深度學習調參技巧
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原文：深度學習調參技巧
最近跑Unet網絡進行遙感圖像的分割 代碼跑通了，但是效果不理想，開始分析實驗epoch,調一些參數 神經網絡梯度與歸一化問題總結 highway network ResNet的思考 .樣本要隨機化，防止大數據淹沒小數據 .樣本要做歸一化。關於歸一化的好處請參考：為何需要歸一化處理 .激活函數要視樣本輸入選擇 多層神經網絡一般使用relu .mini batch很重要，幾百是比較合適的 很大數據 ...
2017-10-17 16:16 0 6392 推薦指數：
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