原文:深度学习的模型是怎么训练/优化出来的

以典型的分类问题为例,来梳理模型的训练过程。训练的过程就是问题发现的过程,一次训练是为下一步迭代做好指引。 .数据准备 准备: 数据标注前的标签体系设定要合理 用于标注的数据集需要无偏 全面 尽可能均衡 标注过程要审核 整理数据集 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 如:第一列是路径,最后一列是图片数目。 PS:可能会存在某些标签样本很少 多,记下来模型效果不好就怨它。 样本 ...

2019-01-04 18:07 0 5977 推荐指数:

查看详情

第十七节,深度学习模型训练技巧-优化卷积核,多通道卷积

在使用卷积神经网络时,我们也总结了一些训练技巧,下面就来介绍如何对卷积核进行优化,以及多通道卷积技术的使用。 一 优化卷积核 在实际的卷积训练中,为了加快速度,常常把卷积核裁开。比如一个3x3的卷积核,可以裁成一个3x1和1x3的卷积核(通过矩阵乘法得知),分别对原有输入做卷积运算 ...

Sun May 06 02:16:00 CST 2018 1 4271
JS做深度学习2——导入训练模型

JS做深度学习2——导入训练模型 改进项目 前段时间,我做了个RNN预测金融数据的毕业设计(华尔街),当时TensorFlow.js还没有发布,我不得已使用了keras对数据进行了训练,并且拟合好了不同期货的模型,因为当时毕设的网站是用node.js写的,为了可以在网站中预测,我采取的方案 ...

Sun Jun 03 05:50:00 CST 2018 6 1852
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
使用GOOGLE COLAB训练深度学习模型

使用 谷歌提供了免费的K80的GPU用于训练深度学习模型。而且最赞的是以notebook的形式提供,完全可以做到开箱即用。你可以从Google driver处打开。或者这里 默认创建的是没有GPU的,我们需要修改,点击“代码执行程序” 然后就会有GPU使用了 挂在Google云盘 ...

Sun Jan 28 01:56:00 CST 2018 0 2095
[深度学习]-训练和测试模型的常用代码

数据转换 1.numpy->tensor data2 = torch.tensor(data1) 2.tensor->numpy 非训练数据(训练结束后的tensor)的转换: data2 = np.array(data1) 如果是训练过程中需要转换,则: data2 ...

Sun Mar 13 22:26:00 CST 2022 0 1424
NLP与深度学习(五)BERT预训练模型

1. BERT简介 Transformer架构的出现,是NLP界的一个重要的里程碑。它激发了很多基于此架构的模型,其中一个非常重要的模型就是BERT。 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformer,如名称所示 ...

Fri Oct 01 04:35:00 CST 2021 0 850
用 Java 训练深度学习模型,原来可以这么简单!

本文适合有 Java 基础的人群 作者:DJL-Keerthan&Lanking HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》 系列。这一期是由亚马逊工程师:Keerthan Vasist,为我们讲解 DJL(完全由 Java 构建的深度学习平台)系列的第 4 篇 ...

Mon Nov 02 20:51:00 CST 2020 0 1637
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM