深度学习设计的步骤

最新推荐文章于 2023-10-14 14:22:30 发布
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分类专栏： 深度学习
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问题：如何做一个深度学习模型？

1.首先要开发一个过拟合的模型

做法：

  • 添加更多的层
  • 让每一层变得更大
  • 训练更多得伦茨

2.抑制过拟合

做法：

  • dropoout
  • 正则化
  • 图像增强
  • 增加训练数据
  • 减小网络容量

3.调节超参数

做法：

  • 调节学习速率
  • 隐藏层单元数
  • 训练轮次

 

深度学习：设计和实现网络结构
2301_79325339的博客
10-01 242
不同的任务可能需要不同类型的网络结构。通过选择合适的网络层、激活函数和连接方式，我们可以设计出适用于不同任务的网络结构。同时，不断地进行实验和调整，以找到最佳的网络结构，从而提高模型的性能和泛化能力。接下来，我们可以根据任务的性质和要求选择合适的网络层和激活函数。在选择网络层时，我们需要考虑输入数据的类型和特点，以及任务的复杂程度。在实际应用中，我们还需要考虑网络结构的深度、宽度、参数的初始化方式、正则化方法等方面的问题。一个好的网络结构可以在不同的任务中获得更好的性能，并且能够更好地利用数据的特征。
深度学习知识点全面总结
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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.........
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10-14 779
损失函数:用来度量深度学习模型的预测值f(x)与真实标签值Y的差异程度的运算函数，损失函数越小，模型型训练的效果越好。
深度学习设计
wzw12315的专栏
06-26 543
1、目标检测领域：不提倡使用预测框坐标与GT坐标的差值进行损失函数统计，因为坐标差值会受坐标尺寸大小影响，坐标 尺寸大的时候，差值相对大，坐标尺寸小，差值相对小。 改进：使用IOU，IOU不受坐标尺寸因素的影响。 （两种坐标表示方法：（左上角，右下角）（中心点，长，宽）） ...
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基于Python的人脸识别系统深度学习毕业设计项目源码，作者保证这玩意能运行、步骤简单、见效出活快！在此基础上魔改也很简单！个人的毕业设计、经导师指导并认可通过的高分设计项目，评审分99分，代码完整确保可以...
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