CNN调参资料总结

最新推荐文章于 2024-06-27 15:19:58 发布
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分类专栏： CNN
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深度学习算法 | Python实现深度学习调参（RNN、CNN）
前程算法屋的博客
09-04 1126
深度学习算法 | Python实现深度学习调参（RNN、CNN）
自然语言处理之语音识别：Convolutional Neural Networks(CNN)：CNN模型的优化与调参
zhubeibei168的博客
10-14 1110
在自然语言处理（NLP）的语音识别领域，卷积神经网络（CNN）因其在处理时序数据和提取局部特征方面的优势而被广泛应用。优化CNN模型并进行参数调整是提高语音识别准确率的关键步骤。网络结构设计：选择合适的卷积层、池化层和全连接层的组合，以及确定每层的参数，如卷积核大小、步长、填充等。例如，使用较小的卷积核可以捕捉更精细的特征，而较大的卷积核则能捕捉更广泛的上下文信息。激活函数选择：ReLU、Leaky ReLU、ELU等激活函数的选择对模型的训练速度和性能有显著影响。
（干货）经验之谈：DeepLearning---（CNN）调参策略（二）
Cche的博客
03-01 2554
（干货）经验之谈：DeepLearning---卷积神经网络（CNN）（一）主要讲解了CNN模型的构造，那么本篇博客就主要讲解如何进行对应算法的训练策略。二、学习算法及训练策略下面，我们给出深度卷积神经网络的一些训练技巧，从数据的预处理、网络模型的参数初始化、训练过程中的学习速率及激活函数特性分析、正则化约束等角度总结一些实用的训练技巧。1、数据预处理数据预处理包括输入数据的预处理及隐层输出的归一...
cnn 调参经验
u014114990的专栏
01-18 7695
这个问题，其实我也是初学，水平有限，说说自己的感觉吧。在潜意识里，我始终觉得神经网络的东西和中医看病有种隐隐的联系，经验（自己的和别人的）、感觉这些谈不上有什么标准化的东西确是挺重要的东西。基于此，调试一个神经网络，就需要首先熟悉网络的每个层、每个参数的作用是什么，为什么要有这样的设置，通常researcher们都基于什么样的原则来设置？其次，多自己动手设置一下，找找感觉，看看不同的参数设置会产生
神经网络CNN训练心得--调参经验
weixin_33829657的博客
08-07 1245
1.样本要随机化，防止大数据淹没小数据2.样本要做归一化。关于归一化的好处请参考：为何需要归一化处理3.激活函数要视样本输入选择(多层神经网络一般使用relu)4.mini batch很重要，几百是比较合适的(很大数据量的情况下)5.学习速率(learning rate)很重要，比如一开始可以lr设置为0.01，然后运行到loss不怎么降的时候，学习速率除以10，...
caffe调参经验资料文章
junmuzi的专栏
08-31 1147
original url: http://www.voidcn.com/blog/langb2014/article/p-5748576.html 调参是个头疼的事情，Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton这些大牛为什么能够跳出各种牛逼的网络？ 下面一些推荐的书和文章：调参资料总结 Neural Network: Trick
CNN调参技巧
fengshengwei3的专栏
11-25 5642
目录 一 更多优化算法 回顾 1.AdaGrad算法 2.RMSProp 3.Adam 4.自定义优化算法 二.激活函数 1.Sigmoid 2.Tanh 3.ReLu 4.Leaky-ReLU 5.ELU 6.maxout 三.网络初始化 四 批归一化 五 数据增强 六 其他调参技巧 一 更多优化算法 回顾 随机梯度下降 局部极值 鞍点问题 动量梯度下...
深度卷积神经网络（CNN tricks）调参技巧（一）学习率调节
热门推荐
踏雪飞鸿的博客
12-22 2万+
做卷积神经网路方面的研究，有时会遇到一些苦恼。大抵是： 1、复现别人的网络，得不到相同的表现。 2、自己的网络调参，结果调不上去。 所以有些大佬就总结了一些调参的tricks,在这里学习记录一下，然后加上一些自己的理解。 影像神经网络效果的因素可能有但不限于以下几点： 学习率调节 优化器 初始化方法 标签平滑 归一化 学习率 好的学习率可以让调参过程事半功倍，那么什么是好的学习率呢， sou...
