代码仓库: https://github.com/brandonlyg/cute-dl (转载请注明出处!) 目标 增加学习率优化器, 加快模型在小学习率下模型的训练速度。 使用MNIST数据集比较同一个模型使用不同学习率优化器的表现。 常见的学习率优化算法 ...
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:
代码仓库: https://github.com/brandonlyg/cute-dl (转载请注明出处!) 目标 增加学习率优化器, 加快模型在小学习率下模型的训练速度。 使用MNIST数据集比较同一个模型使用不同学习率优化器的表现。 常见的学习率优化算法 ...
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 ...
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 ...
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 ...
使用 谷歌提供了免费的K80的GPU用于训练深度学习的模型。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 ...
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 ...
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 ...
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 ...