目录 过拟合、欠拟合及其解决方案 训练误差和泛化误差 过拟合和欠拟合的概念 模型复杂度和误差之间的关系 解决过拟合的方案 梯度消失及梯度爆炸 循环神经网络进阶 GRU LSTM 深度神经网络 过拟合、欠拟合及其解决方案 训练误差和泛化误差        在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函

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Matlab链接的源码{J，T}-消失点估计的链接 这是J-Linkage和T-Linkage的实现，用于从通过LSD提取的线段中估计消失点。 此实现已在我们的CONSAC论文中使用，因此如果您使用以下代码，请引用该论文： @inproceedings{kluger2020consac, title={CONSAC: Robust Multi-Model Fitting by Conditional Sample Consensus}, author={Kluger, Florian and Brachmann, Eric and Ackermann, Hanno and Rother, Carsten and Yang, Michael Ying and Rosenhahn, Bodo}, booktitle={Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)}, year={2020} } 设置 假设您正在使用Anaconda。 获取代码： git clone -

小米保存到私密相册的视频或图片消失，查看 /MIUI/Gallery/cloud/.secretAlbum，若该文件夹下有以{-sec-}开头的文件，可使用该程序将其复原。