深度学习常见参数

最新推荐文章于 2025-07-06 21:48:00 发布
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#深度学习

cycleGan

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filter过滤器；滤波器
generator生成器；发电机；生产者
discriminator鉴别器
stride步幅；大步；进展
decision判别
D_A/B_lossA/B判别器loss（小）
G_A/B_lossA/B生成器loss（大）
cycleGan的损失评估主要是(A->B’->)A’与A差距尽可能小，B’与A差距尽可能大，B’与B差距尽可能小
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Utils工具类

tokenization就是通常所说的分词，分出的每一个词语我们把它称为token。

深度学习技巧应用3-神经网络中的超参数搜索
微学AI的博客
03-07 1692
超参数搜索是一个非常耗时和繁重的任务，因为可能需要在很广的超参数空间内搜索，而每个超参数组合都需要训练模型并进行评估。超参数搜索的原理是在模型训练之前，通过尝试不同的超参数组合来找到最优的超参数配置，从而达到最佳的模型性能。超参数搜索的本质是一个寻优问题，目标是寻找一个最优的超参数组合，使得模型在训练集上的性能最好，并在测试集上具有良好的泛化性能。根据模型在训练集上的性能，选择最优的超参数组合。超参数搜索的下一步是遍历超参数空间中的每个可能的超参数组合，即在超参数空间中尝试不同的超参数组合。
深度学习知识点全面总结
热门推荐
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 36万+
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.........
深度学习模型超参数搜索实用指南
10-06 819
为深度学习模型寻找较佳超参数集的有效策略 要知道，与机器学习模型不同，深度学习模型里面充满了各种超参数。而且，并非所有参数变量都能对模型的学习过程产生同样的贡献。 考虑到这种额外的复杂性，在一个多维空间中找到这些参数变量的较佳配置并不是件容易的事情。 每一位科学家和研究人员，都希望在现有...
【Python】深度学习网络参数管理（查找参数，初始化参数和绑定参数）详解和示例
不定时分享，互相学习，共同进步
03-05 2277
本文对深度学习网络的每一层参数值查看、初始化和不同层参数值绑定进行详解，并通过两个例子对过程进行可视化，以帮助大家理解和使用。
【Python深度学习系列】网格搜索神经网络超参数：批量大小和迭代周期数（案例+源码）
数据杂坛
06-07 1393
网格搜索神经网络超参数：批量大小和迭代周期数（案例+源码）
深度学习必备：使用 Optuna 自动化搜索最优模型参数
最新发布
qq_72436205的博客
07-06 1743
Optuna 是一个专为机器学习设计的自动超参数优化软件框架，它通过系统化的搜索策略，在给定的超参数空间内寻找最优配置，以提升模型性能。其核心原理基于高效的采样算法和智能的剪枝策略，旨在尽可能减少不必要的试验，快速定位到较优的超参数组合。用户需要在目标函数中明确每个超参数的搜索范围和类型。对于连续型超参数，如学习率，通常使用方法，若希望在对数尺度上进行搜索，可设置log=True，例如，这意味着学习率将在10−510^{-5}10−5到10−310^{-3}10−3。
3种常见深度学习重参数化论文、解读、使用方法、实现代码整理（Re-Parameter）
03-27
本文将详细介绍三种常见的深度学习重参数化技术，并提供相关的论文解读、使用方法以及实现代码。 首先，我们要理解重参数化的基本概念。在深度学习中，模型的参数通常由权重矩阵和偏置项组成。重参数化技术是通过...
深度学习常见问题及消融实验技巧
11-18
深度学习常见问题及消融实验技巧 深入学习中，实验技巧是非常重要的一环，对于想要获得理想的实验结果，需要掌握一些基本的实验技巧。在本文中，我们将讨论深度学习中的一些常见问题，并提供一些消融实验技巧。 一...
深度学习训练过程中，常见的关键参数和概念讲解
www_tlj的专栏
04-01 5395
深度学习训练过程中的关键参数和概念对于构建、理解和优化模型至关重要。
【深度学习常见问题——模型参数量】
selami的博客
03-22 8092
网络参数量的基本概念及计算
随机搜索 超参数调节
05-09
利用随机搜索法对深度学习进行超参数的调节优化算法实践
超参数搜索方法
qq_45525795的博客
03-22 935
超参数搜索方法
Python深度学习--深度学习入门-超参数搜索原理与实现
寒江之雪，披蓑独钓的博客
03-23 1069
神经网络中的超参数分类,超参数的搜索方式及代码实现
深度学习中的超参数及超参数搜索算法
qlkaicx的博客
07-08 1391
在深度学习中，超参数（Hyperparameters）是指在训练模型时需要预先设置的参数，它们不会在训练过程中自动更新，而是通过手动调整来优化模型的性能。超参数的设置对模型的训练效果有着至关重要的影响。
深度学习之超参数搜索
chen_RX的博客
07-29 2821
深度学习的网络训练，超参数的选取至关重要，本文介绍了如何使用搜索策略来确定超参数组合，并且给出了代码的模板
Keras/Python深度学习中的网格搜索超参数调优（附源码）
happytofly的博客
08-16 1万+
原文：How to Grid Search Hyperparameters for Deep Learning Models in Python With Keras 作者：Jason Brownlee 翻译：刘崇鑫 责编：周建丁（zhoujd@youkuaiyun.com） 超参数优化是深度学习中的重要组成部分。其原因在于，神经网络是公认的难以配置，而又有很多参数需要设置。最重要的是...
深度学习训练常用参数含义解释
feitianlzk的博客
08-31 1955
momentum: μμ\mu,上一次更新的权重(保证更新方向不会和上次偏离过多) learning rate: αα\alpha,当前梯度的权重 weight decay: λλ\lambda 相当于L2 惩罚 refs: caffe,pytorch,stackoverflow Vt+1=μVt−α∇L(Wt)Vt+1=μVt−α∇L(Wt) V_{t+1} = \mu V_t - \a...
深度学习参数总结
sarracode的博客
09-25 2022
网络训练时train loss与test loss的结果分析: 1.train_loss不断下降，test_loss不断下降 可能发生的原因：网络还在学习中，loss在稳步下降。 2.train_loss不断下降，test_loss趋于不变 可能发生的原因：网络出现过拟合的现象，因此在训练集上表现为网络仍在学习，但是test_loss趋于不变说明网络泛化能力差。 3.train_loss趋于不变，test_loss不断下降 可能发生的原因：数据集 100% 是有问题的。 4.train_loss趋于
深度学习中的token和tokenization
weixin_44716423的博客
07-22 1万+
作为一名即将入学的研究生，在这个假期准备看一些论文为自己的科研做准备，结果刚开始就出现了停顿。在论文中出现了名词token，我无法对它做出很好的翻译，导致论文读不下去。网上对它的解释多种多样，经过查阅学习后，我的理解如下。 （我阅读的是英文文献，将其完全翻译成中文，并不能很好的帮助阅读，甚至能限制它的意思。所以，用英文解释英文是最好的！） Tokenization is a way of separating a piece pf text into smaller units called tokens.
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