株式会社ウェザーマップのコーポレートサイトです。所属気象予報士や気象情報提供サービスのご紹介をしています。
この記事はMachine Learning Advent Calendar 2013 3日目の記事です. はじめに ニューラルネットワークの汎化性能を向上させるDropoutは, Deep Learningを実装する上で必須の技術だと思います. 本日はDropoutとその実装方法について説明させていただきます. Dropoutとは ニューラルネットは複雑なモデルであるため過学習に陥りやすいです. これを回避するためにはL2ノルムで値の増加を防いだり, L1ノルムでスパースにしたりするのが一般的です. しかし正則化でもニューラルネットのような複雑なモデルに適切に制約を加えるのは困難です. そこでDropoutの考え方です. Dropoutは各訓練データに対して中間素子をランダムに50%(または任意の確率で)無視しながら学習を進めます. 推定時は素子の出力を半分にします. なぜこれだけで汎化性
ニカイドウレンジ @R_Nikaido あとは最近、いわゆる「スタミナシステム」ってのも減ってきてる感じ。最近は「プレイできる回数は無制限だけど、デイリーミッション以外だと報酬ほとんどないよ」というタイプが増えて来てる印象。シャドウバース、クラッシュロワイヤル、RodeoStampedeとか。 2016-07-09 20:54:34 ニカイドウレンジ @R_Nikaido そもそも、スマホゲーって暇つぶし的な側面があるのに、スタミナのせいで遊べないんじゃ本末転倒だもんな。「報酬減るけど遊び放題」方式はそう言う意味では思う存分暇を潰せる。あとは「楽しいからもっと遊びたい」を我慢しなくていい。 twitter.com/R_Nikaido/stat… 2016-07-09 20:56:51
千と千尋の神隠し見てて思い出したけど、すごーい昔お父さんの食べてる物と両親が豚になった事が疑問で疑問だったからジブリに手紙送ったら、忘れた頃に返信きた笑 今もこの手紙は額縁に飾って保管してる笑 https://t.co/aFbyaMIOsz
www.iwata09.com このブログを昨日数時間かけて読んだ。 ( 本名でネット活動をしていてfacebookにブログへのリンクがある以上、応募先の企業の方も読んだと思う ) この方のプロフィールには以下の様な記述があった。 今の内から就活の面接で何かネタになることを言える様にしたいと思ってこのブログを始めました。 面接で「あなたは学生時代、何を努力しましたか?」と聞かれた時に他人と違った答えを言える様に引き出しを増やしておきたい。 その答えの1つとして「SEOを意識して記事を書き、ブログでお金を稼いでいました」なんて言えれば僕の志望するIT業界では面接官もきっと興味を持ってくれるはず。 元々就活のために始めたブログのようだけど、多分このブログ就活の足を引っ張ってると思う。 なぜかというと、他者評価的にマイナスになることをあちこちに堂々と書いているからだ。 例えばこの方はIT企業に就
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