训练500轮

原创 已于 2022-12-05 21:46:24 修改 · 133 阅读 · 0 ·
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。
文章标签：

#深度学习

于 2022-12-04 22:11:09 首次发布
本文介绍了深度学习模型训练过程中的几种不同模型结构，包括MDL-RS_CNNs、HSI_CNNs、Cross_fusion_CNNs以及FC网络等，并提到了训练轮次为500轮的情况。通过这些模型的对比，可以更好地理解不同结构在网络性能上的差异。

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

训练500轮

MDL-RS_CNNs

HSI_CNNs:
在这里插入图片描述

Cross_fusion_CNNs:
在这里插入图片描述

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/bbd91749cb8a4054aa22ca557ed32aa7.png

MDL-RS_FC-Nets

HSI_FC:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
Cross_fusion_FC：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

码农10087号
关注
预训练PDF数据格式转换
herosunly的博客
08-12 18万+
本文主要介绍了预训练PDF数据格式转换，希望对使用大语言模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. PDF数据格式转换
lstm网络一般训练多少轮_门控神经网络：LSTM 和 GRU 简要说明
weixin_39901943的博客
11-28 1201
一、 门控循环神经网络门控循环神经网络在简单循环神经网络的基础上对网络的结构做了调整，加入了门控机制，用来控制神经网络中信息的传递。门控机制可以用来控制记忆单元中的信息有多少需要保留，有多少需要丢弃，新的状态信息又有多少需要保存到记忆单元中等。这使得门控循环神经网络可以学习跨度相对较长的依赖关系，而不会出现梯度消失和梯度爆炸的问题。如果从数学的角度来理解，一般结构的循环神经网络中，网络的状态ht和...
lstm网络一般训练多少轮_利用LSTM(长短期记忆网络)来处理脑电数据
weixin_39763683的博客
11-28 2031
文章来源于公众号"脑机接口社区"利用LSTM(长短期记忆网络)来处理脑电数据​mp.weixin.qq.comRose小哥今天介绍一下用LSTM来处理脑电数据。LSTMs(Long Short Term Memory networks，长短期记忆网络)简称LSTMs，很多地方用LSTM来指代它。本文也使用LSTM来表示长短期记忆网络。LSTM是一种特殊的RNN网络(循环神经网络)。想要说清楚LST...
Yolov7-tiny如何指定某个权重继续断点训练，并且训练到指定轮数
孟孟单单的博客
03-07 1057
接着就出现以下的打印台，起始的epoch数和最终的epoch数已经变为设定值，训练完后就会得到。（以epoch、best开头的都可以），假设找到了。权重，就将他拷贝到新的文件夹下去，也就是刚刚新建的。，使用下面的命令拷贝之后的路径就变成了。（不过可能会由于训练中没有比。好的权重，所以就不会生成。下图就是已经重写了的。
第二章、机器学习之训练轮数（epoch）
weixin_52397563的博客
07-24 9946
在开启学习机器学习之前，我们先来了解了解机器学习中重要的参数吧，本文介绍了机器学习的基础内容之训练轮数（epoch）。
训练LPRNet遇到的问题
SummerMiko_的博客
09-19 2510
