【深度学习】训练网络的方法总结

最新推荐文章于 2025-04-10 10:57:07 发布
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#深度学习 #CNN

博客围绕深度学习和CNN展开，但具体内容缺失。深度学习是数据挖掘重要手段，CNN作为卷积神经网络在图像等领域应用广泛。
PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
盼小辉丶的博客
05-28 9万+
在本节中，我们将了解传统机器学习与人工神经网络间的差异，并了解如何在实现前向传播之前连接网络的各个层，以计算与网络当前权重对应的损失值；实现反向传播以优化权重达到最小化损失值的目标。并将实现网络的所有关键组成——前向传播、激活函数、损失函数、链式法则和梯度下降，从零开始构建并训练了一个简单的神经网络。
深度学习知识点全面总结
热门推荐
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 37万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
深度学习网络训练技巧
m0_37644085的博客
04-01 845
(改了点) 转载请注明：炼丹实验室 新开了一个专栏，为什么叫炼丹实验室呢，因为以后会在这个专栏里分享一些关于深度学习相关的实战心得，而深度学习很多人称它为玄学，犹如炼丹一般。不过即使是炼丹也是可以摸索出一些经验规律的，希望和各位炼丹术士一起多多交流。 训练技巧对深度学习来说是非常重要的，作为一门实验性质很强的科学，同样的网络结构使用不同的训练方法训练，结果可能会有很大的差异。这里我总结了...
深度学习网络的训练方式
张帅影&RS&DeepLearning
06-19 1109
深度学习网络训练方式
深度学习-网络训练技巧
ymy_ymy22的博客
01-08 1266
自适应梯度剪切 由于链式法则的计算，当网络的层数非常多时，经常出现梯度消失或者梯度爆炸的现象。体现在图像，就是损失函数有一个悬崖式的变化。如果设置的学习率太大，那么可能出现修改过度，甚至丢失已经优化好的数据。而自适应梯度剪切就是根据你的学习率，调整梯度的角度，确保收敛的稳定性。 高学习率 提高收敛速度的最直接方式就是增大学习率，但单纯的增大高学习率会产生收敛问题（收敛不稳定），虽然作者已经用了自适应梯度剪切的方法来增大收敛稳定性。但作者在设置学习率时，也能使用一下技巧来增强收敛稳定性。具体的做法是
【深度学习】如何训练网络
JNing
02-03 3399
【深度学习】如何训练网络
精选资源
深度学习神经网络训练问题解决和经验指南
10-14
深度学习神经网络训练问题解决和经验指南是指在深度学习神经网络训练过程中遇到的各种问题和解决方法的总结和经验分享。该指南涵盖了深度学习神经网络训练中常见的问题和解决方法，旨在帮助深度学习从业者更好地解决...
深度学习系列资料总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
07-17 2万+
说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................
Keras深度学习实战（2）——使用Keras构建神经网络
盼小辉丶的博客
04-20 9万+
Keras 是用 Python 编写的高级神经网络 API，它的核心思想在于实现快速实验，该库提供了很多实用工具，可以简化构建复杂神经网络的过程。在本节中，我们将使用 Keras 库构建神经网络，感受 Keras 快速模型构建的特性。.........
数据增强——HIKVISION
小花生的博客
07-15 1706
海康威视研究院ImageNet2016竞赛使用的数据增强方法： 1.数据增强： 数据增强对最后的识别性能和泛化能力都有着非常重要的作用。我们使用下面这些数据增强方法。 第一，对颜色的数据增强，包括色彩的饱和度、亮度和对比度等方面，主要从Facebook的代码里改过来的。 第二，PCA Jittering，最早是由Alex在他2012年赢得ImageNet竞赛的那篇NIPS中提出来的. ...
关于神经网络训练总结和思考
儒雅，勤思，博学
05-24 851
之前一直在无脑训练神经网络，定义好参数，网络，启动Session，feed给Graph，然后就是无休止的等待，有时候运气好，数据本身有很好的区分度，模型自然很快收敛，loss直线下降。但是当数据中混淆数据占比较大时，模型难免不会受到很大的干扰，简单来说就是，在当前batch_size下，你告诉模型向下走，下一个batch_size你告诉模型向上走。所以模型也蒙蔽，你丫的是要向上还是要...
