作业

本文分享了作者在完成深度学习作业过程中的体会,重点介绍了全局平均池化、ResNet网络搭建、寻找最优结果等技巧,并提及了WRN等前沿概念,对深度学习初学者有较高参考价值。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

原来看着作业一步步来不觉得。真正做起作业来,才知道自己的菜啊。
还好有助教大佬的baseline,这里就分享一下学习助教大佬baseline的心得吧。

  1. 全局平均池化。这个技巧可以在某些场合代替全连接层,减小过拟合。但是据说可能不利于迁移学习。
  2. ResNet网络的搭建。这一部分和课程差不太多,还勉强能理解。不过关于里面的超参,感觉就比较玄学了。
  3. 寻最优结果的方法。baseline里面是从设计好的网络中,比较各个epoch的结果。其实DL里面也有很多超参,是不是也可以写成通过接口调用,像网格搜索那样呢,这个感觉比较期待。
  4. 后来又有大佬分享了效果更好的代码,讨论了一些新鲜的名词,这里也稍微mark一下。WRN(wide residual networks)
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值