CNN调参文章收藏

最新推荐文章于 2024-10-02 07:30:00 发布
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cnn 调参经验  卷积神经网络调参经验

深度学习－Overfitting－数据增强Data Augmentation

    如何一步一步提高图像分类准确率？

   【译】如何应对 CNN 中的过拟合问题

     Must Know Tips/Tricks in Deep Neural Networks (by Xiu-Shen Wei)


DL之CNN：计算机视觉之卷积神经网络算法的简介(常规架构/论文/优化技术/调参实践)、CNN经典算法细讲及其对比、案例应用之详细攻略
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01-08 1万+
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DL之CNN：计算机视觉之卷积神经网络算法的简介—CNN历年冠军算法、轻量化经典结构及其演化、重要进展及其改进技巧、经典结构演化及其对比之详细攻略(建议收藏)
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CNN调参
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yly的博客
08-19 1万+
学习率决定了每步权重更新对当前权重的改变程度： ， 其中E(w)为我们优化的损失函数，是学习率。 学习率太小，更新速度慢；学习率过大，可能跨过最优解。因此，在刚开始训练，距离最优解较远时可以采用稍大的学习率，随着迭代次数增加，在逼近最优解的过...
一篇有关调参的文章（很好，很重要）
weixin_34221276的博客
08-15 100
http://russellsstewart.com/notes/0.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/20792837
caffe调参经验资料文章
junmuzi的专栏
08-31 1146
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
深度卷积神经网络（CNN tricks）调参技巧
edmond999的专栏
10-12 960
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调参技巧
fengshengwei3的专栏
11-25 5638
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...
[调参]CV炼丹技巧/经验
急流勇进
12-21 656
[调参]CV炼丹技巧/经验 转自：https://www.zhihu.com/question/25097993 我和@杨军类似, 也是半路出家. 现在的工作内容主要就是使用CNN做CV任务. 干调参这种活也有两年时间了. 我的回答可能更多的还是侧重工业应用, 技术上只限制在CNN这块. 先说下我的观点, 调参...
【深度学习基础模型】卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）详细理解并附实现代码。
最新发布
985小水博的摸鱼日常
10-02 884
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）学习笔记！
【图像去噪】论文复现：支持任意大小的图像输入！四十多行实现Pytorch极简版本的IRCNN，各种参数和测试集平均PSNR结果与论文一致！
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
08-30 1091
论文题目：Learning Deep CNN Denoiser Prior for Image Restoration —— 学习深度CNN降噪先验用于图像重建【图像去噪】论文精读：Learning Deep CNN Denoiser Prior for Image Restoration（IRCNN）完整源码是matlab版本的，本文按照前面文章的风格，复现一个简单版本的Pytorch代码。由于IRCNN的模型比较简单，实现并不费力。
深度学习调参有哪些技巧？| 干货
03-07
文章的主要内容源于Stanford CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition课程里介绍的一些通过可视化手段，调试理解CNN网络的技巧，在该课程的基础上我作了一些沿展阅读，算是把当中的内容进一步丰富系统化了一下。限于时间精力，我也没有能够把里面提到的所有调试技巧全部进行尝试，不过在整理这篇文章的时候，我还是参考了不止一处文献，也结合之前以及最近跟一些朋友的技术交流沟通，对这些方法的有效性我还是有着很强的confidence。
（干货）经验之谈：DeepLearning---（CNN）调参策略（二）
Cche的博客
03-01 2553
（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调参总结--关于时间与梯度下降高原
执契的博客
07-03 1054
都说算法调参其实都是经验过程，此话有理。 这是以前遇到的坑： 加入BN层后预测与训练时准确率差距很大解决方案，is_traing参数（ResNet,GoogLeNet,Inception) 卷积神经网络提高准确率（shuffle,优化器，batchsize,权重初始化）通过某次实际CNN调参过程 在以前坑都解决的情况下，这次使用同样的网络解决一个类似的问题 任务目标 区分图像是否左右颠...
cnn在nlp应用中的调参建议
ltochange的博客
11-08 608
摘自：http://www.jeyzhang.com/cnn-apply-on-modelling-sentence.html 具体可看论文： Zhang Y, Wallace B. A Sensitivity Analysis of (and Practitioners’ Guide to) Convolutional Neural Networks for Sentence Class
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 5001
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...
caffe训练cnn调参
xiaoyang
11-30 914
目前用过的cnn调参方法都是降低学习率，并且在降低的时候是一点点降低。1.来自知乎上的回答： 链接：https://www.zhihu.com/question/29901947/answer/46027216 如果你不求state of the art，0.0x的learning rate，0.9x的momentum (1 <= x <= 5)，再加少量learning rate decay就
【CNN】设计cnn网络并调参
xudawu201的博客
06-25 710
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神经网络调参技巧
m0_72708335的博客
06-27 806
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。
魏秀参深度解析CNN原理与应用
至于“解析卷积神经网络-魏秀参”，由于是文件名称列表中的唯一内容，我们可以推断这是一个与深度学习、CNN相关的一份专业文档，作者名为“魏秀参”。在这份文档中，魏秀参可能会结合自己在深度学习领域的研究经验和...
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