深度学习入门（4）【深度学习实战】无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程
上一篇文章《深度学习入门（3）神经网络参数梯度的计算方式》主要介绍神经网络中的参数梯度是如何计算的。本文将直接使用之前公众号介绍过损失函数、激活函数以及梯度计算直接手动实现一个两层的神经网络训练过程。也许有人会说使用pytorch或者tensorflow框架，几行代码就可以搭建一个神经网络，为什么要自己手动去实现呢？我觉得使用现成框架确实很容易搭建一个神经网络，但是对于其中的计算原理如果不了解的....
一文让你掌握22个神经网络训练技巧
神经网络训练是一个非常复杂的过程，在这过程中，许多变量之间相互影响，因此我们研究者在这过程中，很难搞清楚这些变量是如何影响神经网络的。而本文给出的众多tips就是让大家，在神经网络训练过程中，更加简单方便的加速训练网络。当然，这些tips并不是训练网络的必要过程，而是作为一些启发式建议，让大家更好的理解自己手上的工作任务，并且有针对性的选择合适的技术。首先，选择一个很好的初始训练状态，是一个很广....
手撕Desenet卷积神经网络-pytorch-详细注释版（可以直接替换自己数据集）-直接放置自己的数据集就能直接跑。跑的代码有问题的可以在评论区指出，看到了会回复。训练代码和预测代码均有。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf没法下载论文的看我下面的百度云链接，在里面有论文Desenet（Densely Connected Convolutional Networks）,翻译过来就是密集连接的卷积神经网络。Desenet网络是相较于Resnet更为先进的网络，简单来说两者的区别就是，Resnet网络是将前2层，或者前3层之前卷积层获取的....
手撕Googlenet卷积神经网络-pytorch-详细注释版（可以直接替换自己数据集）-直接放置自己的数据集就能直接跑。跑的代码有问题的可以在评论区指出，看到了会回复。训练代码和预测代码均有。
Googlenet是2014年被提出来的一种全新的神经网络结构，我个人认为他跟Resnet一样都是具有划时代意义的神经网络，当然他的意义不仅在于获得该年 ImageNet 竞赛中 Classification Task（分类任务）第一名，而是他跟Resnet一样都代表一种网络结构的改变，Resnet提出来残差网络结构，Googlenet提出了多尺度融合的网络结构，这种结构非常有意义。在目标检测领....
手撕Resnet卷积神经网络-pytorch-详细注释版（可以直接替换自己数据集）-直接放置自己的数据集就能直接跑。跑的代码有问题的可以在评论区指出，看到了会回复。训练代码和预测代码均有。
Resnet（Deep residual network, ResNet），深度残差神经网络，卷积神经网络历史在具有划时代意义的神经网络。与Alexnet和VGG不同的是，网络结构上就有很大的改变，在大家为了提升卷积神经网络的性能在不断提升网络深度的时候，大家发现随着网络深度的提升，网络的效果变得越来越差，甚至出现了网络的退化问题，80层的网络比30层的效果还差，深度网络存在的梯度消失和爆炸问题....
手撕VGG卷积神经网络-pytorch-详细注释版（可以直接替换自己数据集）-直接放置自己的数据集就能直接跑。跑的代码有问题的可以在评论区指出，看到了会回复。训练代码和预测代码均有。
VGG”代表了牛津大学的Oxford Visual Geometry Group，VGG的Classification模型从原理上并没有与传统的CNN模型有太大不同。大家所用的Pipeline也都是：训练时候：各种数据Augmentation（剪裁，不同大小，调亮度，饱和度，对比度，偏色），剪裁送入CNN模型，Softmax，Backprop。测试时候：尽量把测试数据又各种Augmenting（....
从头训练一个神经网络！教它学会莫奈风格作画！⛵
作者：韩信子@ShowMeAI 深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42 PyTorch 实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/44 本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/324 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMe.....
神经网络训练loss不下降原因以及解决办法
train loss与test loss结果分析train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习; 在训练过程中loss可能会出现几次震荡现象，但是整体有上升趋势就说明网络还在学习，可以继续训练。train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合过拟合最直观的表现就是 training accuracy ....
DL之DNN：基于sklearn自带california_housing加利福尼亚房价数据集利用GD神经网络梯度下降算法进行回归预测(数据较多时采用mini-batch方式训练会更快)
目录基于sklearn自带california_housing加利福尼亚房价数据集利用GD神经网络梯度下降算法进行回归预测(数据较多时采用mini-batch方式训练会更快)输出结果实现代码基于sklearn自带california_housing加利福尼亚房价数据集利用GD神经网络梯度下降算法进行回归预测(数据较多时采用mini-batch方式训练会更快) &...
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