2.很火爆的acc一直为0问题，或者loss降不下去，这个目前我也在研究，原作者的评论说是调学习率等等参数就可以，或者增大数据集，因为loss的计算最后是要除以batchsize的，所以这个batchsize要适当调大，前提是数据集足够大。1.由于lprnet接收的是图片名称就是label的数据集，但是代码中读取数据部分，用cv2.imread读取不出中文字，导致报错“no module named shape”3.出现被除数为0的问题，解决方法简单粗暴：加大数据集，加大加大加大！
神经网络模型的训练
2301_81287499的博客
01-19 644
• 模度 (Gradient): 当前误差函数的梯度值，反映网络参数调整的变化幅度。• 性能指标 (Performance): 使用均方误差 (MSE) 作为损失函数，衡量网络输出与目标值的差异。• 如果性能 (MSE) 在前几轮已经趋于稳定，并接近目标值 ，则可以提前停止训练，500轮可能是过多的。• 性能 (Performance): 当前网络的性能指标，这里采用均方误差 (MSE)。• 目标值 (Goal): 设定的性能目标值，达到目标值时训练会提前结束（这里是 ）。
深度学习训练技巧总结
热门推荐
夏日山间过
05-07 2万+
模型训练技巧最直接的就是几个超参数的设置 根据图片大小来选择网络和超参数 如果图片不是很大比如3030，这种情况下做分类就不能用VGG和Resnet这样的网络。此时要么把图像变大要么就是选择小的网络，或者把VGG里pooling的步长设置为１试试，如果类别不多（没有上千），那么直接使用小网络，如果是100100这样的大图片就采用VGG和Resnet这样的大网络。 根据图片类别数和数量来选择bat...
预训练模型
zx15600886035的博客
06-04 1087
模型年份提出团队关键创新点层数参数量ImageNet Top-5错误率典型应用场景预训练权重可用性LeNet-51998Yann LeCun等首个CNN架构，卷积层+池化层+全连接层，Sigmoid激活函数7~60KN/A手写数字识别（MNIST）无（历史模型）AlexNet2012Alex Krizhevsky等ReLU激活函数、Dropout、数据增强、GPU训练860M15.3%大规模图像分类PyTorch/TensorFlow官方支持VGGNet。
训练500轮后挑选其中的一些保存
07-01
在深度学习模型的训练过程中，"训练500轮后挑选其中的一些保存"这一描述可能意味着在完成了一项模型训练任务后，研究人员或工程师只保留了部分训练过程中产出的最佳模型。这通常是为了减少存储空间的占用，并且只...
YOLOv8断点恢复、减少训练轮数、提前终止_yolov8未到200轮结束
2401_84010362的博客
04-21 1019
文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新**
卷积神经网络（CNN）学习笔记
彩云回的博客
08-15 627
CNN是一种用于图像处理的深度学习模型，其核心在于自动特征提取。它通过卷积层捕捉局部特征，池化层降维并增强鲁棒性，全连接层进行最终决策。CNN的优势包括权值共享减少参数量、局部连接模拟视觉机制，以及层级特征学习能力。经典模型如LeNet、AlexNet、ResNet等不断优化网络结构。虽然面临过拟合、计算量大等挑战，但通过数据增强、迁移学习等方法可有效解决。CNN广泛应用于图像分类、目标检测、医学影像分析等领域，展现出强大的特征学习和模式识别能力。
WITRAN:基于改进的RNN时间序列预测模型
hasakie的博客
08-15 1027
本文提出WITRAN模型，用于高效解决长期时间序列预测中的多尺度语义捕捉难题。针对现有RNN、CNN和Transformer类方法在全局/局部相关性与周期模式捕捉上的不足，创新性地结合水波信息传输框架（WIT）和循环加速网络（RAN）。WIT通过2D重组和双向门控传播分别捕获长短期模式，RAN采用并行切片计算将复杂度降至O(√L)。在能源、交通等领域实验中，模型在长期/超长期预测任务上MSE平均提升5.8%-14.3%，效率提升3倍以上，并展现出强鲁棒性。消融实验验证了双向门控和状态融合机制的有效性，未来将
神经网络训练过程详解
futurn_hero的博客
08-19 321
