增加数据,数据越多越好,深度学习,数据为王。 2.检查数据,有些数据一张图片却包含另一类的对象,比如猫狗 ...
怎么让深度学习模型获得更好的效果 这个是一直有人问我的问题,或者可以这么问 我怎么提高正确率 或者为什么我的深度神经网络效果这么差 我经常这样回复 我给不出确切的答案,但是我能给你一些建议 下面我将列一些我认为会对提升学习效果有效的一些建议。我将这些想法mark到下面,这些想法不仅仅对深度学习有用,而且对机器学习同样有效。 提升学习算法性能的四个建议 通过数据 通过算法 通过微调算法 采用集成en ...
2016-09-22 21:20 0 3360 推荐指数:
增加数据,数据越多越好,深度学习,数据为王。 2.检查数据,有些数据一张图片却包含另一类的对象,比如猫狗 ...
在生活中,有太多时候我们以错误的知识去完成某些事情,不管做什么事情都要有三个基本步骤:1) 掌握正确的信息2) 制定正确的计划3) 实际执行 在这篇博客中中,主要讲三个目标:1) 提高睡眠质量2) 白天精力更充沛3) 尽可能的减少睡眠时间 那么如何实现这三个目标呢? 1.首先是掌握正确的信息 ...
这几天在做用户画像,特征是用户的消费商品的消费金额,原始数据(部分)是这样的: 我们看到同一个id下面有不同的消费记录,这个数据不能直接拿来用,写了python程序来进行处理:t ...
文章导读: 1.交叉熵损失函数 1.1 交叉熵损失函数介绍 1.2 在MNIST数字分类上使用交叉熵损失函数 1.3 交叉熵的意义以及来历 1.4 Softmax 2. 过 ...
看mnist数据集上其他人的CNN模型时了解到了Batch Normalization 这种操作。效果还不错,至少对于训练速度提升了很多。 batch normalization的做法是把数据转换为0均值和单位方差 这里分五部分简单解释一下Batch Normalization ...
NeuralEnhance是使用深度学习训练的提高图像分辨率的模型,使用Python开发,项目地址:https://github.com/alexjc/neural-enhance。 貌似很多电影都有这样的情节:对看不清的低分辨率图像(车牌、面部)进行某种处理来提高图像分辨率 ...
Batch_size参数的作用:决定了下降的方向 极端一: batch_size为全数据集(Full Batch Learning): 好处: 1.由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体,从而更准确地朝向极值所在的方向。 2.由于不同权重的梯度值差别巨大,因此选择一个全局的学习率很困 ...
1、DeepL 神经网络价格翻译引擎 参考:https://www.deepl.com/translator 定义:翻译器 作用:11种语言准确互译, 原理:利用CNN卷积神经网络架构+注意力机制 效果:在方言、文言文的效果都高于其他翻译机器,学术论文上效果一致; ...