深度學習Trick——用權重約束減輕深層網絡過擬合|附(Keras)實現代碼
在深度學習中，批量歸一化（batch normalization）以及對損失函數加一些正則項這兩類方法，一般可以提升模型的性能。這兩類方法基本上都屬於權重約束，用於減少深度學習神經網絡模型對訓練數據的過擬合，並改善模型對新數據的性能。 目前，存在多種類型的權重約束方法 ...
原文：深度學習 | 訓練網絡trick——mixup
.mixup原理介紹 mixup 論文地址 mixup是一種非常規的數據增強方法，一個和數據無關的簡單數據增強原則，其以線性插值的方式來構建新的訓練樣本和標簽。最終對標簽的處理如下公式所示，這很簡單但對於增強策略來說又很不一般。 ，兩個數據對是原始數據集中的訓練樣本對 訓練樣本和其對應的標簽 。其中是一個服從B分布的參數, 。Beta分布的概率密度函數如下圖所示，其中 因此， 是一個超參數，隨着 ...
2020-08-09 23:51 0 481 推薦指數：
相關推薦
訓練深度學習網絡時候，出現Nan 或者 震盪
出現Nan ： 原因有多種，需要注意的是，要保證訓練數據中沒有臟數據，如果在training sample中出現了臟數據，那么在固定的迭代次數段，都會loss突然變nan，導致acc驟降，慢慢變0 https://www.zhihu.com/question/49346370 ...
一天搞懂深度學習-訓練深度神經網絡(DNN)的要點
前言 這是《一天搞懂深度學習》的第二部分 一、選擇合適的損失函數 典型的損失函數有平方誤差損失函數和交叉熵損失函數。 交叉熵損失函數： 選擇不同的損失函數會有不同的訓練效果 二、mini-batch和epoch （1）什么是mini-batch和epoch ...
深度學習中的預訓練與自訓練
幾個概念 預訓練 自訓練 自監督學習 半監督學習 監督學習 無監督學習 區分 預訓練 廣義上講：是對一個模型進行“預先訓練”，以完成后續的下游任務 狹義上講（更常用）：在大規模無標注語料上，用自監督的方式訓練模型 自訓練 常應用於CV ...
數據不夠怎么訓練深度學習模型？不妨試試遷移學習 ——重用神經網絡的結構2
數據不夠怎么訓練深度學習模型？不妨試試遷移學習 本質就是這個圖！pretrained model就是你截取的部分神經網絡模型（遷移學習），而nanonet就是你自己加入的網絡層。 隨着深度學習技術在機器翻譯、策略游戲和自動駕駛等領域的廣泛應用和流行，阻礙該技術 ...
深度學習之無監督訓練
最近看了一下深度學習的表征學習，總結並記錄與一下學習筆記。 1.在標簽數據集中做的監督學習容易導致過擬合，半監督學習由於可以從無標簽數據集中學習，可以有一定概率化解這種情況。 2.深度學習所使用的算法不能太復雜，否則會加大計算復雜度和工作量。 3.逐層貪婪的無監督預訓練有這幾個特點 ...
深度學習的訓練和調參
感慨一下，人工智能這個名字挺有意思，這段時間也不知咋回事，朋友圈里都是學人工智能的，什么python，tf.......還有很多大神在互聯網上開講，也是賺了一筆，如今看來，真是百花齊放，一派繁榮的景象啊，有好有壞，大多數也只是人工的智能，就好像今天要講的訓練和調參，千萬不要以為隨隨便便就可以得到 ...
【深度學習】雪碧圖識別（CNN 卷積神經網絡訓練）
目錄 雪碧圖識別（CNN 卷積神經網絡訓練） 數據獲取 制作數據集 訓練模型 模型調用 通過爬蟲測試 雪碧圖識別（CNN 卷積神經網絡訓練） 鍍金的天空 是一個互聯網技能認證網站, 都是些爬蟲題目。其中有 ...