關於網絡訓練時的參考建議: 1.train loss不斷下降,test loss不斷下降,網絡正在學習 2.train loss不斷下降,test loss趨於不變,網絡過擬合,需要增大數據;減小網絡規模dropout;權重衰減或正則化L2等 3.train loss趨於不變,test ...
: 用自定義的weighted loss來看, 個batch仍然沒有收斂 :仍然使用sigmoid cross entropy loss, epoches 左右仍然收斂,對於 w數據 :改動loss, 避免nan loss的出現 : 用lstm做classfication, 思路是將問題和答案各自轉換成一個 維向量,softmax作為 個主題的概率,然后算點積和,最大化點積和的情況是兩個屬於同一 ...
2017-03-16 20:33 0 1719 推薦指數:
關於網絡訓練時的參考建議: 1.train loss不斷下降,test loss不斷下降,網絡正在學習 2.train loss不斷下降,test loss趨於不變,網絡過擬合,需要增大數據;減小網絡規模dropout;權重衰減或正則化L2等 3.train loss趨於不變,test ...
Theory for f : \(\mathbb{R}^{n} \mapsto \mathbb{R}\) 先定義一個標識:scalar-product \(\langle a | b\rangle= ...
說明: 這個屬於個人的一些理解,有錯誤的地方,還希望給予教育哈~ 此處以caffe官方提供的AlexNet為例. 目錄: 1.背景 2.框架介紹 3.步驟詳細說明 5.參考文獻 背景: AlexNet是在2012年被發表的一個金典之作,並在當年取得了ImageNet最好 ...
一. 前言 最近開始搞自動駕駛感知部分,將之前的總結的資料和筆記調出來看看,順便總結一下,留下記錄。 二. 神經網絡介紹 這里我們采用優達學城[1]上提供的例子,如下圖所示。 圖 1-1 ...
--- 做了這么長時間的基於深度學習的NLP,愈發可以感受到bayesian的意思,語言模型里面一切皆是分布,問題答案都是分布,一個問題模擬出來的是一個答案的分布; 我覺得我做的 ...
(一)神經網絡簡介 主要是利用計算機的計算能力,對大量的樣本進行擬合,最終得到一個我們想要的結果,結果通過0-1編碼,這樣就OK啦 (二)人工神經網絡模型 一、基本單元的三個基本要素 1、一組連接(輸入),上面含有連接強度(權值)。 2、一個求和單元 3、一個非線性 ...
關於隱藏層: 1.別超過兩層隱藏層 2.一層隱藏層可以實現近似連續映射,大多數神經網絡僅含有一層隱藏層 3.兩層隱藏層可能將越過連續映射,存在非連續映射的情況 關於每層隱藏層中的神經元數目 1.每層神經元數目應當在輸入層數目和輸出層數目之間 2.每層神經元數目應當小於輸入層數 ...
LeNet – 5網絡 網絡結構為: 輸入圖像是:32x32x1的灰度圖像 卷積核:5x5,stride=1 得到Conv1:28x28x6 池化層:2x2,stride=2 (池化之后再經過激活函數sigmoid) 得到Pool1:14x14x6 卷積核:5x5,stride ...