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When a large feedforward neural network is trained on a small training set, it typically performs poorly on held-out test data. This "overfitting" is greatly reduced by randomly omitting half of the feature detectors on each training case. This prevents complex co-adaptations in which a feature detector is only helpful in the context of several other specific feature detectors. Instead, each neuro
遅ればせながらDeep Learningアツいぜっていう感情の高まりがアップしたので、画像いじりが再燃した。ちなみにglitchとか好きです Deep Learningはここらへんを読むと良いです。 ニューラルネットの逆襲 Deep learning Pythonとdeep learningで手書き文字認識 データマイニングコンペティションサイト Kaggle にも Deep Learning ブームがきてるかと思ったのでまとめる opencvはbrewで入れた。ffmpegを入れておく必要があります。 Mac OSX (Mountain Lion) の homebrew で OpenCV のインストール Ruby:homebrewでopencvがインストールできない あと上記URLを参考に。 PythonからOpenCVを使う import cv2 cap = cv2.VideoCapt
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