網絡中的能量函數是如何定義的？
2023-04-03
神經網絡是一種模擬神經系統(tǒng)的計算模型，其核心是通過學習從輸入到輸出之間的映射關系來解決各種問題。神經網絡中的能量函數是一種用于描述神經元狀態(tài)的數學函數，它可以幫助神經網絡在訓練過程中找到最優(yōu)的權重和 ...

神經網絡 訓練結果不穩(wěn)定可能是什么原因？有什么解決辦法？

神經網絡訓練結果不穩(wěn)定可能是什么原因？有什么解決辦法？
2023-04-03
神經網絡是一種強大的機器學習模型，可用于各種任務。然而，在訓練神經網絡時，我們可能會遇到結果不穩(wěn)定的情況，這意味著在同樣的數據集和超參數下，神經網絡的性能可能會有很大的差異。本文將探討神經網絡訓練結 ...
神經網絡權重矩陣初始化的意義？
2023-04-03
神經網絡權重矩陣初始化是一個關鍵的步驟，它影響著網絡的學習速度和效果。在這篇文章中，我將解釋權重矩陣初始化的意義以及不同的初始化方法。 神經網絡是一種由許多神經元構成的模型，每個神經元都有與之相連的權 ...
神經網絡解偏微分方程的原理是什么？
2023-04-03
神經網絡是一種強大的機器學習工具，能夠用于許多不同的應用程序，包括解決偏微分方程。在過去幾年中，人們已經開始探索使用神經網絡來解決偏微分方程的問題。這是因為神經網絡有很好的表示能力，并且可以使用反向傳 ...
神經網絡的樣本為何要增加噪聲？
2023-04-03
神經網絡是一種模仿生物神經系統(tǒng)運作的計算模型，它可以通過學習和調整自身參數來解決各種復雜問題。在神經網絡中，樣本是非常重要的，因為它們是神經網絡訓練的基礎。實際上，在神經網絡的訓練過程中，加入噪聲是一 ...

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