2018/12/04 15:46

神经网络训练中,傻傻分不清Epoch、Batch Size和迭代

你肯定经历过这样的时刻,看着电脑屏幕抓着头,困惑着:「为什么我会在代码中使用这三个术语,它们有什么区别吗?」因为它们看起来实在太相似了。 为了理解这些术语有什么不同,你需要了解一些关于机器学习的术语,比如梯度下降,以帮助你理解。 这里简单总结梯度下降的含义… 梯度下降 这是一个在机器学习中用于寻找最佳结果(曲线的最小值)的迭代优化算法。 梯度的含义是斜率或者斜坡的倾斜度。 下降的含义是代价函数的下降。 ...

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2018/08/27 23:12

Kafka设计解析(二十一)Kafka水位(high watermark)与leader epoch的讨论

转载自 huxihx,原文链接 Kafka水位(high watermark)与leader epoch的讨论 本文主要讨论0.11版本之前Kafka的副本备份机制的设计问题以及0.11是如何解决的。简单来说,0.11之前副本备份机制主要依赖水位(或水印)的概念,而0.11采用了leader epoch来标识备份进度。后面我们会详细讨论两种机制的差异。不过首先先做一些基本的名词含义解析。 水位或水印(watermark)一词,也可称为高水位(high watermark),通常被用在流式处理领域...

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2019/02/24 18:35

深度学习识别CIFAR10:pytorch训练LeNet、AlexNet、VGG19实现及比较(一)

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处。联系方式:460356155@qq.com 前面几篇文章介绍了MINIST,对这种简单图片的识别,LeNet-5可以达到99%的识别率。 CIFAR10是另一个著名的深度学习图像分类识别数据集,比MINIST更复杂,而且是RGB彩色图片。 看看较简单的LeNet-5可以达到多少准确率。网络结构基本和前面MINIST代码中的差不多,主要是输入图片的通道数不同,代码如下: 1 # -*- coding:utf-8 -*- 2 ...

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2020/08/22 11:59

关于20200820的百度paddle深度学习基础的作业

关于20200820的paddle深度学习基础的作业 今天学习的是机器视觉-图像分类及几个图像网络库的介绍,学习了几个典型cv处理网络: LeNet AlexNet VGG GooleNet ResNet 然后今天的实践作业,是“将LeNet模型中的中间层的激活函数Sigmoid换成ReLU,并在眼底筛查数据集上得出结果”,打开作业后,发现老师已经把环境都给准备了,内容与上课的项目内容相同,只需要我们修改网络中的几个层次的激活函数就可以了。 0. aiStudio平台提供的...

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2019/02/24 20:51

深度学习识别CIFAR10:pytorch训练LeNet、AlexNet、VGG19实现及比较(三)

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处。联系方式:460356155@qq.com VGGNet在2014年ImageNet图像分类任务竞赛中有出色的表现。网络结构如下图所示: 同样的,对32*32的CIFAR10图片,网络结构做了微调:删除了最后一层最大池化,具体参见网络定义代码,这里采用VGG19,并加入了BN: 1 ''' 2 创建VGG块 3 参数分别为输入通道数,输出通道数,卷积层个数,是否做最大池化 4 ''' 5 def make_vgg_block(i...

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发表于AI & 大数据专区
2020/05/09 19:10

深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录19)Cifar10~93.96%

由于[调参记录18](https://my.oschina.net/u/4510528/blog/4266877 "调参记录18")依然存在过拟合,本文将自适应参数化ReLU激活函数中最后一层的神经元个数减少为1个,继续测试深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数在Cifar10数据集上的效果。 同时,迭代次数从调参记录18中的5000个epoch,减少到了500个epoch,因为5000次实在是太费时间了,差不多要四天才能跑完。 [自适应参数化ReLU激活函数](https://www.toutiao.com/i6823...

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