摘要：
问答环节问：在finetuning的时候，新问题的图像大小不同于pretraining的图像大小，只能缩放到同样的大小吗？” 答：对的：）问：目前dl在时序序列分析中的进展如何？研究思路如何，能简单描述一下么答：这个有点长，可以看看google最近的一系列machin... 阅读全文
posted @ 2016-08-07 23:17
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摘要：
1.样本要随机化，防止大数据淹没小数据2.样本要做归一化。关于归一化的好处请参考：为何需要归一化处理3.激活函数要视样本输入选择(多层神经网络一般使用relu)4.mini batch很重要，几百是比较合适的(很大数据量的情况下)5.学习速率(learning rat... 阅读全文
posted @ 2016-08-07 21:29
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摘要：
为什么要对数据进行归一化？ 归一化后加快了梯度下降求最优解的速度；2）归一化有可能提高精度。下面我简单扩展解释下这两点。1 归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？ 斯坦福机器学习视频做了很好的解释：https://class.coursera.... 阅读全文
posted @ 2016-08-07 21:16
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