只是记录下 网络层协议:包括:IP协议、ICMP协议、ARP协议、RARP协议。 传输层协议:TCP协议、UDP协议。 应用层协议:FTP、Telnet、SMTP、HTTP、RIP、NFS、DNS。 应用层 ·DHCP(动态主机分配协议) · DNS (域名解析 ...
Batch Normalization Batch Normalization是深度学习领域在 年非常热门的一个算法,许多网络应用该方法进行训练,并且取得了非常好的效果。 众所周知,深度学习是应用随机梯度下降法对网络进行训练,尽管随机梯度下降训练神经网络非常有效,但是它有一个缺点,就是需要人为的设定很多参数,比如学习率,权重衰减系数,Dropout比例等。这些参数的选择对训练结果至关重要,以至于训 ...
2017-11-30 19:09 0 1633 推荐指数:
只是记录下 网络层协议:包括:IP协议、ICMP协议、ARP协议、RARP协议。 传输层协议:TCP协议、UDP协议。 应用层协议:FTP、Telnet、SMTP、HTTP、RIP、NFS、DNS。 应用层 ·DHCP(动态主机分配协议) · DNS (域名解析 ...
现在的神经网络通常都特别深,在输出层向输入层传播导数的过程中,梯度很容易被激活函数或是权重以指数级的规模缩小或放大,从而产生“梯度消失”或“梯度爆炸”的现象,造成训练速度下降和效果不理想。 如何避免或者减轻这一现象的发生呢?归一化就是方法的一种。归一化将网络中层与层之间传递的数据限制 ...
示例代码: 输出结果: ...
文章来自知乎,作者hit nlper 忆臻 转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27627299 在喂给机器学习模型的数据中,对数据要进行归一化的处理。 为什么要进行归一化处理,下面从寻找最优解这个角度给出自己的看法。 例子 假定为预测房价的例子,自变量为面积 ...
批标准化(Bactch Normalization,BN)是为了克服神经网络加深导致难以训练而诞生的,随着神经网络深度加深,训练起来就会越来越困难,收敛速度回很慢,常常会导致梯度弥散问题(Vanishing Gradient Problem)。 统计机器学习中有一个经典的假设 ...
1. 池化层 在卷积网络中, 通常会在卷积层之间增加池化(Pooling) 层, 以降低特征图的参数量, 提升计算速度, 增加感受野, 是一种降采样操作。池化是一种较强的先验, 可以使模型更关注全局特征而非局部出现的位置, 这种降维的过程可以保留一些重要的特征信息, 提升容错能力 ...
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