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講解沙盤模型製作前的準備工作

  整個流程中,模型設計公司在設計模型的時候動機和方針非常重要。其間包含需求與問題的界說、建立問題的數學模型、確認數據與求解問題之間的關係、探索問題解的可能性、方針的可實現性與可評估性。

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  充沛的數據:模型設計公司首先要有充沛的模型設計數據,分為兩個層麵。首先是數據特征,用於確認能否達到模型設計的方針,特征應當具有一定的“因果關係”,散布要有“導向性”。第二數據集應當盡可能多,DNN需求很多的數據,而且模型在小的數據集上簡單過擬合。主張假如條件答應可以測驗擴展原始的數據集合。

  數據預處理:數據預處理對很多業內人員來說是個令人頭疼的問題,針對不同場景有不同的解決方案。簡單介紹幾種常見的方式。首先是去均值處理,即用原始數據減去全部數據的均值,把輸入數據各個維度的數據都中心化為0。去均值處理後,特征盡管明顯了,但是特征之間的彼此比較性尚未明確,因而要用到歸一化處理,把每個維度上的數據都除以這個維度上的數據的標準。另外還有一種適使用於圖像處理的方式PCA/Whiteing(白化),圖像中相鄰像素點之間的特征極為相似,無法輕易做到收斂。而PCA可以去除這些相鄰特征的相關性,達到快速收斂的目的。

  數據的shuffle:每次epoch的時分都會有很多的batch,一般情況下這些batch都是相同的,但理想狀態是每次epoch都有不同的batch。因而假如條件答應就應該在每次epoch的時分shuffle(隨機化)一次,以獲取不同的batch。

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