2023HW02: 深度学习调参实战记录 - MLP与RNN调优经验总结
基于李宏毅课程HW02的深度学习模型调参实战记录，包含MLP和RNN模型的完整调优过程、理论思考和最佳实践总结。 ...
Deep-Learning
从神经元到滤波器：两个故事下的卷积神经网络 (CNN)
这篇博文通过两种不同的叙事角度，生动地解释了卷积神经网络（CNN）如何通过局部感受野、参数共享和池化这三大核心设计，来有效处理图像数据并解决传统全连接网络参数过多的问题。主要内容和细节多参考自 Hylee 的机器学习 2021 版本 1。 ...
深度学习优化技巧：Dropout 与 Batch Normalization
这篇博文通过解释 Dropout 和 Batch Normalization 的核心原理、实现细节和主要作用，旨在帮助读者理解这两种在深度学习训练中常用的正则化与优化技术。 ...
深度学习入门：从机器学习三步走到神经网络与反向传播算法详解
这篇博文以“机器学习三步走 → 模型改进 → 深度网络 → 反向传播”主线，结合 YouTube 观影量示例，帮助完全零基础读者理解深度学习核心概念与训练流程。主体内容和具体细节多来自Hylee 2021 课程第一讲1 2。 ...