申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2、初级(浅层) ...
整理的链接:https: www.zhihu.com question 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。 调了快 年的rnn, 深刻的感受到,深度学习是一门实验科学,下面是一些炼丹心得. 后面会不断补充. 有问题的地方,也请大家指正. 参数初始化,下面几种方式,随便选一个,结果基本都差不多. uniform W np.random.uniform ...
2016-06-27 11:54 0 2573 推荐指数:
申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2、初级(浅层) ...
记录炼丹优化tricks 最后更新: 2020-04-15 18:17:57 寻找合适的学习率(learning rate) 学习率是一个非常非常重要的超参数,这个参数呢,面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式、不同数据集,其最合适的值都是不确定 ...
1. 假设一次训练有10个epoch,可能会出现以下情况:训练好一次模型去测试,测试的准确率为0.92。又去训练一次模型(不是在之前训练模型的基础上,而是单独进行一次训练),模型训练好去测试,测试准确率为0.93或者0.89。如果我改变一个模型的参数,比如调小dropout的值,可能训练出来的模型 ...
0、开始训练之前先要做些什么? 在开始调参之前,需要确定方向,所谓方向就是确定了之后,在调参过程中不再更改 1、根据任务需求,结合数据,确定网络结构。 例如对于RNN而言,你的数据是变长还是非变长;输入输出对应关系是many2one还是many2many等等,更多结构参考如下 非 ...
调参技巧 层叠LSTM的层时 尽量保持两个隐藏层个数一致 收敛的快的多 两层LSTM比一层好很多 激活函数很重要 relu通常效果比较好 激活函数使用笔记 激活函数介绍 学习率太大(0.02),记得要是0.001数量级的学习率 ...
=toutiao.io&utm_source=toutiao.io CNN基础 CNN网络主要用于co ...
原址:https://blog.csdn.net/fangqingan_java/article/details/53014085 概述 循环神经网络(RNN-Recurrent Neural Network)是神经网络家族中的一员,擅长于解决序列化相关问题。包括不限于序列化标注问题、NER ...
前言: 本文主要是bengio的deep learning tutorial教程主页中最后一个sample:rnn-rbm in polyphonic music. 即用RNN-RBM来model复调音乐,训练过程中采用的是midi格式的音频文件,接着用建好的model ...