原文: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 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 sqrt d , dfrac sqrt d 的均勻分布,或者是高斯分布 d 是一個神經元接受的輸入維度 偏置可以設為啟發式常數,並不會導致參數對稱問題 Dropout原理與實現 以一定概 ...

2019-11-24 16:29 0 369 推薦指數:

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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 ...

Tue Nov 02 23:50:00 CST 2021 0 123
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 ...

Fri Jun 08 06:05:00 CST 2018 0 11915
卷積神經網絡_(3)_幾種簡單訓練技巧

下面來介紹幾種簡單的訓練技巧: 1.首先說一下filter(感受野)的概念:感受野的大小即特征圖中的某一單元是從原始輸入圖像中多大的一塊區域中提取的特征; 如上圖,第一次卷積后得到的特征圖中,每一個小單元的感受野大小為3*3,而第二次卷積后特征圖中的每一個小單元對應的感受野大小 ...

Tue Nov 22 18:34:00 CST 2016 0 5383
加速神經網絡訓練

  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 ...

Wed Apr 10 04:17:00 CST 2019 0 541
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 ...

Wed Oct 23 16:27:00 CST 2019 0 1668
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 ...

Sun Sep 08 20:42:00 CST 2019 0 2104
神經網絡訓練代碼

# 2019/2/7 # In[2]: import numpy # scipy.special for the sigmoid function expit() import scip ...

Fri Feb 08 01:51:00 CST 2019 1 651
 
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