增加數據,數據越多越好,深度學習,數據為王。 2.檢查數據,有些數據一張圖片卻包含另一類的對象,比如貓狗 ...
怎么讓深度學習模型獲得更好的效果 這個是一直有人問我的問題,或者可以這么問 我怎么提高正確率 或者為什么我的深度神經網絡效果這么差 我經常這樣回復 我給不出確切的答案,但是我能給你一些建議 下面我將列一些我認為會對提升學習效果有效的一些建議。我將這些想法mark到下面,這些想法不僅僅對深度學習有用,而且對機器學習同樣有效。 提升學習算法性能的四個建議 通過數據 通過算法 通過微調算法 采用集成en ...
2016-09-22 21:20 0 3360 推薦指數:
增加數據,數據越多越好,深度學習,數據為王。 2.檢查數據,有些數據一張圖片卻包含另一類的對象,比如貓狗 ...
在生活中,有太多時候我們以錯誤的知識去完成某些事情,不管做什么事情都要有三個基本步驟:1) 掌握正確的信息2) 制定正確的計划3) 實際執行 在這篇博客中中,主要講三個目標:1) 提高睡眠質量2) 白天精力更充沛3) 盡可能的減少睡眠時間 那么如何實現這三個目標呢? 1.首先是掌握正確的信息 ...
這幾天在做用戶畫像,特征是用戶的消費商品的消費金額,原始數據(部分)是這樣的: 我們看到同一個id下面有不同的消費記錄,這個數據不能直接拿來用,寫了python程序來進行處理:t ...
文章導讀: 1.交叉熵損失函數 1.1 交叉熵損失函數介紹 1.2 在MNIST數字分類上使用交叉熵損失函數 1.3 交叉熵的意義以及來歷 1.4 Softmax 2. 過 ...
看mnist數據集上其他人的CNN模型時了解到了Batch Normalization 這種操作。效果還不錯,至少對於訓練速度提升了很多。 batch normalization的做法是把數據轉換為0均值和單位方差 這里分五部分簡單解釋一下Batch Normalization ...
NeuralEnhance是使用深度學習訓練的提高圖像分辨率的模型,使用Python開發,項目地址:https://github.com/alexjc/neural-enhance。 貌似很多電影都有這樣的情節:對看不清的低分辨率圖像(車牌、面部)進行某種處理來提高圖像分辨率 ...
Batch_size參數的作用:決定了下降的方向 極端一: batch_size為全數據集(Full Batch Learning): 好處: 1.由全數據集確定的方向能夠更好地代表樣本總體,從而更准確地朝向極值所在的方向。 2.由於不同權重的梯度值差別巨大,因此選擇一個全局的學習率很困 ...
1、DeepL 神經網絡價格翻譯引擎 參考:https://www.deepl.com/translator 定義:翻譯器 作用:11種語言准確互譯, 原理:利用CNN卷積神經網絡架構+注意力機制 效果:在方言、文言文的效果都高於其他翻譯機器,學術論文上效果一致; ...