贝叶斯优化用于机器学习调参由J.Snoek(2012)提出，主要思想是，给定优化的目标函数(广义的函数，只需指定输入和输出即可，无需知道内部结构以及数学性质)，通过不断地添加样本点来更新目标函数的后验分布(高斯过程,直到后验分布基本贴合于真实分布。简单的说，就是考虑了上一次参数的信息**，从而更好的调整当前的参数。他与...

完整机器学习实现代码GitHub欢迎转载，转载请注明出处https://www.cnblogs.com/huangyc/p/10111234.html欢迎沟通交流：339408769@qq.com1.前言2.深度学习中的主要参数3.自动调参3.1GirdSearch3.2RandomSearch3.3BayesianO...

做dl也有一段时间了，积累了一些经验，也在网上看到一些别人的经验。 为了面试，结合知乎上面的问答，我也总结了一下，欢迎大家补充。知乎深度学习调参有哪些技巧？一.初始化 有人用normal初始化cnn的参数，最后acc只能到70%多，仅仅改成xavier，acc可以到98%。二.从理解CNN网络以产生...

本文转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24720954?utm_source=zhihu&utm_medium=social 转载请注明：炼丹实验室之前曾经写过一篇文章，讲了一些深度学习训练的技巧，其中包含了部分调参心得：深度学习训练心得。不过由于一般深度学习实验，相比...

超参数（Hyper-Parameter)是困扰神经网络训练的问题之一，因为这些参数不可通过常规方法学习获得。神经网络经典五大超参数:学习率(LeraningRate)、权值初始化(WeightInitialization)、网络层数(Layers)单层神经元数(Units)、正则惩罚项（Regularizer|Norm...

经常会被问到你用深度学习训练模型时怎么样改善你的结果呢？然后每次都懵逼了，一是自己懂的不多，二是实验的不多，三是记性不行忘记了。所以写这篇博客，记录下别人以及自己的一些经验。IlyaSutskever（Hinton的学生）讲述了有关深度学习的见解及实用建议： 获取数据：确保要有高质量的输入/输出数据集，这个数...

面对一个图像分类问题，可以有以下步骤：1.建立一个简单的CNN模型，一方面能够快速地run一个模型，以了解这个任务的难度卷积层1：卷积核大小3*3，卷积核移动步长1，卷积核个数64，池化大小2*2，池化步长2，池化类型为最大池化，激活函数ReLU。卷积层2：卷积核大小3*3，卷积核移动步长1，卷积核个数128，池化大小...

/此篇文章是在原创教程这个栏目下，但实际上是一篇汇总整理文章。相信大家在做深度学习时对调参尤为无奈，经验不足乱调一通，或者参数太多无从下手，我也如此。希望通过此文汇总网上一些调参的经验方法，供大家参考。此文会对网上每一篇调参文章做简练的总结与提炼，以此为此文的组成单元，并附上原文的链接。如果遇到不对的地方，欢迎指正~本...

作者：CaptainJack链接：https://www.zhihu.com/question/25097993/answer/127472322来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。我现在的工作内容主要就是使用CNN做CV任务.干调参这种活也有两年时间了.我的回答可能更多的还是...

哈哈哈，又到了讲段子的时间准备好了吗？今天要说的是CNN最后一层了，CNN入门就要讲完啦。。。。。先来一段官方的语言介绍全连接层（FullyConnectedLayer）全连接层常简称为FC，它是可能会出现在CNN中的、一个比较特殊的结构；从名字就可以大概猜想到、FC应该和普通层息息相关，事实上也正是如此。直观地说、F...

在《深度学习面试题20：GoogLeNet(InceptionV1)》和《深度学习面试题26：GoogLeNet(InceptionV2)》中对前两个Inception版本做了介绍，下面主要阐述V3版本的创新点使用非对称卷积分解大filtersInceptionV3中在网络较深的位置使用了非对称卷积，他的好处是在不降低...

 产生背景假设选用softmax交叉熵训练一个三分类模型，某样本经过网络最后一层的输出为向量x=(1.0,5.0,4.0)，对x进行softmax转换输出为：假设该样本y=[0,1,0]，那损失loss:按softmax交叉熵优化时，针对这个样本而言，会让0.721越来越接近于1，因为这样会减少loss，但是...

 产生背景之前在深度学习面试题16：小卷积核级联卷积VS大卷积核卷积中介绍过小卷积核的三个优势：①整合了三个非线性激活层，代替单一非线性激活层，增加了判别能力。②减少了网络参数。③减少了计算量在《RethinkingtheInceptionArchitectureforComputerVision》中作者还想...

 第一层卷积换为分离卷积 net=slim.separable_conv2d(inputs,depth(64),[7,7],depth_multiplier=depthwise_multiplier,stride=2,padding='SAME',weights_initializer=trunc_...

 举例分离卷积就是先在深度上分别卷积，然后再进行卷积，对应代码为：importtensorflowastf#[batch,in_height,in_width,in_channels]input=tf.reshape(tf.constant([2,5,3,3,8,2,6,1,1,2,5,4,7,9,2,3,-...