Hello,大家好,双十一真的很累,一直在加班,忙里偷闲看了A systematic study of the class imbalance problem in convolutional neural networks,感觉paper呈现的研究内容感觉很一般,但是,paper中关于imbalanced data的solution方法倒是写的很不错,也勾起了我对于这一块总结的欲望。之前也写过一篇关于imbalanced data的paper notes,但是对于这一块的具体方法总结还不是很足够,于是用这篇paper为主线好好sum up一计。

我们来一起看看。

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Hi all,今天和大家分享一篇比较新的paper,是关于一种新的activation function,关于我们知道的activation function,有sigmoid,tanh,ReLU以及ReLU的一些变种,那我们今天来看看这种新提出的activation function到底有什么特色。

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Hi all,course3来到了week2,本周的课程依然主要是关于一些learning strategy,这些方法相当实用。虽然不是什么具体的算法,但都都是Ng在科研和工作中积累下来的宝贵经验,对于实际问题十分有效。

我们一起来看看。

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课程3主要讲的是deep learning中的一些strategy,这些strategy可以帮助我们快速的分析模型所存在的问题,避免我们的优化方向有偏差而导致的人力以及时间的浪费,这一点对于团队尤其重要。

我们一起来recap一下week1的课程

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