数学公式解码失败 博客中涉及到数学公式的文章遇到这样一个问题——数学公式的字体解码失败： F12报错为： 我之前以为是渲染引擎出现了问题，于是选择更换数学公式渲染引擎： 参考：MakerGYT/markdown-it-latex2im

残差网络（ResNet） 让我们先思考一个问题：对神经网络模型添加新的层，充分训练后的模型是否只可能更有效地降低训练误差？ 理论上，原模型解的空间只是新模型解的空间的子空间。 也就是说，如果我们能将新添加的层训练成恒等映射 $f(x)=x$

线性回归的初始实现 %matplotlib inline import matplotlib_inline import torch from IPython import display from matplotlib import py

深度学习框架正是为了缓解这种代码复杂性而诞生。尤其是，如果你想在CPU上训练神经网络（这种硬件会带来10-100倍加速），深度学习框架可以显著减少代码复杂度（减少错误并加速开发），同时提高运行性能。 框架如何简化你的代码呢？ 它让你不必写你

在多个位置复用权重 如果需要在多个位置检测相同的特征，请使用相同的权重。 过拟合的产生通常是由于当前网络参数的数量多于学习特定数据集所需要的参数数量——这种情况下，网络有足够多的参数，以至于它可以记住训练训练集中的每一个细节，而不是对高层次

什么是激活函数 它是在预测时应用于一层神经元的函数。 因为我们一直在使用一个名为relu的激活函数（如下图所示），relu函数具有将所有负数变为0的效果： 简单来说：激活函数指的是任何可以接受一个数字并返回另一个数字的函数。 要使一个