神经网络中的损失函数正则化和 Dropout 并手写代码实现 / 开普饭

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 ...

导读:本章主要介绍如何通过文本到文本的文本复述技术,进行基于深度学习的文本自动生成.文本复述技术的现有方法能够为给定的文本生成具有较小差异的复述文本,但是难以有效生成具有很大差异的高质量复述文本.原因 ...

DL之DNN:自定义2层神经网络TwoLayerNet模型(封装为层级结构)利用MNIST数据集进行训练.GC对比导读神经网络算法封装为层级结构的作用.在神经网络算法中,通过将 ...

最近在深入地学习keras,发现网上各种教程都是教你怎么训练模型的,很少有问题提到如何把训练好的模型部署为后端服务,为web及app提供服务. 于是,我决定把学习的过程完整的记录下来,帮大家更快地把深 ...

这篇文章主要介绍 DQN 的三种改进:Nature DQN.Double DQN.Dueling DQN 在运筹学中的应用,并给出三者的对比,同时也会给出不同增量学习下的效果. 这三种具体的改进方式可 ...

DL之NN:NN算法(本地数据集50000张训练集图片)进阶优化之三种参数改进,进一步提高手写数字图片识别的准确率导读上一篇文章,比较了三种算法实现对手写数字识别,其中,SVM和神经网络算法表现非 ...

大数据DT 提供大数据.AI等领域干货学习资源的「宝藏号」,跟50万技术人共同成长,一起玩转大数据.Python.数据分析.数据科学.人工智能!还会有各种好玩又奇葩的数据解读,边学习边吃瓜! 604篇 ...

下面是一位衡中同学的手写版中国现代史笔记,同学们认真看,根据自己所学加以记忆.希望能对大家有所帮助~ 高考资料点这里-- 高考资料点这里-- 高考资料点这里-- 高考资料点这里-- 高考资料点这里-- ...

概述: 深度学习的模型大致可以分为两类,一类是卷积神经网络,另外一类循环神经网络,在计算机视觉领域应用最多的就是卷积神经网络(CNN).CNN在图像分类.对象检测.语义分割等经典的视觉任务中表现出色, ...

参与:杜伟.魔王无论是字面上.符号上还是概念上的表达,这种神经元都会对相同的概念做出反应. OpenAI 的研究者们在人工神经网络 CLIP 上发现了「真」神经元,这种机制解释了 AI 模型对令人惊 ...

最近我在自己训练的墙体检测的网络中添加了自注意力,这提高了墙分割的dice分数.我写这篇短文是为了总结cnn的自注意力机制,主要是为了以后可以回顾一下我做了什么,但我也希望对你们有用. 为什么Self ...

首先看一下以下代码吧!from keras.layers import Conv2D,Dense,Flattenfrom keras.models import Sequentialmodel = S ...

文章目录 CNN权重矩阵和特征图理解特征是什么权重矩阵\滤波器理解特征图\输出值理解总结基础知识从线性分类器说起损失函数优化梯度下降法后向传播算法神经网络-非线性映射最近在学习 ...

重磅干货,第一时间送达本期将介绍脸部检测.眼睛检测:图像拉直.裁剪.调整大小.归一化等内容目前,涉及面部分类的计算机视觉问题,通常都需要使用深度学习.因此在将图像输入神经网络之前,需要经过一个预处 ...

目录: 感受野的概念感受野的例子感受野的计算计算VGG16网络每层的感受野 Reference 1. 感受野的概念在卷积神经网络中,感受野(Receptive Field)的定义是卷积神经网络 ...

神经网络中的损失函数正则化和 Dropout 并手写代码实现