深度学习模型。回想最初的时候,我们感觉(上手)MTL 比现在要困难很多,所以我希望在这里分享一些经验总 ...
.CNN网络中的池化方式选择 池化方式有两种: 最大池化 平均池化 在实验中我发现,最大池化要比平均池化慢很多,效果也不如平均池化好。所以,池化的方式我们尽量选择平均池化。 .CNN卷积核的设计 卷积的大小,遵守奇数设计原则,如 , , , .CNN和RNN网络输出到全连接层数据shape的确定 两个网络最终都要接一个全连接,你一定要保证输入全连接网络的shape是二维的,即 ,网络最终抽取特征 ...
2018-12-28 09:52 0 1095 推荐指数:
深度学习模型。回想最初的时候,我们感觉(上手)MTL 比现在要困难很多,所以我希望在这里分享一些经验总 ...
总结一下经典的定时处理框架quartz的使用经验。基于 Ver. 1.8.0 1.配置方式 最常用的方式properties + xml定义 Java代码 ...
1、GRU概述 GRU是LSTM网络的一种效果很好的变体,它较LSTM网络的结构更加简单,而且效果也很好,因此也是当前非常流形的一种网络。GRU既然是LSTM的变体,因此也是可以解决RNN网络中的长依赖问题。 在LSTM中引入了三个门函数:输入门、遗忘门和输出门来控制输入值、记忆值 ...
介绍 Resnet分类网络是当前应用最为广泛的CNN特征提取网络。 我们的一般印象当中,深度学习愈是深(复杂,参数多)愈是有着更强的表达能力。凭着这一基本准则CNN分类网络自Alexnet的7层发展到了VGG的16乃至19层,后来更有了Googlenet的22层。可后来我们发现深度CNN网络达到 ...
一.查看ip 二.png 测试主机之间网络连通 三.linux配置网络环境 linux 启动后会自动获取 IP,缺点是每次自动获取的 ip 地址可能不一样。这个不适用于做服务器,因为我们的服务器的 ip 需要时固定的。 所以我们需要固定一个ip 直 接 修 改 配 置 文 件 ...
是layer-wise的,即每个时刻被同时计算,而非时序上串行。 其卷积网络层层之间是有因果关系的,意味着不会有“ ...
此篇文章是在原创教程这个栏目下,但实际上是一篇汇总整理文章。相信大家在做深度学习时对调参尤为无奈,经验不足乱调一通,或者参数太多无从下手,我也如此。希望通过此文汇总网上一些调参的经验方法,供大家参考。此文会对网上每一篇调参文章做简练的总结与提炼,以此为此文的组成单元,并附上 ...
深度学习尤其是图像处理这方面最常用的一些配置大致是: python 深度学习和数据科学最流行的语言 Anaconda 运行环境管理器 tensorflow 流行的深度学习框架 linux (github上很多项目都是优先支持linux,windows ...