摘要：
做dl也有一段时间了，积累了一些经验，也在网上看到一些别人的经验。 为了面试，结合知乎上面的问答，我也总结了一下，欢迎大家补充。 知乎 深度学习调参有哪些技巧？ 一. 初始化 有人用normal初始化cnn的参数，最后acc只能到70%多，仅仅改成xavier，acc可以到98%。 二.从理解CNN 阅读全文
posted @ 2019-08-22 12:30
知识天地
阅读(1119)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
原 十、如何选择神经网络的超参数 2017年08月18日 10:33:06 独孤呆博 阅读数 21041 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/dugudaibo/article 阅读全文
posted @ 2019-08-22 12:28
知识天地
阅读(1339)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
本文转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24720954?utm_source=zhihu&utm_medium=social 转载请注明：炼丹实验室 之前曾经写过一篇文章，讲了一些深度学习训练的技巧，其中包含了部分调参心得：深度学习训练心得。不过由于一般深度学习实验， 阅读全文
posted @ 2019-08-22 12:28
知识天地
阅读(1165)
评论(0)
推荐(1)
摘要：
超参数（Hyper-Parameter)是困扰神经网络训练的问题之一，因为这些参数不可通过常规方法学习获得。 神经网络经典五大超参数: 学习率(Leraning Rate)、权值初始化(Weight Initialization)、网络层数(Layers) 单层神经元数(Units)、正则惩罚项（R 阅读全文
posted @ 2019-08-22 12:25
知识天地
阅读(593)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
经常会被问到你用深度学习训练模型时怎么样改善你的结果呢？然后每次都懵逼了，一是自己懂的不多，二是实验的不多，三是记性不行忘记了。所以写这篇博客，记录下别人以及自己的一些经验。 Ilya Sutskever（Hinton的学生）讲述了有关深度学习的见解及实用建议： 获取数据：确保要有高质量的输入/输出 阅读全文
posted @ 2019-08-22 12:23
知识天地
阅读(916)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
面对一个图像分类问题，可以有以下步骤： 1.建立一个简单的CNN模型，一方面能够快速地run一个模型，以了解这个任务的难度 卷积层1：卷积核大小3*3，卷积核移动步长1，卷积核个数64，池化大小2*2，池化步长2，池化类型为最大池化，激活函数ReLU。 卷积层2：卷积核大小3*3，卷积核移动步长1， 阅读全文
posted @ 2019-08-22 12:22
知识天地
阅读(775)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
此篇文章是在原创教程这个栏目下，但实际上是一篇汇总整理文章。相信大家在做深度学习时对调参尤为无奈，经验不足乱调一通，或者参数太多无从下手，我也如此。希望通过此文汇总网上一些调参的经验方法，供大家参考。此文会对网上每一篇调参文章做简练的总结与提炼，以此为此文的组成单元，并附上原文的链接。如果遇到不对的 阅读全文
posted @ 2019-08-22 12:19
知识天地
阅读(5330)
评论(2)
推荐(0)
摘要：
作者：Captain Jack链接：https://www.zhihu.com/question/25097993/answer/127472322来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 我现在的工作内容主要就是使用CNN做CV任务. 干调参这种活也有两年时间 阅读全文
posted @ 2019-08-22 11:43
知识天地
阅读(243)
评论(0)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号