續上一篇:深度殘差網絡+自適應參數化ReLU激活函數(調參記錄5)https://www.cnblogs.com/shisuzanian/p/12907423.html本文繼續調整超參數,測試Adaptively Parametric ReLU(APReLU)激活函數在Cifar10圖像集上的效果 ...
最近看知乎推送的CVPR 的一篇論文的時候發現文章提到了re parameterized這個詞,搜了一下發現了作者關於重參數化的一個報告,於是簡單記錄了一下 什么是重參數化 re parameterized 常規思想:對於一個卷積層需要的參數是 D times C times K times K ,訓練出來的參數就是 D times C times K times K 。 重參數化方法:訓練時用的 ...
2022-03-24 18:13 0 2370 推薦指數:
續上一篇:深度殘差網絡+自適應參數化ReLU激活函數(調參記錄5)https://www.cnblogs.com/shisuzanian/p/12907423.html本文繼續調整超參數,測試Adaptively Parametric ReLU(APReLU)激活函數在Cifar10圖像集上的效果 ...
0705-深度網絡模型持久化 目錄 一、持久化概述 二、tensor 對象的保存和加載 三、Module 對象的保存和加載 四、Optimizer 對象的保存和加載 五、所有對象集合的保存和加載 六、第七章總結 pytorch完整教程目錄 ...
深度學習: 參數初始化 一、總結 一句話總結: 1)、好的開始是成功的一半,為了讓你的模型跑贏在起跑線 ,請慎重對待參數初始化。 2)、tf的初始化器包括:tf.initializers.he_normal()、tf.initializers.truncated_normal ...
參數化問題 在SLAM的建圖過程中,把像素深度假設成了高斯分布。那么這么假設是否是合適的呢?這里關系到一個參數化的問題。 我們經常用一個點的世界坐標x,y,z三個量來描述它,這是一種參數化形式。我們認為x,y,z三個量都是隨機的,它們服從三維的高斯分布。然而,在極線搜索中使用了圖像坐標u ...
初始化概念 初始化參數指的是在網絡模型訓練之前,對各個節點的權重和偏置進行初始化賦值的過程。 在深度學習中,神經網絡的權重初始化方法(weight initialization)對模型的收斂速度和性能有着至關重要的影響。模型的訓練,簡而言之,就是對權重參數$W$的不停迭代更新,以期達到更好 ...
以下截圖來自吳恩達老師深度學習第4周作業 重點是這句話 ...
更多筆記請火速前往 DeepLearning.ai學習筆記匯總 本周我們將學習如何配置訓練/驗證/測試集,如何分析方差&偏差,如何處理高偏差、高方差或者二者共存的問題,如何在神經網絡中應用不同的正則化方法(如L2正則化、Dropout),梯度檢測。 一、訓練/驗證/測試集 ...
有時間再寫。 ...