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二、通过Strong Baseline 要尽可能的调大concat_nframes的参数,但是这里的参数不能够过大,太大反而会使模型的准确率下降;然后是增加hidden_layers,这里的参数也要往大进行调整,同样也不能过大,会下降模型的准确率,最后是在模型的BasicBlock中增加Dropout和BatchNorm,最后就是增加训练的次数。(其实多增加一些训练次数,...
求出梯度后,再拿原参数减去梯度与学习率的乘积,即可实现参数的更新。 1#num为样本数量2b_g /=num3w_g /=num45#adagrad6bg2_sum += b_g**27wg2_sum += w_g**289#更新权重和偏置10bias -= learning_rate/bg2_sum**0.5 *b_g11weights -= learning_rate/wg2_sum**0.5 * w_g 三、代码分享与...
importpandasaspd defread2train(): path='F:\\python_book\\machine_learning\\spam_train.csv' t=pd.read_csv(path) t=t.iloc[:,1:] data=np.array(t,float) index=int(data.shape[0]*0.8) train_x=data[:index, :-1] train_y=data[:index,-1] # 由于文件中的标签只有一列,但是这是一个...