神经网络之调参
接着上一节，继续计算神经网络的梯度。 如上图所示，计算损失函数J对W14（1）的导数，这是为了更新W14（1）的值。 如上图所示，损失函数J就是S，S对W14（1）进行求导。首先看，W14（1）的变化导致了一号神经元的变化，而2号神经元没有发生 ...
原文：神经网络的调参顺序
. Andrew Ng 的个人经验和偏好是： 第一梯队： learning rate 第二梯队： hidden units mini batch size momentum 第三梯队： number of layers learning rate decay other optimizer hyperparameters . 手动优化RNN超参数时需要注意的一些事： 小心出现过拟合，这通常是因为 ...
2018-11-22 17:57 0 720 推荐指数：
相关推荐
神经网络调参学习笔记
前言 在训练神经网络时，调参占了很大一部分工作比例，下面主要介绍在学习cs231n过程中做assignment1的调参经验。 主要涉及的参数有隐藏层大小hidden_size，学习率learn_rate以及训练时的batch_size. 理论部分 首先介绍一下讲义上关于以上三个参数的可视化 ...
训练神经网络调超参的总结
train loss与test loss结果分析： train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习; train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合; train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题 ...
神经网络调优
Michael Nielsen在他的在线教程《neural networks and deep learning》中讲得非常浅显和仔细，没有任何数据挖掘基础的人也能掌握神经网络。英文教程很长，我捡些要点翻译一下。 交叉熵损失函数 回顾一下上篇的公式(7)和(8)，基于最小平方误差（MSE ...
基于pytorch的CNN、LSTM神经网络模型调参小结
（Demo） 这是最近两个月来的一个小总结，实现的demo已经上传github，里面包含了CNN、LSTM、BiLSTM、GRU以及CNN与LSTM、BiLSTM的结合还有多层多通道CNN、LSTM、BiLSTM等多个神经网络模型的的实现。这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题、处理方法 ...
基于pytorch的CNN、LSTM神经网络模型调参小结
这是最近两个月来的一个小总结，实现的demo已经上传github，里面包含了CNN、LSTM、BiLSTM、GRU以及CNN与LSTM、BiLSTM的结合还有多层多通道CNN、LSTM、BiLSTM等多个神经网络模型的的实现。这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题、处理方法和相关策略 ...
神经网络的调参效果不理想时->(解决思路)
github博客传送门 csdn博客传送门 非过拟合情况 是否找到合适的损失函数？(不同问题适合不同的损失函数)(理解不同损失函数的适用场景) (解决思路)选择合适的损失函数（choosing proper loss ） 神经网络的损失函数是非凸的，有多个局部最低点，目标是找到一个可用 ...
【机器学习】李宏毅机器学习-Keras-Demo-神经网络手写数字识别与调参
参考： 原视频：李宏毅机器学习-Keras-Demo 调参博文1：深度学习入门实践_十行搭建手写数字识别神经网络 调参博文2：手写数字识别---demo（有小错误） 代码链接： 编程环境： 操作系统：win7 - CPU ...