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回帰モデル（regression model）
小小程序员 05-15 23:31
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修正リニアユニットRectified Linear Unit
一、Rectified Linear Unit：シグモイド関数、双曲正接関数、またはソフトシグモイド関数のような論理関数を用いて回帰を行うと、避けられなく関数の「飽和」、すなわちxの値が過大または過小で、関数値が定数に近づき、勾配消失が発生します。一般に、ニューラルネットワークが5層未満の場合は、シグ
05-15 23:31
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リコール率（recall）
05-15 23:31
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評価者（rater）
05-15 23:31
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キュー（queue）
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事前信念（prior belief）
05-15 23:30
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事前訓練モデル（pre-trained model）
05-15 23:30
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事前作成されたEstimator（pre-made Estimator）
05-15 23:30
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予測偏差（prediction bias）
05-15 23:30
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予測（prediction）
05-15 23:30
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精度（precision）
05-15 23:30
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正カテゴリ（positive class）
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パイプライン（pipeline）
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困惑度（perplexity）
05-15 23:29
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パフォーマンス（performance）
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パーティションポリシー（partitioning strategy）
05-15 23:29
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偏導関数（partial derivative）
05-15 22:49
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パラメータ更新（parameter update）
05-15 22:49
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パラメータサーバ（PS，Parameter Server）
05-15 22:49