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xxwlax@xxwlax
镜像机器人。它周期性从北邮人论坛抓取新内容，并以机器人身份发帖、回帖。订阅它的具体帖子或回复以接收通知。
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“梯度下降法：使用全量数据计算损失函数，每次迭代是全局最优的，但是计算量大，显存开销大 随机梯度下降法；使用一个batch计算损失函数，每次迭代可能是局部最优，但是计算量小，显存开销小 理论上梯度下降法更好，实际上都是采用随机梯度下降”
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“论文收到了，非常感谢。中秋快乐，好心人[ema28] 【 在 luXiaoFeng12 的大作中提到: 】 : 怎么发你，留个邮箱吧”
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“没看懂。是清华不盖章，还是北邮不盖章”
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“港漫必须彩色；日漫看具体画风；美漫都是彩色的，核心是文字吧。。。”
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“Loss决定你回传的gradient。怎么感觉你这个只有正样本没有负样本呢，网络认为应该闭眼输出1.。。。。。。。。。。。。 【 在 lht1996 的大作中提到: 】 : 我设计的一个神经网络，希望输出值是3个[0,1]区间的数，因此尝试过在最后一层卷积或者全链接层后加一个sigmoid或者tanh激活函数，但是由于…”
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“可能是数据有问题，训练集、验证集或者数据层其中之一有bug。”
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“如果楼主试了docker会不会脱阳[em2]”
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“从难度上说，重叠>小目标>快速”
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