本文对深度学习中模型复杂性的最新研究进行了系统的综述。深度学习的模型复杂度可分为表达能力和有效模型复杂度。从模型框架、模型规模、优化过程和数据复杂性四个方面回顾了现有的研究成果。我们还讨论了深度学习模型复杂性的应用，包括理解模型泛化能力、模型优化、模型选择和设计。

1. 基于pytorch实现的代码，GPU版（cpu也能跑，但是会out of memory）； 2. 包含所用的数据集KolektorSDD电子转换器表面裂痕的图片，论文原文和代码（训练好的模型大于1G了...csdn的资源大小限制，不能上传，如果有需要请留言）； (抱歉，我前段时间整理资料的时候误放了，最近我再找找，如果找到了我会传到网盘，然后把链接贴到这里。大家先不要浪费积分下载了) 3. 关于本资源的具体介绍可参考我的博文

根据DL/T645-1997规约、DL/T645-2007规约、上海规约和BNC智能终端规约设计的虚拟电表软件。 控件注册说明：32位系统将ocx文件夹中Mscomm.srg, Mscomm32.ocx,Mscomm32.dep三个文件复制到C:\Windows\System32； 64位复制到C:\Windows\SysWOW64

动手学深度学习Pytorch版，电子版，含代码

使用说明 到每个子题的资料夹内执行main.py档即可 P3 P4

环境：操作系统。 语言：C++/C# 版本：V1.04。 描述：CAN、DBC解析与收发、多帧传输。 详情：周立功官方的DBC解析模块接口案例。

在这篇论文中，我们试图提供当今金融应用的DL模型的最新快照。我们不仅根据他们在金融领域的意向子领域对作品进行了分类，还根据他们的DL模型对作品进行了分析。此外，我们还旨在确定未来可能的实现，并强调了该领域内正在进行的研究的途径。

电表测试工具 支持DL/T645-1997规约和DL/T645-2007规约，功能非常完整。支持规约所有内容。

如题

GitHub Classroom创建的2019-big-data-project-sparkles 使用Spark机器学习进行图像分类 2019大数据项目火花 Yoo Na Cha，Nupur Neti，Michael Schweizer 执行摘要 通过这个项目，我们能够： 接触到将图像数据集读取到分布式文件系统中的机会 了解如何配置Spark集群以添加任何必要的库 练习使用Spark处理非常大的非结构化数据集 熟悉使用mllib和sparkdl在Spark中进行机器学习 导航 代码文件 介绍 在以前的项目中，我们遇到了以下问题：计算机内存没有足够的能力来执行模型，或者执行该模型的时间过长。 对于需要较大数据集和昂贵计算的图像分类项目，此问题尤其常见。 关于这一点，我们选择image classification作为该最终项目的主题，以探索如何应用在本课程中学习到的知识来克服此类限制。