原文:【機器學習】DNN訓練中的問題與方法

感謝中國人民大學的胡鶴老師,人工智能課程講的很有深度,與時俱進 由於深度神經網絡 DNN 層數很多,每次訓練都是逐層由后至前傳遞。傳遞項 lt ,梯度可能變得非常小趨於 ,以此來訓練網絡幾乎不會有什么變化,即vanishing gradients problem 或者 gt 梯度非常大,以此修正網絡會不斷震盪,無法形成一個收斂網絡。因而DNN的訓練中可以形成很多tricks。。 初始化權重 起初采 ...

2017-11-27 10:45 2 4223 推薦指數:

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機器學習——圖像訓練

圖片經過處理后圖片會變成黑白無色彩的圖像,但可以大概觀察到圖片中主體的輪廓信息,而還原后的圖片的主體對象會被保留,圖片中其他內容會變模糊,,主體對象得以突出,通過機器學習完成對圖片的信息的提取,圖片信息可以保存到本地像素查詢本或數據庫 導入類庫 提取和存儲圖像數據 ...

Tue Oct 16 03:53:00 CST 2018 0 1566
機器學習基本概念和模型訓練基本問題

什么是分類問題,什么是回歸問題?以及兩者的區別 什么是二叉樹? 二叉樹很容易理解,在這里我們一般用滿二叉樹:就是非葉子節點都有2個分支的樹形數據結構 什么是決策樹? 決策樹最初是用來做決策用的,就好像下面的見不見相親對象的決策過程一樣; 如果把最后的決策結果看成是分類,那么決策樹 ...

Sun Oct 09 19:38:00 CST 2016 0 6013
機器學習訓練集、驗證集、測試集

訓練集 (Training set)   用來訓練分類器的參數,擬合模型。會使用超參數的不同取值,擬合出多個分類器,后續再結合驗證集調整模型的超參數。 驗證集 (Validation set)   當通過訓練訓練出多個模型后,為了能找出效果最佳的模型,使用各個模型對驗證集數據進行預測 ...

Sat Aug 01 00:34:00 CST 2020 0 867
機器學習訓練集、驗證集和測試集

在有監督(supervise)的機器學習,數據集一般被分成2~3個,即:訓練集(train set) 、驗證集(validation set) 測試集(test set)。 三個集合的定義為: Training set:A set of examples used for learning ...

Sun Jan 28 01:10:00 CST 2018 0 3557
機器學習篇:卷積神經網絡DNN和CNN

0 前言 常言道,溫故而知新,那有沒有什么東西是每一次看到都像是接觸了一種新的知識呢?或許機器學習相關技術發展太過迅速,或許是我之前每次接觸都未深入,我總感覺機器學習相關的技術我並不能建立一個完整的概念,或者說並不深入研究的話,對於機器學習的概念都太過零碎了。 幾次想要開始整理,但是因為 ...

Sat Jun 05 23:46:00 CST 2021 0 5576
機器學習問題方法總結

大類 名稱 關鍵詞 有監督分類 決策樹 信息增益 分類回歸樹 ...

Wed Aug 29 06:04:00 CST 2012 4 17748
 
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