【文章推荐】论文笔记系列-Speeding Up Automatic Hyperparameter Optimization of Deep Neural Networks by Extrapolation of Learning Curves

原文：论文笔记系列-Speeding Up Automatic Hyperparameter Optimization of Deep Neural Networks by Extrapolation of Learning Curves

I. 背景介绍 . 学习曲线 Learning Curve 我们都知道在手工调试模型的参数的时候，我们并不会每次都等到模型迭代完后再修改超参数，而是待模型训练了一定的epoch次数后，通过观察学习曲线 learning curve, lc 来判断是否有必要继续训练下去。那什么是学习曲线呢主要分为两类： .模型性能是训练时间或者迭代次数的函数：performance f time 或 perfor ...

2019-01-05 19:52 1 647 推荐指数：

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论文笔记——Channel Pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks

论文地址：https://arxiv.org/abs/1707.06168 代码地址：https://github.com/yihui-he/channel-pruning 采用方法这篇文章主要讲诉了采用裁剪信道(channel pruning)的方法实现深度网络的加速 ...

论文笔记-Sequence to Sequence Learning with Neural Networks

大体思想和RNN encoder-decoder是一样的，只是用来LSTM来实现。 paper提到三个important point： 1）encoder和decoder的LSTM是两个不同的模型 2）deep LSTM表现比shallow好，选用了4层的LSTM 3）实践中发现将输入 ...

【论文笔记】Learning Convolutional Neural Networks for Graphs

Learning Convolutional Neural Networks for Graphs 2018-01-17 21:41:57 【Introduction】这篇 paper 是发表在 ICML 2016 的：http://jmlr.org/proceedings ...

[论文笔记] ：Temporal Graph Networks for Deep Learning on Dynamic Graphs

本篇文章发表在ICLR2020上，对动态图的进行连接预测和结点分类。TGN中，作者除利用传统的图神经网络捕捉非欧式结构生成embedding外，还利用动态图所中时序信息。 T ...

课程二(Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization)，第一周（Practical aspects of Deep Learning） —— 4.Programming

Gradient Checking Welcome to this week's third programming assignment! You will be implement ...

课程二(Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization)，第一周（Practical aspects of Deep Learning） —— 3.Programming

Regularization Welcome to the first assignment of the hyper parameters tuning(超参数调整) special ...

论文笔记系列-Neural Architecture Search With Reinforcement Learning

摘要神经网络在多个领域都取得了不错的成绩，但是神经网络的合理设计却是比较困难的。在本篇论文中，作者使用递归网络去省城神经网络的模型描述，并且使用增强学习训练RNN，以使得生成得到的模型在验证集上取得最大的准确率。在 CIFAR-10数据集上，基于本文提出的方法生成的模型在测试集上得 ...

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