深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数（调参记录6）
续上一篇：深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数（调参记录5）https://www.cnblogs.com/shisuzanian/p/12907423.html本文继续调整超参数，测试Adaptively Parametric ReLU（APReLU）激活函数在Cifar10图像集上的效果 ...
原文：深度网络重参数化
最近看知乎推送的CVPR 的一篇论文的时候发现文章提到了re parameterized这个词，搜了一下发现了作者关于重参数化的一个报告，于是简单记录了一下 什么是重参数化 re parameterized 常规思想：对于一个卷积层需要的参数是 D times C times K times K ，训练出来的参数就是 D times C times K times K 。 重参数化方法：训练时用的 ...
2022-03-24 18:13 0 2370 推荐指数：
相关推荐
0705-深度网络模型持久化
0705-深度网络模型持久化 目录 一、持久化概述 二、tensor 对象的保存和加载 三、Module 对象的保存和加载 四、Optimizer 对象的保存和加载 五、所有对象集合的保存和加载 六、第七章总结 pytorch完整教程目录 ...
深度学习: 参数初始化
深度学习: 参数初始化 一、总结 一句话总结： 1)、好的开始是成功的一半，为了让你的模型跑赢在起跑线 ，请慎重对待参数初始化。 2)、tf的初始化器包括：tf.initializers.he_normal()、tf.initializers.truncated_normal ...
SLAM中的逆深度参数化
参数化问题 在SLAM的建图过程中，把像素深度假设成了高斯分布。那么这么假设是否是合适的呢？这里关系到一个参数化的问题。 我们经常用一个点的世界坐标x,y,z三个量来描述它，这是一种参数化形式。我们认为x,y,z三个量都是随机的，它们服从三维的高斯分布。然而，在极线搜索中使用了图像坐标u ...
深度学习之参数初始化
初始化概念 初始化参数指的是在网络模型训练之前，对各个节点的权重和偏置进行初始化赋值的过程。 在深度学习中，神经网络的权重初始化方法（weight initialization）对模型的收敛速度和性能有着至关重要的影响。模型的训练，简而言之，就是对权重参数$W$的不停迭代更新，以期达到更好 ...
深度学习神经网络各参数的维度W、b
以下截图来自吴恩达老师深度学习第4周作业 重点是这句话 ...
DeepLearning.ai学习笔记（二）改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化--Week1深度学习的实用层面
更多笔记请火速前往 DeepLearning.ai学习笔记汇总 本周我们将学习如何配置训练/验证/测试集，如何分析方差&偏差，如何处理高偏差、高方差或者二者共存的问题，如何在神经网络中应用不同的正则化方法(如L2正则化、Dropout)，梯度检测。 一、训练/验证/测试集 ...
pytorch初始化网络参数
有时间再写。 ...