善动力系统开发源码app

善动力系统开发(苏念.188.1414.7927)善动力模式开发，善动力平台开发，善动力app开发，善动力商业模式，除了常见的L1&L2正则化，DNN还可以通过集成学习的思路正则化。在集成学习原理小结中，我们讲到集成学习有Boosting和Bagging两种思路。而DNN可以用Bagging的思路来正则化。常用的机器学习Bagging算法中，随机森林是最流行的。它 通过随机采样构建若干个相互独立的弱决策树学习器，最后采用加权平均法或者投票法决定集成的输出。在DNN中，我们一样使用Bagging的思路。不过和随机森林不同的是，我们这里不是若干个决策树，而是若干个DNN的网络。

首先我们要对原始的m个训练样本进行有放回随机采样，构建N组m个样本的数据集，然后分别用这N组数据集去训练我们的DNN。即采用我们的前向传播算法和反向传播算法得到N个DNN模型的W,bW,b参数组合，最后对N个DNN模型的输出用加权平均法或者投票法决定最终输出。

不过用集成学习Bagging的方法有一个问题，就是我们的DNN模型本来就比较复杂，参数很多。现在又变成了N个DNN模型，这样参数又增加了N倍，从而导致训练这样的网络要花更加多的时间和空间。因此一般N的个数不能太多，比如5-10个就可以了。

  完成48小时内批阅商家，统一商家账号一同具有三个让利系列功用，破费者选择让利系列灵活、便利。

  商家后台可自行修正商品信息用于在乐享商城展现，商城供应广告空间。

  无典当商家货款，无需对公账户，每日破费总订单主动生成独有补白信息，订单结算便利。

  严厉监管原则，根绝虚伪破费，维护一切成员利益。

  自营商城对接供给链体系，用于调理每日鼓舞，保证数据平稳。

  对接银行端口，提现T+1智能回购，后期完成T+0。

  一点公益开发途径如今已与来自各行业的很多实体商户到达协作协议，并将于近来正式上线。如今，跟着互联网的愈加兴隆，不时增加的破费者反而想要回归线下传统、享用慢乐日子。引导和鼓舞破费者从“宅族”情况走向实体，乐享安康日子，也是一点公益的立业目标地点。

  善动力”公益平台，讲求全民参与，全民受益，创立了全新的“公益捐赠+商业联盟”模式。你只要打开“善动力”商业联盟平台，轻松注册成为“善行者”，便拥有“善行者”所有的收益资格。

  其中，商家让利给公益平台的公益奖励金额称为“善果”，1元等同于一颗善果。善动力系统开发(苏念.188.1414.7927)

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  消费者在“善动力”商业联盟消费累计500元获得一颗爱心，这颗爱心将开始在“善动力”平台得到激励。商家将根据自己所经营行业的利润自行选择让利比率，分为让利9%，让利18%。(苏念.188.1414.7927)

  相对应产生的激励善果为204颗，408颗。显然的，按照公益商家让利的18%的比率上，消费者如果按照消费500元，获得一颗爱心作为激励，最后将获得408颗善果。显而易见，消费500元，获得408颗善果，每个善果回购价格等于1元。而所获得的善果可在公益联盟的商家作为消费用。可在公益商城购物，可捐赠，可由平台回购。

  而消费者在消费时获得的奖励中，会非常明智地选择服务好，质量好，公益让利高的商家。而商家也相对应获得公益的激励，最终会获得让利总量的50%作激励。如果按照公益让利18%来说，商家实际让利才9%，并且能免费获得庞大的公益消费者数据作为消费支持。而最让商家喜悦的是商家是直接收取现金流的，避免了被传统渠道商和平台中途拦截现金流。

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  先进的消费模式会让消费者更敢于消费，更高频消费，商家自然拥有了更多更稳定的消费群体。

  商家让利12%，商家可得到24%的回赠激励，消费者得到48%的回赠激励。

  通俗的讲法就是，你在点滴益购app上看中了一个100元的东西，你缴纳12块的提点费，然后去合作商户那里交88元，拿走东西，商家在app上予以确认。之后，根据平台消费总额的8%给商家和消费者进行回赠激励。商家最高回赠24元，消费者最高回赠48元。

  点滴益购这个模式对于商家而言是没有货款危险的，相较于一点公益的公对公，点滴益购的消费者下单12%提点费还是要简单得多。

  点滴益购100元，最多可以有88+24+48=160元的到款。如果回赠速度快，有利可图，资本就流向那里。胖胖的50%返利，创造了营业额的奇迹，疯狂了多少赌徒。首富大人经历过胖胖的辉煌和衰落，在风控方面，他抱的态度是严禁刷单。

  那么，最高48%的回赠对于消费者来说有没有吸引力，24%的回赠能不能打动商家入驻平台?善动力系统开发(苏念.188.1414.7927)

总结下dropout的方法： 每轮梯度下降迭代时，它需要将训练数据分成若干批，然后分批进行迭代，每批数据迭代时，需要将原始的DNN模型随机去掉部分隐藏层的神经元，用残缺的DNN模型来迭代更新W,bW,b。每批数据迭代更新完毕后，要将残缺的DNN模型恢复成原始的DNN模型。

从上面的描述可以看出dropout和Bagging的正则化思路还是很不相同的。dropout模型中的W,bW,b是一套，共享的。所有的残缺DNN迭代时，更新的是同一组W,bW,b;而Bagging正则化时每个DNN模型有自己独有的一套W,bW,b参数，相互之间是独立的。当然他们每次使用基于原始数据集得到的分批的数据集来训练模型，这点是类似的。

使用基于dropout的正则化比基于bagging的正则化简单，这显而易见，当然天下没有免费的午餐，由于dropout会将原始数据分批迭代，因此原始数据集最好较大，否则模型可能会欠拟合。