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

相关推荐

• PyTorch Lightning工具学习

  来源 | GiantPandaCV 编辑 | pprp [导读]Pytorch Lightning是在Pytorch基础上进行封装的库(可以理解为keras之于tensorflow),为了让用户能够脱 ...

• mxnet框架下超全手写字体识别—从数据预处理到网络的训练—模型

  Mxnet框架深度学习框架越来越受到大家的欢迎.但是如何正确的使用这一框架,很多人并不是很清楚.从训练数据的预处理,数据的生成(网络真正需要的数据格式,网络模型的保存,网络训练日志的保存,等等,虽然网 ...

• 比用 Pytorch 框架快 200 倍！0.76 秒后，笔记本上的 CNN 就搞定了 MNIST

  博雯 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitA 在MNIST上进行训练,可以说是计算机视觉里的"Hello World"任务了. 而如果使用PyTorch的标准代码训练C ...

• TensorFlow深度自动编码器入门实践

  包含从头开始构建Autoencoders模型的完整代码. (关注"我爱计算机视觉"公众号,一个有价值有深度的公众号~) 在本教程中,我们一起来探索一个非监督学习神经网络--Auto ...

• 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

  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】

  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

  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：利用Batch Normalization(简介、入门、使用)优化方法提高DNN模型的性能

  DL之DNN优化技术:利用Batch Normalization优化方法提高DNN模型的性能 Batch Normalization简介 1.Batch Norm的反向传播的推导有些复杂,但是可借助于 ...

• DL之DNN优化技术：利用Dropout(简介、使用、应用)优化方法提高DNN模型的性能

  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：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

  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：自定义MultiLayerNet(5*100+ReLU+SGD/Momentum/AdaGrad/Adam四种最优化)对MNIST数据集训练进而比较不同方法的性能

  DL之DNN:自定义MultiLayerNet(5*100+ReLU+SGD/Momentum/AdaGrad/Adam四种最优化)对MNIST数据集训练进而比较不同方法的性能 输出结果 ====== ...

• 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

  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DNN：基于自定义数据集利用深度神经网络(输入层(10个unit)→2个隐藏层(10个unit)→输出层1个unit)实现回归预测实现代码

  DL之DNN:基于自定义数据集利用深度神经网络(输入层(10个unit)→2个隐藏层(10个unit)→输出层1个unit)实现回归预测实现代码 基于自定义数据集利用深度神经网络(输入层(10个uni ...