DL之DNN优化技术：利用Batch Normalization(简介、入门、使用)优化方法提高DNN模型的性能 / 开普饭

2019年上半年收集到的人工智能深度学习方向干货文章随机森林VS神经网络:哪个更好? 深度学习--感知机讲解深度学习NN.CNN.RNN.和DNN你了解吗? 手工计算深度学习模型中的参数数量使用 ...

作者丨皮特潘审稿|邓富城编辑丨极市平台极市导读 CNN能被轻易的攻击是其最大的弱点之一,本文介绍的AdvProp创造性提出了在一个网络中使用两组可以切换的BN,并利用附加的BN去处理对抗样本,实 ...

一.随机失活(Dropout) 具体做法:在训练的时候,随机失活的实现方法是让神经元以超参数的概率被激活或者被设置为0.如下图所示: Dropout可以看作是Bagging的极限形式,每个模型都在当 ...

这是<AI初识境>第6篇,这次我们说说Normalization.所谓初识,就是对相关技术有基本了解,掌握了基本的使用方法. 数据经过归一化和标准化后可以加快梯度下降的求解速度,这就是Ba ...

大家好,欢迎来到专栏<AutoML>,在这个专栏中我们会讲述AutoML技术在深度学习中的应用.这一期讲述在归一化机制中的应用. 作者&编辑 | 言有三数据经过归一化和标准化后可 ...

作者丨CW 来源丨深蓝学院编辑丨极市平台极市导读本文为大家介绍了BN 的多卡同步,解释了为什么需要进行同步,同步需要的信息,并详细讲解结合基于 Pytorch 实现的代码解析实现过程中的五个关键 ...

DL之DNN优化技术:利用Dropout(简介.入门.使用)优化方法提高DNN模型的性能 Dropout简介随机失活(dropout)是对具有深度结构的人工神经网络进行优化的方法,在学习过程中通过将 ...

DL之DNN优化技术:神经网络算法简介之GD/SGD算法的简介.代码实现.代码调参之详细攻略 GD算法的简介 GD算法,是求解非线性无约束优化问题的基本方法,最小化损失函数的一种常用的一阶优化方法.如 ...

DL之DNN优化技术:神经网络算法简介之数据训练优化[mini-batch技术+etc] 1.mini-batch技术输出结果实现代码 # coding: utf-8 #DL之mini-batch ...

DL之CNN优化技术:学习卷积神经网络CNN的优化.调参实践.从代码深刻认知CNN架构之练习技巧卷积神经网络CNN调参学习实践 DL之CNN:利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-F ...

DL之DNN优化技术:DNN优化器的参数优化-更新参数的四种最优化方法(SGD/Momentum/AdaGrad/Adam)的案例理解.图表可视化比较四种最优化方法简介 DL之DNN优化技术:神经网 ...

DL之DNN优化技术:自定义MultiLayerNet[5*100+ReLU]对MNIST数据集训练进而比较三种权重初始值(Xavier参数初始化.He参数初始化)性能差异导读 #思路:观察不同的权 ...

DL之DNN优化技术:自定义MultiLayerNetExtend算法(BN层使用/不使用+权重初始值不同)对Mnist数据集训练评估学习过程相关文章: DL之DNN优化技术:采用三种激活函数(si ...

DL之CNN优化技术:卷积神经网络算法简介之特有的优化技术及其代码实现--im2col技术等技术 im2col技术 im2col简介 1.im2col 的示意图 2.将滤波器的应用区域从头开始依次横向 ...

DL之LiR&DNN&CNN:利用LiR.DNN.CNN算法对MNIST手写数字图片(csv)识别数据集实现(10)分类预测输出结果数据集:Dataset之MNIST:MNIST( ...

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