深度解析Droupout與Batch Normalization
Droupout與Batch Normalization都是深度學習常用且基礎的訓練技巧了。本文將從理論和實踐兩個角度分布其特點和細節。 Droupout 2012年，Hinton在其論文中提出Dropout。當一個復雜的前饋神經網絡被訓練在小的數據集時，容易造成過擬合。為了防止過擬合 ...
原文：kube-batch 解析
kube batch https: github.com kubernetes sigs kube batch 一. 做什么的 官方介紹: A batch scheduler of kubernetes for high performance workload, e.g. AI ML, BigData, HPC 二. 使用方式 三. 調度的單位 一個task對應一個pod 一個job對應一個或多 ...
2019-09-20 09:36 0 854 推薦指數：
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一、BN 的作用 1、具有快速訓練收斂的特性：采用初始很大的學習率，然后學習率的衰減速度也很大 2、具有提高網絡泛化能力的特性：不用去理會過擬合中drop out、L2正則項參數的選擇問題 3 ...
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