想象一下,當mini-batch 是真個數據集的時候,是不是就退化成了 Gradient Descent,這樣的話,反而收斂速度慢。你忽略了batch 增大導致的計算 batch 代價變大 ...
AI不惑境 學習率和batchsize如何影響模型的性能 大家好,這是專欄 AI不惑境 的第四篇文章,講述學習率以及batchsize與模型性能的關系。 進入到不惑境界,就是向高手邁進的開始了,在這個境界需要自己獨立思考。如果說學習是一個從模仿,到追隨,到創造的過程,那么到這個階段,應該躍過了模仿和追隨的階段,進入了創造的階段。從這個境界開始,講述的問題可能不再有答案,更多的是激發大家一起來思考 ...
2019-06-19 23:46 0 3648 推薦指數:
想象一下,當mini-batch 是真個數據集的時候,是不是就退化成了 Gradient Descent,這樣的話,反而收斂速度慢。你忽略了batch 增大導致的計算 batch 代價變大 ...
GOOD POST https://towardsdatascience.com/epoch-vs-iterations-vs-batch-size-4dfb9c7ce9c9 ...
代價敏感錯誤率 代價曲線 ...
率的參量。剛開始學習率較大,因此下降步長更大。隨着點的下降,學習率變得越來越小,從而下降步長也變小。同 ...
在基於卷積神經網絡的應用過程中,圖像Resize是必不可少的一個步驟。通常原始圖像尺寸比較大,比如常見監控攝像機出來的是1080P高清或者720P准高清畫面,而網絡模型輸入一般沒有這么大,像Yolo系列目標檢測的網絡模型輸入大小一般為608*608/512*512 等等。那么如何將大尺寸圖像輸入 ...
五、衡量分類任務的性能指標 3、精准度與召回率 精准率(Precision)指的是模型預測為 Positive 時的預測准確度,其計算公式如下: 召回率(Recall)指的是我們關注的事件發生了,並且模型預測正確了的比值 ...
轉載自知乎:Roofline Model與深度學習模型的性能分析 在真實世界中,任何模型(例如 VGG / MobileNet 等)都必須依賴於具體的計算平台(例如CPU / GPU / ASIC 等)才能展現自己的實力。此時,模型和計算平台的"默契程度"會決定模型的實際表現。Roofline ...
在不同層上設置不同的學習率,fine-tuning https://github.com/dgurkaynak/tensorflow-cnn-finetune ConvNets: AlexNet VGGNet ResNet AlexNet finetune ...