DL基础补全计划(三)---模型选择、欠拟合、过拟合

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DL基础补全计划(三)---模型选择、欠拟合、过拟合

PS:要转载请注明出处,本人版权所有. PS: 这个只是基于<我自己>的理解, 如果和你的原则及想法相冲突,请谅解,勿喷. 前置说明本文作为本人csdn blog的主站的备份.(BlogID=107) 环境说明 Windows 10 VSCode Python 3.8.10 Pytorch 1.8.1 Cuda 10.2 前言在前文中,我们已经接触了两种回归模型,也接触了深度学习中的一些常见的概念.其中有趣的信息是,我们在<DL基础补全计划(二)---Softmax回归及示例…

DL基础补全计划(二)---Softmax回归及示例（Pytorch，交叉熵损失）

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DL基础补全计划(六)---卷积和池化

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DL基础补全计划(一)---线性回归及示例（Pytorch，平方损失）

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DL基础补全计划(五)---数值稳定性及参数初始化（梯度消失、梯度爆炸）

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OSPF补全计划-0 preface

哇靠,一看日历吓了我一跳,我这一个月都没写任何东西,好吧,事情的确多了点儿,同事离职,我需要处理很多untechnical的东西,弄得我很烦,中间学的一点小东西(关于Linux的)也没往这里记,但是我现在不想管别的,我是真的想整理一下被我遗忘的七零八落的OSPF了.所以接下来的几篇,通常会是OSPF相关的连载(这个词用的是不是有些自大?嘻嘻),整理知识点的同时,会把实际生产环境中我们的部署当做instance拿上来,反正也没人看,也不担心什么IP暴露啥的了,我能写下来就不错.还是要感谢博客园,要…