【视频】神经网络正则化方法防过拟合和R语言CNN分类手写数字图像数据MNIST|数据分享
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23184 在本文中，在训练深度神经网络时，在训练集和验证集上实现相同的性能通常很麻烦。验证集上相当高的误差是过度拟合的明显标志：神经网络在训练数据方面变得过于专业，我们将学习如何使用keras，用手写数字图像数据集（即MNIST）（查看文末了解数据获取方式）进行深度学习。 在本文中，我们提供了有关如何绕过此问题的综合指南。 ...
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实战教程 | 车道线检测项目实战，霍夫变换 & 新方法 Spatial CNN
此文按照这样的逻辑进行撰写。分享机器学习、计算机视觉的基础知识，接着我们以一个实际的项目，带领大家自己动手实践。最后，分享更多学习资料、进阶项目实战，这部分属于我CSDN上的专栏，最后会按照顺序给出相应的链接，供大家选择学习。理论篇：算法基础（可选择后看）本专栏所涉及的项目所需机器学习/图像处理知识并不深入，但我之前在CSDN也开设了《机器学习算法讲解与Python实现》和《计算机视觉前沿论文研....
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