深度学习调参技巧总结
Fantastic
09-19 4392
本文章参考：写给新手炼丹师：2021版调参上分手册 寻找合适的学习率 学习率是一个非常重要的超参数，在面对不同规模的网络、不同batch-size、不同优化方式，不同数据集，甚至可能不同时间段训练的合适值都不确定。我们唯一可以做的是在训练中不断寻找最合适当前状态的学习率。比如利用fastai中的lr_find()函数寻找合适的学习率。 how do you find a good learning rate 如何找到好的学习率 Cyclical Learning Rates for Training N
cnn网格搜索调参
最新发布
04-27
总结下来，我需要将整个流程分解为清晰的步骤，并提供可修改的代码示例，同时引用相关的参考资料来支持建议，确保用户能够理解并实施网格搜索来优化他们的CNN模型。以下是使用网格搜索优化CNN模型超参数的完整指南，...
【CNN】设计cnn网络并调参
xudawu201的博客
06-25 714
6.如果全连接层后在网络内部定义了softmax()会将误差缩小，降低loss梯度的区分度，和梯度消失一样，模型训练不收敛。2.小卷积核1、3、5，大卷积核7、11，步长最好小于卷积核，使得卷积过程有覆盖，步长代表提取图像特征的精度。小卷积核更能捕获局部视野，计算量随之减小，大卷积核更注重全局，计算量增大。5.激活函数选GELU()，激活函数很重要，多个激活函数组合可以扭曲各层数据的线性组合，将网络变得复杂，扭曲的空间曲面更容易拟合分类边界。卷积层（Conv），卷积核的权重和偏置。
CNN调参指导
learning notes
08-18 1323
论文备忘录
cnn 参数调优
rowangame的博客
11-25 2578
学习率决定了参数在每次迭代中的更新幅度。过大的学习率可能导致震荡或发散，而过小的学习率可能导致训练过慢。通常需要通过尝试不同的学习率来找到最佳值。
CNN卷积神经网络模型-02.调参(过拟合）
gbe008的博客
07-23 808
transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)) # 图像标准化。transforms.RandomRotation(60,center=(0,0),expand=True),#随机旋转。4、需要数学：微分导数、统计、概率、线性代数等,每调整一个超参，都需要理解数学逻辑。调整lr=1e-3,weight_decay=1e-2,nesterov=True。kernel_size=[3,3]#调整[3,3],[5,5]
CNN怎么调参数？
u012154840的博客
11-04 3506
- 收集高质量标注数据。 - 输入输出数据做好归一化，以防出现数值问题。方法就是主成分分析啥的。 - 参数初始化很重要。太小了，参数根本走不动。一般权重参数0.01均方差，0均值的高斯分布是万能的，不行就试更大的。偏差参数全0即可。 - 用SGD ，minibatch size 128。或者更小size ，但那样吞吐量变小，计算效率变低。 - 用带momentum的SGD，二阶方法不用
深度卷积神经网络（CNN tricks）调参技巧
edmond999的专栏
10-12 962
做卷积神经网路方面的研究，有时会遇到一些苦恼。大抵是： 1、复现别人的网络，得不到相同的表现。 2、自己的网络调参，结果调不上去。 所以有些大佬就总结了一些调参的tricks,在这里学习记录一下，然后加上一些自己的理解。 影像神经网络效果的因素可能有但不限于以下几点： 学习率调节 优化器 初始化方法 标签平滑 归一化 学习率 好的学习率可以让调参过程事半功倍，那么什么是好的学习率呢， source：https://sgugger.github.io/how-do-you-find-a-good-lear
CNN神经网络调参技巧
m0_72708335的博客
06-27 811
2.若干块，每块：卷积+激活+Dropout。3.若干块，每块：fc+激活+Dropout。1.若干块，每块：卷积+BN+激活+池化。
深度学习 ---- 深度学习调参，CNN参数调参，各个参数理解和说明以及调整的要领。
my_share的专栏
05-16 5005
本文为原创文章转载必须注明本文出处以及附上本文地址超链接以及博主博客地址：http://blog.youkuaiyun.com/qq_20259459和作者邮箱（ jinweizhi93@gmai.com ）。 （如果喜欢本文，欢迎大家关注我的博客或者动手点个赞，有需要可以邮件联系我） 因为最近一直比较忙所以就有一段时间没有更新了。 终于今天开始着手写这篇关于参数的文章了，可以说我自己其实也在一直进行着各种调参而且有了一段时间了。作为自己的见解和相应的相关知识理论将会在这篇文章里为大家写出来，以做参考...
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