【Tricks】神经网络训练tricks

最新推荐文章于 2023-03-09 22:42:56 发布
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#深度学习

本文分享了神经网络不收敛时的调试技巧，包括调整学习率、初始化权重、选择激活函数等策略，帮助读者解决深度学习中常见的收敛问题。
训练神经网络出现nan
m0_61175448的博客
10-08 1690
在这里对这个问题做一个总结：1.如果在迭代的100轮以内，出现NaN，一般情况下的原因是因为你的学习率过高，需要降低学习率。2.如果当前的网络是类似于RNN的循环神经网络的话，出现NaN可能是因为梯度爆炸的原因，一个有效的方式是增加“gradient clipping”（梯度截断来解决）_pytorch nan。其实不然，在训练的时候我们依然可以通过大量的技巧去最大化我们的训练效果，从而帮助我们的任务取得不错的精度，这些技巧是训练神经网络不可缺少的一环。fastai首席设计师。
Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks（图像分类神经网络训练技巧）
Orange_sparkle的博客
11-18 1668
该篇文章其实就是各个网络中训练技巧的一个集合。由于之前在图像分类中取得的大部分的进展其实都是由训练过程的改进得到的，比如数据增强和优化方法的改进得到的。但是在提出方法的文章中，我们只能在实验细节或者开源代码中见到，所以该篇文章就将这些训练技巧进行了汇总，并进行实验进行验证评估。实验证明，将这些改进结合起来能够将ResNet-50的准确率由75.3%提升到79.29%，实验还验证了，图像分类精度的提高也能应用在其他领域，带来更好的迁移学习的性能。
神经网络Tips 和Tricks
我和我追逐的梦~~~
10-31 1万+
神经网络Tips 和Tricks
神经网络训练tricks总结
AI程序媛的博客
04-26 633
由于神经网络可以随意设计，先验假设较少，参数多，超参数更多，那模型的自由度就非常高了，精心设计对于新手就变得较难了。 这里简单介绍一些CNN的trick CNN的使用 神经网络是特征学习方法，其能力取决隐层，更多的连接意味着参数爆炸的增长，模型复杂直接导致很多问题。比如严重过拟合，过高的计算复杂度。 CNN其优越的性能十分值得使用，参数数量只和卷积核大小，数量有关，保证隐含节点数量（...
CNN 神经网络tricks 学习总结
jeffery0207的博客
04-06 574
TRICKS IN   DEEP  LEARNING                                                         IN THIS DOC , ONLY  WITH  LITTLE BRIEF EXPLANATION, RECORED IN DAILY STUDY                                           ...
神经网络训练中的一些tricks
breeze_blows的博客
02-20 909
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
神经网络训练的基本tricks
hello_dear_you的博客
03-09 709
深度神经网络训练的基本tricks
精选资源
Training-Tricks-for-Binarized-Neural-Networks:二值神经网络训练技巧的集合
05-16
双向神经网络的训练技巧 二进制神经网络的训练技巧的集合，该训练技巧来自以前发布的/预印制的二进制网络。 进一步提供了一个开源深度学习库，用于训练具有极低精度权重和激活的神经网络，例如Binarized Neural ...
图像分类训练中的 tricks
11-17
在图像分类训练中，提升模型性能的关键因素不仅仅是选择合适的深度学习模型，还包括一系列的数据处理和训练技巧。这些所谓的“tricks”能够显著提高模型的准确率，并且对目标检测和图像分割等计算机视觉任务同样有效...
Neural.Networks.Tricks.of.the.Trade.PDF【神经网络调参必备手册】
12-12
- **图像分类**：基于ImageNet数据集训练卷积神经网络（CNN），采用预训练模型迁移学习的方法快速达到较高准确率。 - **自然语言处理**：利用长短期记忆网络（LSTM）进行文本情感分析，通过词嵌入和注意力机制改善...
深度分割模型比赛训练技巧（Tricks）
Major_S的博客
12-14 3872
深度分割模型训练技巧（Tricks）深度分割模型训练技巧（Tricks）深度分割模型训练技巧（Tricks）
神经网络训练中的Tricks之高效BP（反向传播算法）
热门推荐
zouxy09的专栏
04-26 7万+
神经网络训练中的Tricks之高效BP（反向传播算法）zouxy09@qq.comhttp://blog.youkuaiyun.com/zouxy09        Tricks！这是一个让人听了充满神秘和好奇的词。对于我们这些所谓的尝试应用机器学习技术解决某些问题的人，更是如此。曾记得，我们绞尽脑汁，搓手顿足，大喊“为什么我跑的模型不work？”，“为什么我实现的效果那么差？”，“为什么我复现的结果没有他论
常用训练tricks，提升你模型的鲁棒性
qq_42714262的博客
03-05 1997
聊一些算法比赛常用的tricks
训练CNN你需要知道的tricks/tips
tech_chenlongzhen的博客
01-19 902
Introduction 本文假设阅读者有基本的NN基础，涉及的tips有一下几点： - data augmentation - pre-process on images - initializations of Networks - some tips during training - selections of activation functions - div
神经网络训练tricks
m0_46507285的博客
02-28 2587
1、先别着急写代码 训练神经网络前，别管代码，先从预处理数据集开始。我们先花几个小时的时间，了解数据的分布并找出其中的规律。比如何凯明发现暗通道去雾算法。 一旦从数据中发现规律，可以编写一些代码对他们进行搜索、过滤、排序。把数据可视化能帮助我们发现异常值，而异常值总能揭示数据的质量或预处理中的一些错误。 2、设置端到端的训练评估框架 下一步是建立一个完整的训练+评估框架。 这个阶段的技巧有： · 固定随机种子 使用固定的随机种子，来保证运行代码两次都获得相同的结果，消除差异因素。 · 过拟合
深度网络中的Tricks
weixin_30248399的博客
08-16 182
数据增强(Data augmentation) 预处理(Pre-processing) 初始化(Initializations) 训练中的Tricks 激活函数(Activation functions) 正则化(Regularizations) 画图洞察数据 集成学习(Ensemble) 数据增强 深度学习需要大量的数据，当数据集不够大时，可以利用合理手段，基于已有数据，“创造”新的数据。本...
神经网络CNN训练tricks
05-20 1326
神经网络构建好，训练不出好的效果怎么办？明明说好的拟合任意函数(一般连续)(为什么？可以参考http://neuralnetworksanddeeplearning.com/)，说好的足够多的数据(Occam's_razor），仔细设计的神经网络都可以得到比其他算法更好的准确率和泛化性呢(当然不是我说的)，怎么感觉不出来呢？ 很直观，因为神经网络可以随意设计，先验假设较少，参数多，超参数...
优化：深度神经网络Tricks【笔记】
女王の专属领地
10-26 1578
http://lamda.nju.edu.cn/weixs/project/CNNTricks/CNNTricks.html Introduction aspects:   1) data augmentation;     2) pre-processing on images;       3) initializations of Networks;      4) some
图像分类任务中的tricks总结
我爱计算机视觉
03-04 662
点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术本文来自机器学习小王子（ID：MachineLearningLab），原文链接图像分类任务中的tricks总结。计算机视觉主要问题有图像分类...
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