深度学习模型调参技巧分享 视频讲解代码实战
视频教学：https://www.bilibili.com/video/BV1Wu4y1B7K5/?spm_id_from=333.999.0.0直接看效果： 代码教学：# pip install openpyxl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/...
深度学习调参和炼丹 2
一半很难遇到折点，如果真遇到了，那就特殊处理一下叭。如果陷入z<0的部分，很有可能导致这个神经元死亡，也就是死亡Relu问题（根据求导链式法则，如果激活函数求导为0那就锁定了这个神经元的参数梯度为0，权重将无法更新）所以人们又提出了一种改进版的Relu函数：不过梯度...
深度学习调参和炼丹 1
1 调参今天我们以著名的Tensorflow游乐场为例，体验“调参侠”的“快乐”！参考链接：Tensflow游乐场码住，我们先了解一下网站是干嘛的：我们先选择第三个数据集，调参模拟训练一下：训练结果：我们再试一个圈圈数据集：我们思考，它需要几个神经元呢&#x...
谷歌大脑深度学习调参（炼丹）指南出炉，Hinton点赞，一天收获1500星
「大量的实践经验已被提炼成这份强大的深度学习模型调参指南。」——Geoffrey Hinton。众所周知，AI 的超参数决定着模型学习效果和速度。相比普通机器学习任务，深度学习需要的训练时间较长，因此调参技巧就显得尤为重要。但鉴于深度学习「炼丹」的特性，不同的模型需要不同的超参数，而每个超参的意义又...
深度学习如何调参，LRN全称为Local Response Normalization，Dropout叫作随机失活
深度学习如何调参调参就是trial-and-error. 没有其他捷径可以走. 唯一的区别是有些人盲目的尝试, 有些人思考后再尝试. 快速尝试, 快速纠错这是调参的关键.首先说下可视化:我个人的理解, 对于可视化, 更多的还是帮助人类以自己熟悉的方式来观察网络. 因为, 你是不可能边观察网络, 还边...
将强化学习用于深度学习选模型+调参：谷歌AutoML背后的技术解析
AutoML 是 Google 最新的产品，能够根据问题自动确定最优参数和网络结构。本文章就关注解析 AutoML 背后的技术，由于 AutoML 缺乏技术文档，我们的解析有不到之处，还请多多更正。 罗马不是一天建成的。AutoML 并非一蹴而就，而是 Google 的研究者在过去几年不断思考中产生...
Keras作者Chollet谈深度学习的未来：自动调参，极端泛化
本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） Francois Chollet是深度学习框架Keras库的作者和谷歌人工智能研究员。近期，他在博客上连发两文，分别讨论了深度学习的理论局限和未来发展方向。 量子位昨天推送了第一篇《Keras作者、谷歌研究员Chollet：深度学习的理论局限》。 本文为第二...
【直观梳理深度学习关键概念】优化算法、调参基本思路、正则化方式等
引言 深度学习目前已成为发展最快、最令人兴奋的机器学习领域之一，许多卓有建树的论文已经发表，而且已有很多高质量的开源深度学习框架可供使用。然而，论文通常非常简明扼要并假设读者已对深度学习有相当的理解，这使得初学者经常卡在一些概念的理解上，读论文似懂非懂，十分吃力。另一方面，即使有了简单易用的深度学习...
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