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<11> CNN做卷积运算的复杂度。如果一个CNN网络的输入channel数目和卷积核数目都减半，总的计算量变为原来的多少？ <12> 讲一下AlexNet的具体结构，每层的作用 <13> 讲一下你怎么理解dropout，分别从bagging和正则化的角度 <14> data augmentation有哪些技巧？ 为什么预测股票涨跌一般都会出现严重的过拟合现象（业务理解）针对这个问题有同学觉得没什么太多好讲的，我在评论里给了我的理解，我不是做这块的，可能比较浅显，大家理解一下面试官的意图就好。 如果选用一种其他的模型替代XGBoost，你会选用什么？ 训练好LSTM模型（单变量）后，现在需要进行数据预测。请教下该怎么做？ 早期的LSTM模型训练时，数据是每隔4小时为一个数据，time-step设置为7. 机器之心是国内领先的前沿科技媒体和产业服务平台，关注人工智能、机器人和神经认知科学，坚持为从业者提供高质量内容 一、看深度学习框架排名第一的TensorFlow如何进行时序预测摘要： 2017年深度学习框架关注度排名tensorflow以绝对的优势占领榜首，本文通过一个小例子介绍了TensorFlow在时序预测上的应用。 2020年5月7日 CNN经常被用在图像处理领域，包括图像分类，文字截取等。 它从特征中提取特征的 功能十分强大。 2019年1月11日 我们使用LSTM的原因很明显，我们试图预测时间序列数据。为什么我们使用GAN， 特别是CNN作为鉴别器？这是一个好问题，后面会有专门的部分
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训练好LSTM模型（单变量）后，现在需要进行数据预测。请教下该怎么做？ 早期的LSTM模型训练时，数据是每隔4小时为一个数据，time-step设置为7. 现在要预测未来7天的数据。有点不清楚具体该如何处理了。。求指点。。 个人想法：按照理论做法，需要事先反向提取最后7个数据，以预测第一个新值。
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