如何訓練神經網絡
的問題：（好吧，這塊受訓練水平的影響，還是借鑒另一篇博客的翻譯：神經網絡六大坑） 1，you d ...
原文：神經網絡訓練與注意點
訓練 在前面當中我們討論了神經網絡靜態的部分：包括神經網絡結構 神經元類型 數據部分 損失函數部分等。 這個部分我們集中講講動態的部分，主要是訓練的事情，集中在實際工程實踐訓練過程中要注意的一些點，如何找到最合適的參數。 . 關於梯度檢驗 之前的博文我們提到過，我們需要比對數值梯度和解析法求得的梯度，實際工程中這個過程非常容易出錯，下面提一些小技巧和注意點： 使用中心化公式，這一點我們之前也說過 ...
2019-06-13 22:23 0 1272 推薦指數：
相關推薦
神經網絡及其訓練
在前面的博客人工神經網絡入門和訓練深度神經網絡，也介紹了與本文類似的內容。前面的兩篇博客側重的是如何使用TensorFlow實現，而本文側重相關數學公式及其推導。 1 神經網絡基礎 1.1 單個神經元 一個神經元就是一個計算單元，傳入$n$個輸入，產生一個輸出，再應用於激活函數。記$n$維 ...
神經網絡的訓練的大致流程
...
神經網絡訓練時長
4分鍾訓練好AlexNet，6.6分鍾訓練好ResNet-50，創造了AI訓練世界新紀錄 騰訊機智機器學習平台和香港浸會大學計算機科學系褚曉文教授團隊合作，在ImageNet數據集上，4分鍾訓練好AlexNet，6.6分鍾訓練好ResNet-50，創造了AI訓練世界新紀錄。本文帶來詳細解讀 ...
神經網絡訓練代碼
# 2019/2/7 # In[2]: import numpy # scipy.special for the sigmoid function expit() import scip ...
加速神經網絡的訓練
為什么要加速神經網絡，數據量太大，學習效率太慢。越復雜的神經網絡 , 越多的數據，需要在訓練神經網絡的過程上花費的時間也就越多。原因很簡單，就是因為計算量太大了。可是往往有時候為了解決復雜的問題，復雜的結構和大數據又是不能避免的，所以需要尋找一些方法, 讓神經網絡訓練變得快起來。為了便於理解 ...
神經網絡訓練的過程
神經網絡訓練的過程可以分為三個步驟 1.定義神經網絡的結構和前向傳播的輸出結果 2.定義損失函數以及選擇反向傳播優化的算法 3.生成會話並在訓練數據上反復運行反向傳播優化算法 神經元 神經元是構成神經網絡的最小單位，神經元的結構如下 一個神經元可以有多個輸入和一個輸出，每個神經 ...
神經網絡訓練技巧
參數初始化 是否可以將全部參數初始化為0 同一層的任意神經元都是同構的 它們的輸入輸出都相同，因此前向反向傳播的取值完全相同 訓練一直是對稱的，同一層參數都是相同的 隨機初始化參數 初始化參數為取值范圍\((-\dfrac ...