【10分钟掌握深度学习12】网络搭建及训练
kaggle expert，全球排名前1000，清华计算机研究生，兴趣算法工程
03-28 990
这一年也被称作“深度学习元年”。而在历年ILSVRC比赛中每次刷新比赛记录的那些神经网络也成为了人们心中的经典，成为学术界与工业届竞相学习与复现的对象，并在此基础上展开新的研究。AlexNet中用到了一些非常大的卷积核，比如11×11、5×5卷积核，之前人们的观念是，卷积核越大，感受野越大，看到的图片信息越多，因此获得的特征越好。因为如果所有的参数都是0，那么所有神经元的输出都将是相同的，那在back propagation的时候同一层内所有神经元的行为也是相同的，这可能会直接导致模型失效，无法收敛。
深度学习网络训练技巧汇总
anshiquanshu的专栏
09-11 1695
深度学习网络训练技巧汇总 萧瑟 1 年前 转载请注明：炼丹实验室 新开了一个专栏，为什么叫炼丹实验室呢，因为以后会在这个专栏里分享一些关于深度学习相关的实战心得，而深度学习很多人称它为玄学，犹如炼丹一般。不过即使是炼丹也是可以摸索出一些经验规律的，希望和各位炼丹术士一起多多交流。 训练技巧对深度学习来说是非常重要的，作为一门实验性质很强的科学，同样的网络结构使用不同的
深度学习中的神经网络参数训练与优化
最新发布
weixin_31163455的博客
04-10 355
本文深入探讨了神经网络参数训练的核心概念，包括批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降方法，以及梯度获取的不同技术如数值微分、符号微分和自动微分。此外，文章详细介绍了Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam等梯度下降的变种和改进方法，以及如何通过并行化策略、防止梯度消失和爆炸、稳定训练来提高模型的性能。文章还讨论了过拟合问题及正则化技术，最后通过反向传播算法说明了梯度计算的具体过程。
深度学习入门教程三：Resnet网络搭建和训练
weixin_46524818的博客
01-29 2931
论文Deep Residual Learning for Image Recognition的简读，以及Resnet的模型搭建的训练，以及结果分析
跟着问题学4——深度学习网络训练中的参数初始化和批正则化等技巧
weixin_42251091的博客
11-23 1080
考虑一层具有n个输入神经元的全连接层，如果权重的方差为1/n，那么通过该层的输出的方差为1/n * n/2 = 1/2（每个神经元权重独立同分布，所以为n/2）。这样，每一层的输出都具有合适的范围，有助于提供良好的梯度传播和训练稳定性。不过，这里需要注意区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error），通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。
深度学习网络训练常见概念
zyb的博客
12-02 971
卷积神经网络基础 为什么要引入卷积？ 全连接神经网络空间特征丢失 图片尺寸增大，模型参数过多，容易过拟合 卷积操作 感受野 池化 激活函数(实现非线性) 批归一化 Batch Normalization 训练时计算在整个数据集上的均值和方差，并将结果保存预测时计算 丢弃法Dropout 过拟合 ...
【PyTorch】深度神经网络及训练
kodoshinichi的博客
11-09 1979
本篇博文主要介绍深度神经网络、梯度下降算法、优化器及正则化等训练优化技巧。
如何训练好一个神经网络？
要相信光
04-10 7167
文章目录参考依据两个现象1.神经网络的训练没有想象中简单2. 神经网络训练的失败往往是悄无声息的正确的训练方式1. 数据第一！2. 制作端到端的训练/验证框架 + 得到baselines3. 过拟合4. 正则化5. 调参6. 精益求精 参考依据 参考自Andrej Karpathy大佬（特斯拉AI总监，李飞飞学生）的博客：http://karpathy.github.io/2019/04/25/r...
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