原文:自己動手實現深度學習框架-5 使用學習率優化器加快模型訓練速度

代碼倉庫: https: github.com brandonlyg cute dl 轉載請注明出處 目標 增加學習率優化器, 加快模型在小學習率下模型的訓練速度。 使用MNIST數據集比較同一個模型使用不同學習率優化器的表現。 常見的學習率優化算法 在上個階段,我們使用固定學習率優化器訓練識別MNIST手寫數字模型。在后面的示例中將會看到: 如果學習習設置太大,模型將無法收斂 如果設置學習率太小 ...

2020-04-27 17:16 0 1260 推薦指數:

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自己動手實現深度學習框架-3 自動分批訓練, 緩解過擬合

代碼倉庫: https://github.com/brandonlyg/cute-dl 目標 為Session類增加自動分批訓練模型的功能, 使框架更好用。 新增緩解過擬合的算法: L2正則化, 隨機丟棄。 實現自動分批訓練 設計方案 增加Dataset類負責管理 ...

Thu Apr 16 20:20:00 CST 2020 0 1077
自己動手實現深度學習框架-8 RNN文本分類和文本生成模型

代碼倉庫: https://github.com/brandonlyg/cute-dl 目標 上階段cute-dl已經可以構建基礎的RNN模型。但對文本相模型的支持不夠友好, 這個階段的目標是, 讓框架能夠友好地支持文本分類和本文生成任務。具體包括: 添加嵌入層 ...

Mon Jun 15 18:57:00 CST 2020 1 1011
自己動手實現深度學習框架-2 核心實現

目標 完成框架設計文檔中列出的基礎類和需要在基礎類中實現的接口。使用最簡的單多層感知機(Multi-Layer Perceptron)模型框架進行初步驗證, 因此, 除了框架的核心部分外, 還要實現一個全連接層,一個激活函數,一個優化和一個損失函數。 框架代碼簡介 ...

Mon Apr 13 19:55:00 CST 2020 0 1047
深度學習模型是怎么訓練/優化出來的

以典型的分類問題為例,來梳理模型訓練過程。訓練的過程就是問題發現的過程,一次訓練是為下一步迭代做好指引。 1.數據准備 准備: 數據標注前的標簽體系設定要合理 用於標注的數據集需要無偏、全面、盡可能均衡 標注過程要審核 整理數據集 將各個標簽的數據放於 ...

Sat Jan 05 02:07:00 CST 2019 0 5977
使用GOOGLE COLAB訓練深度學習模型

使用 谷歌提供了免費的K80的GPU用於訓練深度學習模型。而且最贊的是以notebook的形式提供,完全可以做到開箱即用。你可以從Google driver處打開。或者這里 默認創建的是沒有GPU的,我們需要修改,點擊“代碼執行程序” 然后就會有GPU使用了 掛在Google雲盤 ...

Sun Jan 28 01:56:00 CST 2018 0 2095
 
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