深度學習中的常見問題匯總(一) 轉自 卷積神經網絡的復雜度分析 關於感受野的總結 1.CNN復雜度分析 在深度學習基礎網絡不斷進化的過程中,可以發現新的模型不僅性能有極大地提升,網絡的復雜度通常也會更低。深度學習網絡模型的復雜度直接關系到其實際應用中的速度與可行性 ...
深度學習常見問題解析 計算機視覺與自動駕駛今天 一 為什么深層神經網絡難以訓練 梯度消失。梯度消失是指通過隱藏層從后向前看,梯度會變得越來越小,說明前面層的學習會顯著慢於后面層的學習,所以學習會卡主,除非梯度變大。 梯度消失的原因:學習率的大小,網絡參數的初始化,激活函數的邊緣效應等。在深層神經網絡中,每一個神經元計算得到的梯度都會傳遞給前一層,較淺層的神經元接收到的梯度受到之前所有層梯度的影響。 ...
2020-03-30 09:02 0 827 推薦指數:
深度學習中的常見問題匯總(一) 轉自 卷積神經網絡的復雜度分析 關於感受野的總結 1.CNN復雜度分析 在深度學習基礎網絡不斷進化的過程中,可以發現新的模型不僅性能有極大地提升,網絡的復雜度通常也會更低。深度學習網絡模型的復雜度直接關系到其實際應用中的速度與可行性 ...
1. tcp out-of-order(tcp有問題) 解答: 1)、 應該有很多原因。但是多半是網絡擁塞,導致順序包抵達時間不同,延時太長,或者包丟失,需要重新組合數據單元 因為他們可能是通過不同的路徑到達你電腦上面的。 2)、 CRM IT 同仁上禮拜來跟我反應一個問題 ...
void 操作符用法格式: javascript:void (expression) 下面的代碼創建了一個超級鏈接,當用戶以后不會發生任何事。當用戶鏈接時,void(0) 計算為 0,但 Java ...
目錄: 1……tcp out-of-order(tcp有問題) 2……tcp segment of a reassembled PDU 3……Tcp previous segment lost(tcp先前的分片丟失) 4……Tcp acked lost segment(tcp應答丟失 ...
1、為什么要用神經網絡? 對於非線性分類問題,如果用多元線性回歸進行分類,需要構造許多高次項,導致特征特多,學習參數過多,從而復雜度太高 。 在神經網絡中引入激活函數一個重要的原因就是為了引入非線性。 2、CNN基本問題 層級結構:輸入層->卷積層->激活層 ...
1:數據傾斜 理論 hive數據傾斜可能的原因有哪些?主要解決方法有哪些? 原因 1:數據傾斜多由於臟數據/特殊數據 (某一類數據集中) 2:大小表join 3:小文件過多; 解決方案 1 ...
問題1:SyntaxError: Non-ASCII character '\xe5' in file E:\PythonDev\testmodule.py on line 21, but no encoding declared; see http ...
一、創建時,WCF Service中HttpContext.Current為null的解決辦法 1. 在hosting WCF的web.config中加入: <system.ser ...