原文:深度学习基础(CNN详解以及训练过程1)

深度学习是一个框架,包含多个重要算法: Convolutional Neural Networks CNN 卷积神经网络 AutoEncoder自动编码器 Sparse Coding稀疏编码 Restricted Boltzmann Machine RBM 限制波尔兹曼机 Deep Belief Networks DBN 深信度网络 Recurrent neural Network RNN 多层反 ...

2018-07-11 18:11 0 14921 推荐指数:

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深度学习基础CNN详解以及训练过程1)

深度学习是一个框架,包含多个重要算法: Convolutional Neural Networks(CNN)卷积神经网络 AutoEncoder自动编码器 Sparse Coding稀疏编码 Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机 ...

Mon Aug 19 21:41:00 CST 2019 0 2506
学习CNN系列二:训练过程

  卷积神经网络在本质上是一种输入到输出的映射,它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系,而不需要任何输入和输出之间精确的数学表达式,只要用已知的模式对卷积神经网络加以训练,网络就具有输入、输出之间映射的能力。   其训练算法与传统的BP算法类似,主要分4步,可分为2个阶段:   第一阶段,前 ...

Sat Nov 30 18:21:00 CST 2019 0 379
深度学习模型训练过程

深度学习模型训练过程 一.数据准备 1. 基本原则: 1)数据标注前的标签体系设定要合理 2)用于标注的数据集需要无偏、全面、尽可能均衡 3)标注过程要审核 2. 整理数据集 1)将各个标签的数据放于不同的文件夹中,并统计各个标签的数目 2)样本均衡,样本不会绝对均衡,差不多 ...

Mon May 04 03:30:00 CST 2020 0 1618
CNN基础四:监测并控制训练过程的法宝——Keras回调函数和TensorBoard

训练模型时,很多事情一开始都无法预测。比如之前我们为了找出迭代多少轮才能得到最佳验证损失,可能会先迭代100次,迭代完成后画出运行结果,发现在中间就开始过拟合了,于是又重新开始训练。 类似的情况很多,于是我们想要实时监测训练动态,并能根据训练情况及时对模型采取一定的措施。Keras中的回调函数 ...

Thu Dec 05 17:58:00 CST 2019 0 475
深度学习训练过程中的学习率衰减策略及pytorch实现

学习率是深度学习中的一个重要超参数,选择合适的学习率能够帮助模型更好地收敛。 本文主要介绍深度学习训练过程中的14种学习率衰减策略以及相应的Pytorch实现。 1. StepLR 按固定的训练epoch数进行学习率衰减。 举例说明: # lr = 0.05 if epoch ...

Wed Mar 30 01:48:00 CST 2022 0 2065
卷积神经网络(CNN)的训练过程

卷积神经网络的训练过程 卷积神经网络的训练过程分为两个阶段。第一个阶段是数据由低层次向高层次传播的阶段,即前向传播阶段。另外一个阶段是,当前向传播得出的结果与预期不相符时,将误差从高层次向底层次进行传播训练的阶段,即反向传播阶段。训练过程如图4-1所示。训练过程为: 1、网络进行权值的初始化 ...

Wed May 09 19:46:00 CST 2018 0 4929
pytorch 深度学习训练过程gpu内存溢出问题

Pytorch GPU运算过程中会出现:“cuda runtime error(2): out of memory”这样的错误。通常,这种错误是由于在循环中使用全局变量当做累加器,且累加梯度信息的缘故,用官方的说法就是:"accumulate history across your ...

Tue Jul 27 19:13:00 CST 2021 0 293
 
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