deep learning 深度学习的一点tricks

最新推荐文章于 2023-10-04 12:12:28 发布
原创 最新推荐文章于 2023-10-04 12:12:28 发布 · 549 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文探讨了深度学习中的一些实用技巧，并深入讲解了BatchNormalization（批量归一化）的作用及其实现方式。通过理解这些关键概念和技术，可以帮助读者更好地优化神经网络模型。

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

Deep Learning for NLP · 解读NLP深度学习的各类模型
carrots
06-20 1521
陈桂敏（Derek），毕业于中山大学计算机系，现职腾讯，追求技术，方向大数据分析和自然语言处理领域。转载自 机器之心。
tricks-used-in-deep-learning:深度学习中使用的技巧。 包括最近阅读的论文
05-02
深度学习中使用的技巧 深度学习中使用的技巧。 包括最近读过的论文。 改善softmax Gumbel-Softmax： 置信度惩罚： 正常化 权权 批重归一化： 重量压缩 甘 ：示例 Lipschitz密度下的损失敏感型生成对抗网络 矩阵...
deeplearning-tricks
ENJOY-NOW
03-06 557
0. batch-size= N   full-batch 1. batch-size=1   online_learning 2. natch-size=m  mini-batch
Deep Learning Tips and Tricks
博客
03-16 423
Deep Learning Tips and Tricks: https://fgk.pw/i/nEmY8u64424
深度学习之训练trick
秋水顽石
08-02 782
参考资料 注：因为最近在学习中，这是我在学习过程中阅读过比较好的一些资料，在此作个笔记，若恰能帮助到你们，也是非常欣慰的。 1、Google研究员Ilya Sutskever：成功训练LDNN的13点建议 本文由Ilya Sutskever（Google研究员、深度学习泰斗Geoffrey Hinton的学生、DNNresearch联合创始人）所写，讲述了有关深度学习的见解及实用建议，包括深...
[深度学习教程] 训练的tricks
最新发布
aqwca的博客
10-04 130
最近在看微软的AI for Beginners,质量比较高,这里相当于将其中的一篇文章写过来加点自己的理解.模型的训练的一个主要问题是梯度爆炸或者梯度消失,前者会导致训练不稳定,表现出来就是损失值不稳定,一直都处在较高值降不下去,后者就是更新缓慢.下面介绍一些技巧。
Tips and tricks for Neural Networks 深度学习训练神经网络的技巧总结（不定期更新）
iioSnail的博客
07-22 2509
Tips and tricks for Neural Networks 深度学习训练神经网络的技巧总结
斯坦福大学-深度学习-cs230-DeepLearning-官方知识点总结PDF
12-19
斯坦福大学深度学习课程CS230是深度学习领域的权威课程，它涵盖了深度学习的各个方面，包括理论、算法和实际应用等。本文将从斯坦福CS230课程的知识点总结PDF中提取深度学习的核心内容，并详细解读这些知识点。 ...
我这些年学到的12个教训【Deep learning tricks】.zip
11-21
深度学习从来不是一件容易的事。两天前，深度学习实战派大牛，前Quora的工程团队负责人、前Netflix的推荐算法团队负责人，现Curai（一家医疗AI公司）创始人 ... from building practical Deep Learning systems》。
cheatsheet-deep-learning-tips-tricks.pdf
09-13
深度学习技巧速查表 深度学习是人工智能领域中的一个关键分支，它主要涉及构建和训练复杂的神经网络模型来解决各种任务，如图像识别、语音识别和自然语言处理。本速查表汇总了一些实用的深度学习技巧和建议，帮助你...
【深度学习】深度学习模型训练的tricks总结
无极阁
04-30 6821
得到更改的准确率模型的设计自然是重要，而使用一些数据处理和训练的技巧也能提高最终模型的训练效果，因此也十分重要。本文基于对一些资料的阅读总结一些模型训练常见的trick，能够更快地拟合以及在一定程度上提升模型效果。
神经网络训练中的一些tricks
breeze_blows的博客
02-20 893
持续更新。。。 总结一些关于神经网络训练的trick 1. val的运用 不一定最后一个epoch得到的结果就是最好的
【DeepLearning】Bags of tricks for Classification深度学习分类提分技巧汇总
Bryce1010's Blog
04-05 549
目标分类与tricks Image Classification on ImageNet [url] 过拟合解决方法 simpler model structure regularization data augmentation dropout Bootstrap/Bagging ensemble early stopping utilize invariance Bayesian ...
深度学习的训练、超参数设置及tricks
BoilingHotPot的博客
04-13 1875
训练集（Training Dataset）主要在训练阶段使用。当我们的模型训练好之后，我们并不知道他的表现如何。这个时候就可以使用验证集(Validation Dataset)来看看模型在新数据（验证集和测试集是不同的数据）上的表现如何。同时通过调整超参数，让模型处于最好的状态。验证集不像训练集和测试集，它是非必需的。如果不需要调整超参数，就可以不使用验证集，直接用测试集来评估效果。通过测试集（Test Dataset）来做最终的评估。
AI小知识系列(二) 训练过程Trick合集
白丁的博客
01-15 1414
文章目录1. 写代码之前要做的事情2.设置端到端的训练评估框架1）固定随机种子2）简单化3）绘制测试集损失4）在初始阶段验证损失函数5）初始化6）人类基线7）设置一个独立于输入的基线8）过拟合一个batch9）验证减少训练损失10）在训练模型前进行数据可视化11）可视化预测动态12）使用反向传播来获得依赖关系3.挑选模型1）挑选模型2）Adam方法是安全的3）一次只复杂化一个4）学习率设置5）每轮...
深度学习任务面临非平衡数据问题？试试这个简单方法
weixin_33786077的博客
05-27 273
对于数据科学或机器学习研究者而言，当解决任何机器学习问题时，可能面临的最大问题之一就是训练数据不平衡的问题。本文将尝试使用图像分类问题来揭示训练数据中不平衡类别的奥秘。 数据不平衡问题是什么？ 在一个分类问题中，当你想要预测一个或多个类中的样本数量极少时，可能会遇到数据中类不平衡的问题，即部分类的样本数量远远大于其它类中的样...
深度学习之常见tricks
Leo的博客
01-07 4386
本文主要给出了在实现网络或者调节代码过程使用的以及平时看一些文章记录下来的一些小技巧，主要针对卷积网络和图像处理。就个人感受，有些技巧还是非常有效的，而且通常可以通过看开源库的一些文档或者源代码来发掘这些内容，最后能够称为自己所用。 1.构造validation set 一般数据集可能不会给出验证集，所以自己会从给的训练集中按照一定比例（9：1）分离出验证集。 2.增加训练数据 为了更好的
深度学习中的各种tricks_2.0_maxout
VisualCortex
11-18 766
深度学习中的各种tricks_2.0_maxout
CNN 神经网络tricks 学习总结
jeffery0207的博客
04-06 561
TRICKS IN   DEEP  LEARNING                                                         IN THIS DOC , ONLY  WITH  LITTLE BRIEF EXPLANATION, RECORED IN DAILY STUDY                                           ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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