”模型优化“ 的搜索结果

     朴素贝叶斯可用于分类和回归问题，对...多项式模型的优化：1.可以增加词袋的大小，即将测试集中的单词也加入到词袋中。2.拉普拉斯平滑，减少0概率的出现，导致最终概率出现很多0，无法比较。3.拉普拉斯平滑公式中分...

     在UE4中，我们在做大型的室外场景时，经常会遇到植物过多导致延迟的现象，有时候我们需要在UE4的场景中放置几千几万甚至更多的模型，这些模型具有相同的LOD，并且基础模型都使用同一模型资源。因为模型文件拖入UE4...

     当一个神经网络算法表现不好时，我们需要对它进行优化。优化的方式有许多种，我们可以： 扩充训练集 减少或增加特征数量 减少或增加多项式次数 改变正则化参数λ 关键是怎么选用优化方法呢？有时候若是方向没找...

     循环通常是数据并行应用的最密集计算段...本文就几种循环优化的方法与多面体模型的调度进行简要阐述（因为LZ已经被这些循环优化搞得痛不欲生了）。 Loop fusion 顾名思义，该变换令循环进行了融合。如图所示，原始...

     两阶段鲁棒优化方法是电力专业分析分布式发电（风/光）或者负荷不确定性的核心方法之一，分析两阶段鲁棒优化方法常用的就是C&CG和benders，由于CCG算法中子问题向主问题返回原切平面，相较返回对偶切平面的benders...

     我对优化算法之认识 以下皆为我个人见解，如...我认为优化算法属于一种解题模型，不是问题模型，即使同一个问题，通过构造不同的解题模型，也就是自变量和目标函数，往往可以影响解题模型的效率，甚至是十分可解。 ...

     混沌博弈优化(Chaos game optimization, CGO)算法是基于混沌理论的原理提出的一种优化算法，它利用分形和混沌博弈的基本概念，建立了CGO算法的数学模型。 在该算法中，每个候选解(XiX_iXi​)由一些决策变量(xi,jx_{i...

     可反复使用）模型Generator，Discriminator，权重初始化（model.py）（1）导入包（2）Discriminator（3）Generator（4）权重初始化网络训练（net.py）主函数（main.py）（1）导入包（2）定义超参数（3）实例化（4）...

     写在前面这一篇是在Digital Tutors...这篇文章旨在简要地说明一下常见的各种优化策略。不过对每个基础有非常深入地讲解，需要的童鞋可以自行去相关资料。影响性能的因素首先，我们得了解，影响游戏性能的因素哪些，才能

     模型优化是机器学习算法实现中最困难的挑战之一。机器学习和深度学习理论的所有分支都致力于模型的优化。 机器学习中的超参数优化旨在寻找使得机器学习算法在验证数据集上表现性能最佳的超参数。超参数与一般模型...

     序言 距离YOLOv3的发布已经快两年了，虽然在这两年里面虽然涌现了很多优秀的框架，但是毫无疑问的是，在工业界目标检测中，YOLOv3仍然很受CV爱好者们的喜爱，尽管新框架检测精度和速度不断提高，但是多数情况下是...

     本次数学建模学习笔记系列，以代码学习为主，附带建模及论文亮点记录由于队友为两位经济学小伙伴，因此以大数据类型题目为主要学习方向注：论文代码资料来源网络。

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