深度学习基础（CNN详解以及训练过程1）
深度学习是一个框架，包含多个重要算法: Convolutional Neural Networks(CNN)卷积神经网络 AutoEncoder自动编码器 Sparse Coding稀疏编码 Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机 ...
原文：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 . 基本原则： 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 样本均衡，样本不会绝对均衡，差不多就行了 切分样本集 如： 用于训练， 留着测试，比例自己定。训练集合，对于弱势类要重采样，最后的图片列表要shuffle 测试集合就不用重采样了。 ...
2020-05-03 19:30 0 1618 推荐指数：
相关推荐
深度学习基础（CNN详解以及训练过程1）
深度学习是一个框架，包含多个重要算法: Convolutional Neural Networks(CNN)卷积神经网络 AutoEncoder自动编码器 Sparse Coding稀疏编码 Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机 ...
深度学习的seq2seq模型——本质是LSTM，训练过程是使得所有样本的p(y1,...,yT‘|x1,...,xT)概率之和最大
from:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1584177164196579663&wfr=spider&for=pc seq2seq模型是以编码（Encode）和解码（Decode）为代表的架构方式，seq2seq模型是根据输入序列X来生成输出 ...
深度学习笔记之关于基本思想、浅层学习、Neural Network和训练过程（三）
不多说，直接上干货！ 五、Deep Learning的基本思想 假设我们有一个系统S，它有n层（S1,…Sn），它的输入是I，输出是O，形象地表示为 ...
深度学习训练过程中的学习率衰减策略及pytorch实现
学习率是深度学习中的一个重要超参数，选择合适的学习率能够帮助模型更好地收敛。 本文主要介绍深度学习训练过程中的14种学习率衰减策略以及相应的Pytorch实现。 1. StepLR 按固定的训练epoch数进行学习率衰减。 举例说明： # lr = 0.05 if epoch ...
pytorch 深度学习训练过程gpu内存溢出问题
Pytorch GPU运算过程中会出现：“cuda runtime error(2): out of memory”这样的错误。通常，这种错误是由于在循环中使用全局变量当做累加器，且累加梯度信息的缘故，用官方的说法就是："accumulate history across your ...
200927_深度学习---1、生成对抗网络训练过程
200927_深度学习---1、生成对抗网络笔记训练过程 一、总结 一句话总结： 固定对抗网络的时候调生成网络：调生成网络参数（前几层），使最后的生成值尽量大 固定生成网络的时候调对抗网络：调对抗网络参数（后几层），使最后的生成值尽量小 1、生成对抗网络 结构？ 比如10层，前 ...
学习CNN系列二：训练过程
卷积神经网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间精确的数学表达式，只要用已知的模式对卷积神经网络加以训练，网络就具有输入、输出之间映射的能力。 其训练算法与传统的BP算法类似，主要分4步，可分为2个阶段： 第一阶段，前 ...