申明:本文非筆者原創,原文轉載自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2、初級(淺層) ...
整理的鏈接:https: www.zhihu.com question 來源:知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權,非商業轉載請注明出處。 調了快 年的rnn, 深刻的感受到,深度學習是一門實驗科學,下面是一些煉丹心得. 后面會不斷補充. 有問題的地方,也請大家指正. 參數初始化,下面幾種方式,隨便選一個,結果基本都差不多. uniform W np.random.uniform ...
2016-06-27 11:54 0 2573 推薦指數:
申明:本文非筆者原創,原文轉載自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2、初級(淺層) ...
記錄煉丹優化tricks 最后更新: 2020-04-15 18:17:57 尋找合適的學習率(learning rate) 學習率是一個非常非常重要的超參數,這個參數呢,面對不同規模、不同batch-size、不同優化方式、不同數據集,其最合適的值都是不確定 ...
1. 假設一次訓練有10個epoch,可能會出現以下情況:訓練好一次模型去測試,測試的准確率為0.92。又去訓練一次模型(不是在之前訓練模型的基礎上,而是單獨進行一次訓練),模型訓練好去測試,測試准確率為0.93或者0.89。如果我改變一個模型的參數,比如調小dropout的值,可能訓練出來的模型 ...
0、開始訓練之前先要做些什么? 在開始調參之前,需要確定方向,所謂方向就是確定了之后,在調參過程中不再更改 1、根據任務需求,結合數據,確定網絡結構。 例如對於RNN而言,你的數據是變長還是非變長;輸入輸出對應關系是many2one還是many2many等等,更多結構參考如下 非 ...
調參技巧 層疊LSTM的層時 盡量保持兩個隱藏層個數一致 收斂的快的多 兩層LSTM比一層好很多 激活函數很重要 relu通常效果比較好 激活函數使用筆記 激活函數介紹 學習率太大(0.02),記得要是0.001數量級的學習率 ...
=toutiao.io&utm_source=toutiao.io CNN基礎 CNN網絡主要用於co ...
原址:https://blog.csdn.net/fangqingan_java/article/details/53014085 概述 循環神經網絡(RNN-Recurrent Neural Network)是神經網絡家族中的一員,擅長於解決序列化相關問題。包括不限於序列化標注問題、NER ...
前言: 本文主要是bengio的deep learning tutorial教程主頁中最后一個sample:rnn-rbm in polyphonic music. 即用RNN-RBM來model復調音樂,訓練過程中采用的是midi格式的音頻文件,接着用建好的model ...