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　由模型通过学习得到的变量，比如权重和偏置  根据经验进行设定，影响到权重和偏置的大小，比如迭代次数、隐藏层的层数、每层神经元的个数、学习速率等 ...

本篇文章讲一下一些Linux上的应用，多数为日常生活娱乐用的软件，同时也会讲一点开发工具，对于有兴趣继续研究Linux的可以参考一下。软件的安装方式1.SoftwareManager2.deb包3.AppImage4.二进制文件5.编译日常软件1.截图工具Shutter2.图像处理GIMP3.同步盘Nextcloud4...

版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.csdn.net/u010899985/article/details/81836299梯度下降算法针对凸优化问题原则上是可以收敛到全局最优的，因为此时只有唯一的局部最优点。而实际上深度学...

在调整模型更新权重和偏差参数的方式时，你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果？应该用梯度下降，随机梯度下降，还是Adam方法？这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别，以及如何选择最佳的优化方法。我们应该使用哪种优化器？在构建神经网络模型时，选择出最佳的优化器，以便快速收敛并正确学习，同时调整内部参数，最...

本文记录几个在广告和推荐里面rank阶段常用的模型。广告领域机器学习问题的输入其实很大程度了影响了模型的选择，因为输入一般维度非常高，稀疏，同时包含连续性特征和离散型特征。模型即使到现在DeepFM类的方法，其实也都很简单。模型的发展主要体现于对特征的充分挖掘上，比如利用低阶和高阶特征、尝试自动学习交叉特征而非手动、尝...

/这几天面试经常被问到BN层的原理，虽然回答上来了，但还是感觉答得不是很好，今天仔细研究了一下BatchNormalization的原理，以下为参考网上几篇文章总结得出。　　BatchNormalization作为最近一年来DL的重要成果，已经广泛被证明其有效性和重要性。虽然有些细节处理还解释不清其理论原因，但是实践证...

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...