案例源碼鏈接 http://studyai.com/pytorch-1.2/beginner/fanshionmnist_tutorial.html PyTorch環境配置,Pycharm使用參考我 ...
轉自: http: weibo.com p 說明:這個翻譯應該是來自原文:http: yyue.blogspot.hk a brief overview of deep learning.html 翻譯網上的哈,我覺得有很大一部分從沒看到過,所以就翻譯了下,如有不對的地方,歡迎指正: :准備數據:務必保證有大量 高質量並且帶有干凈標簽的數據,沒有如此的數據,學習是不可能的 :預處理:這個不多說,就 ...
2015-03-18 09:28 0 2151 推薦指數:
案例源碼鏈接 http://studyai.com/pytorch-1.2/beginner/fanshionmnist_tutorial.html PyTorch環境配置,Pycharm使用參考我 ...
《 Neural Networks Tricks of the Trade.2nd》這本書是收錄了1998-2012年在NN上面的一些技巧、原理、算法性文章,對於初學者或者是正在學習NN的來說是很受用的。全書一共有30篇論文,本書期望里面的文章隨着時間能成為經典,不過正如bengio ...
一,train loss與test loss結果分析4666train loss 不斷下降,test loss不斷下降,說明網絡仍在學習; train loss 不斷下降,test loss趨於不變 ...
GAN自推出以來就以訓練困難著稱,因為它的訓練過程並不是尋找損失函數的最小值,而是尋找生成器和判別器之間的納什均衡。前者可以直接通過梯度下降來完成,而后者除此之外,還需要其它的訓練技巧。 下面對歷年關於GAN的論文提出的訓練技巧進行總結,這里僅記錄技巧,具體原理請直接看論文原文 ...
keras訓練cnn模型時loss為nan 1.首先記下來如何解決這個問題的:由於我代碼中 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) 即損失函數 ...
上一節中,我們利用了預訓練的VGG網絡卷積基,來簡單的提取了圖像的特征,並用這些特征作為輸入,訓練了一個小分類器。 這種方法好處在於簡單粗暴,特征提取部分的卷積基不需要訓練。但缺點在於,一是別人的模型是針對具體的任務訓練的,里面提取到的特征不一定適合自己的任務;二是無法使用圖像增強的方法進行端 ...