原文:深度學習基礎(CNN詳解以及訓練過程1)

深度學習是一個框架,包含多個重要算法: Convolutional Neural Networks CNN 卷積神經網絡 AutoEncoder自動編碼器 Sparse Coding稀疏編碼 Restricted Boltzmann Machine RBM 限制波爾茲曼機 Deep Belief Networks DBN 深信度網絡 Recurrent neural Network RNN 多層反 ...

2018-07-11 18:11 0 14921 推薦指數:

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深度學習基礎CNN詳解以及訓練過程1)

深度學習是一個框架,包含多個重要算法: Convolutional Neural Networks(CNN)卷積神經網絡 AutoEncoder自動編碼器 Sparse Coding稀疏編碼 Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波爾茲曼機 ...

Mon Aug 19 21:41:00 CST 2019 0 2506
學習CNN系列二:訓練過程

  卷積神經網絡在本質上是一種輸入到輸出的映射,它能夠學習大量的輸入與輸出之間的映射關系,而不需要任何輸入和輸出之間精確的數學表達式,只要用已知的模式對卷積神經網絡加以訓練,網絡就具有輸入、輸出之間映射的能力。   其訓練算法與傳統的BP算法類似,主要分4步,可分為2個階段:   第一階段,前 ...

Sat Nov 30 18:21:00 CST 2019 0 379
深度學習模型訓練過程

深度學習模型訓練過程 一.數據准備 1. 基本原則: 1)數據標注前的標簽體系設定要合理 2)用於標注的數據集需要無偏、全面、盡可能均衡 3)標注過程要審核 2. 整理數據集 1)將各個標簽的數據放於不同的文件夾中,並統計各個標簽的數目 2)樣本均衡,樣本不會絕對均衡,差不多 ...

Mon May 04 03:30:00 CST 2020 0 1618
CNN基礎四:監測並控制訓練過程的法寶——Keras回調函數和TensorBoard

訓練模型時,很多事情一開始都無法預測。比如之前我們為了找出迭代多少輪才能得到最佳驗證損失,可能會先迭代100次,迭代完成后畫出運行結果,發現在中間就開始過擬合了,於是又重新開始訓練。 類似的情況很多,於是我們想要實時監測訓練動態,並能根據訓練情況及時對模型采取一定的措施。Keras中的回調函數 ...

Thu Dec 05 17:58:00 CST 2019 0 475
深度學習訓練過程中的學習率衰減策略及pytorch實現

學習率是深度學習中的一個重要超參數,選擇合適的學習率能夠幫助模型更好地收斂。 本文主要介紹深度學習訓練過程中的14種學習率衰減策略以及相應的Pytorch實現。 1. StepLR 按固定的訓練epoch數進行學習率衰減。 舉例說明: # lr = 0.05 if epoch ...

Wed Mar 30 01:48:00 CST 2022 0 2065
卷積神經網絡(CNN)的訓練過程

卷積神經網絡的訓練過程 卷積神經網絡的訓練過程分為兩個階段。第一個階段是數據由低層次向高層次傳播的階段,即前向傳播階段。另外一個階段是,當前向傳播得出的結果與預期不相符時,將誤差從高層次向底層次進行傳播訓練的階段,即反向傳播階段。訓練過程如圖4-1所示。訓練過程為: 1、網絡進行權值的初始化 ...

Wed May 09 19:46:00 CST 2018 0 4929
pytorch 深度學習訓練過程gpu內存溢出問題

Pytorch GPU運算過程中會出現:“cuda runtime error(2): out of memory”這樣的錯誤。通常,這種錯誤是由於在循環中使用全局變量當做累加器,且累加梯度信息的緣故,用官方的說法就是:"accumulate history across your ...

Tue Jul 27 19:13:00 CST 2021 0 293
 
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