深度学习调参技巧
最近跑Unet网络进行遥感图像的分割；代码跑通了，但是效果不理想，开始分析实验epoch,调一些参数 神经网络梯度与归一化问题总结+highway network、ResNet的思考 1.样本要随机化，防止大数据淹没小数据 2.样本要做归一化。关于归一化的好处请参考：为何需 ...
原文：深度学习调参技巧总结
做dl也有一段时间了，积累了一些经验，也在网上看到一些别人的经验。为了面试，结合知乎上面的问答，我也总结了一下，欢迎大家补充。 知乎 深度学习调参有哪些技巧 一. 初始化有人用normal初始化cnn的参数，最后acc只能到 多，仅仅改成xavier，acc可以到 。 二.从理解CNN网络以产生直觉去调参数的角度考虑，应该使用可视化可视化 知乎用户 杨军 .Visualize Layer Acti ...
2019-08-22 12:30 0 592 推荐指数：
相关推荐
深度学习调参技巧
完整机器学习实现代码GitHub欢迎转载，转载请注明出处https://www.cnblogs.com/huangyc/p/10111234.html欢迎沟通交流： 339408769@qq.com 0. 目录 1. 前言 2. 深度学习中的主要参数 3. ...
深度学习调参技巧
1. 前言 我们在学习人工智能的时候，不管是机器学习还是深度学习都需要经历一个调参的过程，参数的好坏直接影响这模型效果的好坏。今天我们介绍下在深度学习中，调参的技巧主要分为哪些。 2. 深度学习中的主要参数 学习率（learning rate）：学习率的取值一般是1、0.1、0.01 ...
深度学习-网络调参技巧
最近在做深度学习实验，跑一次实验轻则以小时计、重则以天计，实在没有那么多的时间可以等待，因此想想用尽可能少的实验次数，得到尽可能好的实验效果。这样的话，问题就可以归结为如何设计合适的网络结构、如何设计合适的训练策略，主要就是： 层数、每一层卷积核个数、卷积权重初始化方式、dropout ...
深度学习网络调参技巧
本文转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24720954?utm_source=zhihu&utm_medium=social 转载请注明：炼丹实验室 之前曾经写过一篇文章，讲了一些深度学习训练的技巧，其中包含了部分调参心得：深度学习训练心得 ...
深度学习模型调参总结
大部分内容参考自《Machine Learning Yearning》 Bias 和 Variance 偏差(bias)是指算法在训练集上的偏差，也就是错误率，错误越大偏差越大，欠拟合 ...
深度学习训练的小技巧，调参经验（转）
经常会被问到你用深度学习训练模型时怎么样改善你的结果呢？然后每次都懵逼了，一是自己懂的不多，二是实验的不多，三是记性不行忘记了。所以写这篇博客，记录下别人以及自己的一些经验。 Ilya Sutskever（Hinton的学生）讲述了有关深度学习的见解及实用建议： 获取数据：确保要有高质量 ...
深度学习的训练和调参
感慨一下，人工智能这个名字挺有意思，这段时间也不知咋回事，朋友圈里都是学人工智能的，什么python，tf.......还有很多大神在互联网上开讲，也是赚了一笔，如今看来，真是百花齐放，一派繁荣的景象啊，有好有坏，大多数也只是人工的智能，就好像今天要讲的训练和调参，千万不要以为随随便便就可以得到 ...