LOGO p2p缓存系统 基于Golang的Aop设计模式 龚浩华 QQ 29185807 月牙寂 背景 v Web缓存（类似CDN技术） § 网页、图片 § 普通下载 § 普通视频 v P2P缓存 § 下载（bt等） § 视频（qvod、百度影音等） 背景 v P2P缓存好处 § 一次获取，多次利用 § 减少局域网出网流量

库提供的便捷工具生成 2000 个线性不可分的 2 分类数据集，数据 的特征长度为 2，采样出的数据分布如图 7.14 所示，所有的红色点为一类，所有的蓝色点 为一类，可以看到每个类别数据的分布呈月牙状，并且是是线性不可分的，无法用线性网 络获得较好效果。为了测试网络的性能，我们按着7: 3比例切分训练集和测试集，其中 2000 ∙ 0 3 = 600个样本点用于测试，不参与训练，剩下的 1400 正则化项 loss_reg = tf.reduce_sum(tf.square(w1))\ + tf.reduce_sum(tf.square(w2)) 9.5.4 正则化效果 继续以月牙形的 2 分类数据为例。在维持网络结构等其它超参数不变的条件下，在损 失函数上添加 L2 正则化项，并通过改变不同的正则化超参数?来获得不同程度的正则化效 果。 在训练了 500 个 Epoch 图 9.37 添加高斯噪声 图 9.38 变换视角 图 9.39 随机擦除 9.8 过拟合问题实战 前面我们大量使用了月牙形状的 2 分类数据集来演示网络模型在各种防止过拟合措施 下的性能表现。本节实战我们将基于月牙形状的 2 分类数据集的过拟合与欠拟合模型，进 行完整的实战。 9.8.1 构建数据集 我们使用的数据集样本特性向量长度为 2，标签为 0 或