原文:deep learning(rnn、cnn)調參的經驗?

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:

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煉丹寶典 | 整理 Deep Learning 調 tricks

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 ...

Fri Apr 10 00:50:00 CST 2020 0 5445
調經驗

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 ...

Thu Feb 23 21:43:00 CST 2017 0 3569
LSTM調經驗

0、開始訓練之前先要做些什么? 在開始調之前,需要確定方向,所謂方向就是確定了之后,在調過程中不再更改 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 ...

Sun Dec 23 20:05:00 CST 2018 1 18493
keras調經驗

調技巧 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 ...

Thu Oct 10 02:27:00 CST 2019 0 679
深度學習(Deep Learning):循環神經網絡一(RNN

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 ...

Fri Jul 27 06:04:00 CST 2018 0 1602
Deep learning:四十九(RNN-RBM簡單理解)

  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 ...

Sun Nov 24 05:54:00 CST 2013 6 88377
 
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