cifar10數(shù)據(jù)集與minst數(shù)據(jù)集的區(qū)別？cifar10數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)傳輸速率為1200，MINST數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)傳輸速率為1300。區(qū)別在于數(shù)據(jù)傳輸速率不同1行業(yè)中的大型模型基本上都是邏輯區(qū)域和線性

cifar10數(shù)據(jù)集與minst數(shù)據(jù)集的區(qū)別？

cifar10數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)傳輸速率為1200，MINST數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)傳輸速率為1300。區(qū)別在于數(shù)據(jù)傳輸速率不同

1行業(yè)中的大型模型基本上都是邏輯區(qū)域和線性區(qū)域，因此了解SGD和lbfgs非常重要，了解LR是如何并行的非常重要

2其次，常見的機器學(xué)習(xí)算法，如SVM，gbdt，KNN等應(yīng)了解原理，在壓力下迅速反應(yīng)。算法的優(yōu)缺點和適應(yīng)場景應(yīng)該基本清楚

3基本算法數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)應(yīng)該熟練，鏈表二叉樹，快速行合并，動態(tài)收益等

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過用戶設(shè)計的損失融合（分類往往是交叉的）計算實際標(biāo)簽和預(yù)測標(biāo)簽之間的差異，采用梯度反向傳播使損失最小化，更新卷積核參數(shù)，生成新的預(yù)測值。重復(fù)此過程，直到培訓(xùn)結(jié)束。