深度學習模型。回想最初的時候,我們感覺(上手)MTL 比現在要困難很多,所以我希望在這里分享一些經驗總 ...
.CNN網絡中的池化方式選擇 池化方式有兩種: 最大池化 平均池化 在實驗中我發現,最大池化要比平均池化慢很多,效果也不如平均池化好。所以,池化的方式我們盡量選擇平均池化。 .CNN卷積核的設計 卷積的大小,遵守奇數設計原則,如 , , , .CNN和RNN網絡輸出到全連接層數據shape的確定 兩個網絡最終都要接一個全連接,你一定要保證輸入全連接網絡的shape是二維的,即 ,網絡最終抽取特征 ...
2018-12-28 09:52 0 1095 推薦指數:
深度學習模型。回想最初的時候,我們感覺(上手)MTL 比現在要困難很多,所以我希望在這里分享一些經驗總 ...
總結一下經典的定時處理框架quartz的使用經驗。基於 Ver. 1.8.0 1.配置方式 最常用的方式properties + xml定義 Java代碼 ...
1、GRU概述 GRU是LSTM網絡的一種效果很好的變體,它較LSTM網絡的結構更加簡單,而且效果也很好,因此也是當前非常流形的一種網絡。GRU既然是LSTM的變體,因此也是可以解決RNN網絡中的長依賴問題。 在LSTM中引入了三個門函數:輸入門、遺忘門和輸出門來控制輸入值、記憶值 ...
介紹 Resnet分類網絡是當前應用最為廣泛的CNN特征提取網絡。 我們的一般印象當中,深度學習愈是深(復雜,參數多)愈是有着更強的表達能力。憑着這一基本准則CNN分類網絡自Alexnet的7層發展到了VGG的16乃至19層,后來更有了Googlenet的22層。可后來我們發現深度CNN網絡達到 ...
一.查看ip 二.png 測試主機之間網絡連通 三.linux配置網絡環境 linux 啟動后會自動獲取 IP,缺點是每次自動獲取的 ip 地址可能不一樣。這個不適用於做服務器,因為我們的服務器的 ip 需要時固定的。 所以我們需要固定一個ip 直 接 修 改 配 置 文 件 ...
是layer-wise的,即每個時刻被同時計算,而非時序上串行。 其卷積網絡層層之間是有因果關系的,意味着不會有“ ...
此篇文章是在原創教程這個欄目下,但實際上是一篇匯總整理文章。相信大家在做深度學習時對調參尤為無奈,經驗不足亂調一通,或者參數太多無從下手,我也如此。希望通過此文匯總網上一些調參的經驗方法,供大家參考。此文會對網上每一篇調參文章做簡練的總結與提煉,以此為此文的組成單元,並附上 ...
深度學習尤其是圖像處理這方面最常用的一些配置大致是: python 深度學習和數據科學最流行的語言 Anaconda 運行環境管理器 tensorflow 流行的深度學習框架 linux (github上很多項目都是優先支持linux,windows ...