神经网络训练过程通过迭代优化逐步学习数据规律。初始阶段（Epoch 0）随机初始化参数，预测结果波动大。早期训练（Epoch 1-50）快速识别基本模式，损失值从35.42骤降至2.65。中期（Epoch 50-200）微调参数，预测线接近真实关系。后期（Epoch 200-500）稳定收敛，损失值维持在1.97。整个过程包含前向传播计算预测值、损失函数评估误差、反向传播计算梯度、优化器更新参数等关键步骤，最终使网络学会数据背后的真实线性关系y=2x+1。
深度学习图解：神经网络如何学习？
GUPAOAI的博客
08-19 394
文章摘要：本文详细介绍了使用神经网络预测冰淇淋销售的实现过程。首先阐述了如何确定网络架构（1个隐藏层，2个神经元），并重点讲解了通过梯度下降法优化模型参数（权重和偏差）的方法。文章比较了暴力破解法、梯度下降法和随机梯度下降法的优缺点，指出梯度下降能有效寻找最优参数值，但随着数据量增大可能出现计算效率问题。最后简要提及了学习率设置的重要性及其他优化算法，为神经网络训练提供了系统性的方法指导。
机器学习深度学习 所需数据的清洗实战案例 （结构清晰、万字解析、完整代码）包括机器学习方法预测缺失值的实践
2302_78022640的博客
08-19 804
加载你自己写的缺失值处理工具模块。核心思想：所有负责“基于训练集拟合并填充训练集”；与之配套的负责“用训练阶段学到的统计量/模型去填充测试集”。这样可以避免把测试集信息泄露到训练阶段。train_fill：基于训练集“学规则 + 填训练集”。test_fill：沿用训练集规则，填充测试集。简单剔除：CCA（删除有缺失的行）。统计填充：均值 / 中位数 / 众数。机器学习预测填充：线性回归（线性假设） / 随机森林（非线性、鲁棒）。这样设计的好处：不同方法可以随时替换，实验对比。
2021 IEEE【论文精读】用GAN让音频隐写术骗过AI检测器 - 对抗深度学习的音频信息隐藏
AI+跨行业应用探索实践者
08-15 1065
本文详解2021年IEEE论文《Learning to Generate Steganographic Cover for Audio Steganography Using GAN》的核心创新点。该方法通过生成对抗网络自动学习生成优质隐写载体音频，采用生成器、判别器和隐写分析器三方对抗训练，实现了对深度学习检测器的主动防御。实验表明，在各种嵌入率下检测准确率接近50%随机猜测水平，PESQ评分达4.42，成功实现了高感知质量与强抗检测性的双重目标。
RNN（循环神经网络）和Transformer是处理自然语言处理（NLP）任务区别
最新发布
ZJQ的博客
08-19 383
RNN适合处理短序列、对实时性要求高（如语音识别）的场景，但受限于串行结构和长距离依赖问题； Transformer凭借并行计算和自注意力机制，在长序列、复杂语义关联的任务（如机器翻译、文本摘要、大模型预训练）中表现远超RNN，是当前NLP领域的主流架构（如BERT、GPT、LLaMA等均基于Transformer）。
22_基于深度学习的桃子成熟度检测系统（yolo11、yolov8、yolov5+UI界面+Python项目源码+模型+标注好的数据集）
you 是 mine
08-19 746
本项目基于PyQt5构建了简洁易用的图形用户界面，支持用户选择本地图片或视频进行目标检测。系统界面美观，交互流畅，具备良好的用户体验。项目附带完整的 Python 源码和详细的使用说明，适合学生进行学习或有一定 Python 基础的开发者，参考与二次开发。您可以在文末获取完整的代码资源文件。✨ 项目亮点🔧包括pyqt5界面、后台检测逻辑、模型加载等模块🧠源代码，支持个人添加改进、模型修改等🚀结构清晰，逻辑完整，便于演示使用数据集一部分个人标注，一部分来源网络，已统一标注格式并完成预处理，
nnunet训练轮数
03-26
nnUNet 是一种用于医学图像分割的强大框架，默认情况下其训练轮数（即 `epoch`）被设定为 1000。然而，在实际应用中，可能需要调整这一参数以适应不同的硬件条件或实验需求。 #### 修改默认的 Epoch 值 要更改 ...
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