深度学习中的学习率调度:循环学习率、SGDR、1cycle 等方法介绍及实践策略研究
深度学习实践者都知道,在训练神经网络时,正确设置学习率是使模型达到良好性能的关键因素之一。学习率通常会在训练过程中根据某种调度策略进行动态调整。调度策略的选择对训练质量也有很大影响。 大多数实践者采用一些广泛使用的学习率调度策略,例如阶梯式衰减或余弦退火。这些调度策略中的许多是为特定的基准任务量身定制的,经过多年的研究,已被证明可以最大限度地提高测试精度。然而这些策略往往无法推广到其他实验设置,....
增强深度学习模型的可解释性和泛化能力的方法研究
摘要 在深度学习领域，模型的准确率和预测能力是衡量模型好坏的重要指标。然而，随着模型复杂度的增加，它们往往变得越来越难以理解，这限制了模型在某些关键领域的应用，例如医疗诊断、金融风险评估等。本文将探讨如何通过几种方法来增强深度学习模型的可解释性，同时保持或提高模型的泛化能力。 1. 引言 深度学习模型因其强大的特...
神经网络可解释性、深度学习新方法， 2020 年有哪些势不可挡的研究趋势？
云栖号：https://www.aliyun.com/#module-yedOfott8第一手的上云资讯，不同行业精选的上云企业案例库，基于众多成功案例萃取而成的最佳实践，助力您上云决策！ 今天是 2020 年第一天！ 作为 2019 年最后一场重量级的人工智能国际学术顶会，NeurIPS 2019 所反映出的一些人工智能研究趋势，例如神经网络可解释性、深度学习新方法、神经科学等等，想必对于大.....
泰坦超级计算机测试深度学习新方法用于癌症研究
橡树岭国家实验室（ORNL）是Titan泰坦超级计算机的所在地，由副总裁Joe Biden负责的一个专门研究小组的Cancer Moonshot计划，正在探索如何将深度学习用于改善癌症研究。 具体来说，ORNL的研究人员运用新的深度学习技术自动从覆盖全国的癌症登记项目的癌症病理报告提取信息。这些登记项目收集了美国癌症的诊断、治疗和发病率历史相关的统计学信息和临床信息，医生可以将其作为...
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