大规模的训练样本,全量多轮迭代算法即使优化得再高效,也无法避免问题是什么?
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为什么大规模样本下特征总量轻易超过千亿量级会影响了算法效果?
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有N个已知分类结果的样本点,对新纪录r使用KNN将其分类的步骤是什么呀?
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如何用 Caffe 生成对抗样本?这篇文章告诉你一个更高效的算法
Fast Gradient Sign方法 先回顾一下《杂谈CNN:如何通过优化求解输入图像》中通过加噪音生成对抗样本的方法,出自Christian Szegedy的论文《Intriguing properties of neural networks》: 其中n是要求的噪音,是相应的系数,L是x+n...
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