预训练(pre-training/trained)与微调(fine-tuning)
什么是预训练和微调？ 预训练(pre-training/trained)：你需要搭建一个网络来完成一个特定的图像分类的任务。首先，你需要随机初始化参数，然后开始训练网络，不断调整直到网络的损失越来越小。在训练的过程中，一开始初始化的参数会不断变化。当你觉得结果很满意的时候，就可以将训练模型的参数 ...
原文：深层网络的贪婪逐层预训练方法（greedy layer-wise pre-training）
. 深层网络的贪婪逐层预训练方法由Bengio等人在 年提出，是一种重要的深度神经网络参数初始化和预训练方法。 . 同时它也是一种堆叠自编码器，对于很多数据来说，仅使用两层神经网络的自编码器还不足以获取一种好的数据表示。为了获取更好的数据表示，我们可以使用更深层的神经网络。 深层神经网络作为自编码器提取的数据表示一般会更加抽象，能够更好地捕捉到数据的语义信息。在实践中经常使用逐层堆叠的方式来训练 ...
2019-04-16 21:39 0 2557 推荐指数：
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