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深度学习——自动编码器，对称网络结构

bonelee 2018-03-14 10:21 阅读:6073 评论:1 推荐:0

CNN 文本分类模型优化经验——关键点：加卷积层和FC可以提高精度，在FC前加BN可以加快收敛，有时候可以提高精度，FC后加dropout，conv_1d的input维度加大可以提高精度，但是到256会出现OOM。

bonelee 2018-03-09 16:20 阅读:3264 评论:1 推荐:0

积神经网络的参数优化方法——调整网络结构是关键！！！你只需不停增加层，直到测试误差不再减少.

bonelee 2018-03-08 15:45 阅读:56538 评论:1 推荐:8

Batch Normalization原理及其TensorFlow实现——为了减少深度神经网络中的internal covariate shift，论文中提出了Batch Normalization算法，首先是对”每一层“的输入做一个Batch Normalization 变换

bonelee 2018-03-08 15:26 阅读:8984 评论:1 推荐:2

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bonelee 2018-02-28 22:06 阅读:476 评论:1 推荐:0