Residual
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前言
讀了許多理論，是時候實際動手做做看了，以下是我的模型訓練初體驗，有點糟就是了XD。
正文
def conv(filters, kernel_size, strides=1):
return Conv2D(filters,
kernel_size,
前言
承上一篇筆記文章，繼續閱讀推薦的第二篇論文：Identity Mappings in Deep Residual Networks—Kaiming He、Xiangyu Zhang、Shaoqing Ren、Jian Sun。也是一樣的發表者，內容是對他們之前發表的Deep Residual
前言
在閱讀《強化式學習：打造最強 AlphaZero 通用演算法》時，文中介紹了殘差網路，並推薦了兩篇論文；因為在看了書後，對殘差網路的概念還是不很清楚，於是決定用ChatGPT翻譯這兩篇論文來增強理解，以下正文是第一篇論文：Deep Residual Learning for Image Re
剩餘價值可以成為一套神經網路系統，好像也蠻合理的。剩餘價值成…
這一篇的介紹，我想殘值應該要放在求解這一塊。
什麼是殘值(Residual)? 怎樣算收斂(Converge)?
是我們開始求解後需要回答的第一個問題，然後才能回頭檢視我們這個結果至少在數值意義上能不能用。
簡單來說，殘值可以視為偏離正解的程度。這句話也暗示著，它不是正解。
最基本的兩組方程式
