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山海之光
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深度学习-通用模型调试技巧
改善模型的步骤:1、最先应该分析的是,训练数据的预处理是否有不合理之处?2、判断模型是偏差高还是方差高?偏差高意味着模型欠拟合,换一个更好的梯度下降算法、降低学习率、减弱正则化、增加隐藏节点数、增加网络层数都可以降低偏差;3、方差高意味着过拟合了,可以増广训练数据、增强正则化;5、暴力一点可以超参搜索;6、傻瓜化一点,直接换一个更好的网络模型,也许就是质的飞跃。
深度学习
机器学习
山海之光
2019-08-30 15:22:42
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2019-08-30 15:22:42
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ModelArts MoXing离线文档
华为自研深度学习框架MoXing的离线文档,讲解超参搜索、分布式训练等高级特性
EI
人工智能
ModelArts
山海之光
2019-08-20 11:06:02
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2019-08-20 11:06:02
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人工智能领域优秀的微信公众号推荐
作为人工智能领域的从业人员,需要关注最新的资讯和论文,也许新出的一篇论文正好就能解决自己手中的难题。有很多种方式可以获取最新信息,比如关注作者个人主页、关注作者github、关注arxiv、关注research gate等方法,但我个人认为最省力的方式是关注几个优秀的微信公众号,一旦有新信息自动推送到微信,不再需要自己主动去获取。下面是本人觉得比较好的几个公众号,基本上看这几个公众号号就能完...
机器视觉
计算
山海之光
2019-08-09 15:55:11
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caffe solver参数详解
train_net: "/cache/data_url/train.prototxt" # 训练模型文件的位置test_net: "/cache/data_url/test.prototxt" # 测试模型文件的位置test_iter: 5 # test_iter 需要与 test layer 里的 batch_size 结合,假设 test 总样本数为 1000,取 batch_si...
EI
caffe
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山海之光
2019-08-06 16:51:22
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