深度學習: 學習率 (learning rate)
Introduction 學習率 (learning rate)，控制 模型的 學習進度 ： lr 即 stride (步長) ，即反向傳播算法中的 ηη ： ωn←ωn−η∂L∂ωnωn←ωn−η∂L∂ωn 學習率大小 ...
原文：深度學習的學習率調節實踐
作者 Luke Newman 編譯 VK 來源 Towards Data Science 多層感知器 多層感知器 MLP 是由一個輸入層 一個或多個隱藏層和一個稱為輸出層的最終層組成的人工神經網絡 ANN 。通常，靠近輸入層的層稱為較低層，靠近輸出層的層稱為外層。除輸出層外的每一層都包含一個偏置神經元，並與下一層完全相連。 當一個ANN包含一個很深的隱藏層時，它被稱為深度神經網絡 DNN 。 在這 ...
2020-08-26 21:45 0 552 推薦指數：
相關推薦
【學習筆記】Pytorch深度學習—學習率調整策略
前面的課程學習了優化器的概念，優化器中有很多超參數如學習率lr，momentum動量、weight_decay系數，這些超參數中最重要的就是學習率。學習率可以直接控制模型參數更新的步伐，此外，在整個模型訓練過程中學習率也不是一成不變的，而是可以調整變化的。本節內容就可以分為以下3方面展開，分別 ...
深度學習的精確率和召回率，淺顯的例子
最近正好做 男女兒童的分類，舉個具體的例子解釋一下： 假設 兒童5w, 識別成兒童的有 4w， 識別成 other 的有1w. other 10w, 識別成other的有8w, 識別成 兒童的有 2w下面分析兒童的准確率和召回率，那么按照給出的信息分析下面表格： 兒童相關數據 ...
美團深度學習系統的工程實踐
背景 深度學習作為AI時代的核心技術，已經被應用於多個場景。在系統設計層面，由於其具有計算密集型的特性，所以與傳統的機器學習算法在工程實踐過程中存在諸多的不同。本文將介紹美團平台在應用深度學習技術的過程中，相關系統設計的一些經驗。 本文將首先列舉部分深度學習算法所需的計算量，然后再介紹為滿足 ...
深度學習 - 圖片編碼壓縮實踐
圖片編碼實踐 對圖片編碼的作用有很多： 極大降低圖片的存儲空間，相當於對圖片壓縮； 方便計算圖片與圖片之間的計算，這方面應用就很多了，比如相關圖片搜索等 非機器學習方法 非機器學習的方法有“感知哈希算法”（Perceptual hash algorithm），它的作用是對每張 ...
深度學習框架TensorFlow在Kubernetes上的實踐
什么是TensorFlow TensorFlow是谷歌在去年11月份開源出來的深度學習框架。開篇我們提到過AlphaGo，它的開發團隊DeepMind已經宣布之后的所有系統都將基於TensorFlow來實現。TensorFlow一款非常強大的開源深度學習開源工具。它可以支持手機端、CPU、GPU ...
【深度學習系列】車牌識別實踐（一）
小伙伴們，終於到了實戰部分了！今天給大家帶來的項目是用PaddlePaddle進行車牌識別。車牌識別其實屬於比較常見的圖像識別的項目了，目前也屬於比較成熟的應用，大多數老牌廠家能做到准確率99%+。傳統的方法需要對圖像進行多次預處理再用機器學習的分類算法進行分類識別，然而深度學習發展起來以后 ...
【深度學習系列】車牌識別實踐（二）
上節我們講了第一部分，如何用生成簡易的車牌，這節課中我們會用PaddlePaddle來識別生成的車牌。 數據讀取 在上一節生成車牌時，我們可以分別生成訓練數據和測試數據，方法如下（完 ...