原文:deep learning(rnn、cnn)调参的经验?

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:

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炼丹宝典 | 整理 Deep Learning tricks

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 ...

Fri Apr 10 00:50:00 CST 2020 0 5445
经验

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,比如小dropout的值,可能训练出来的模型 ...

Thu Feb 23 21:43:00 CST 2017 0 3569
LSTM经验

0、开始训练之前先要做些什么? 在开始之前,需要确定方向,所谓方向就是确定了之后,在过程中不再更改 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 ...

Sun Dec 23 20:05:00 CST 2018 1 18493
keras经验

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 ...

Thu Oct 10 02:27:00 CST 2019 0 679
深度学习(Deep Learning):循环神经网络一(RNN

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 ...

Fri Jul 27 06:04:00 CST 2018 0 1602
Deep learning:四十九(RNN-RBM简单理解)

  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 ...

Sun Nov 24 05:54:00 CST 2013 6 88377
 
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