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动手学深度学习Pytorch Task06一、批量归一化和残差网络二、凸优化三、梯度下降
本节课内容批量归一化和残差网络、凸优化、梯度下降一、批量归一化和残差网络1.批量归一化对输入的标准化（浅层模型）：处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。标准化处理输入数据使各个特征的分布相近。批量归一化（深度模型）：利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。对全连接层做批量归一化位置：全连接层中的仿射...
Java中double类型精度丢失的问题_double类型数据加减操作精度丢失解决方法_BigDecimal取整double类型数据加减操作精度丢失解决方法BigDecimal取整
BigDecimal在用double做入参的时候，二进制无法精确地表示十进制小数，编译器读到字符串"0.0000002"和“1.0000002”之后，必须把它转成8个字节的double值，也就是1.0000001999999998947288304407265968620777130126953125类似这种。所以，运行的时候，实际传给BigDecimal构造函数的真正的数值是1.000000199999999894728830440726596862077713012695
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