DL之DNN：自定义MultiLayerNet【6*100+ReLU,SGD】对MNIST数据集训练进而比较【多个超参数组合最优化】性能 / 开普饭

言有三毕业于中国科学院,计算机视觉方向从业者,有三工作室等创始人作者 | 言有三编辑 | 言有三深度学习工程师被称为"炼丹工程师",自然是因为在日常工作中需要各种各样的调参 ...

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AI蜗牛车 156篇原创内容公众号作者丨科技猛兽转自丨极市平台本文思想来自下面这篇大佬的文章: Juliuszh:一个框架看懂优化算法之异同 SGD/AdaGrad/Adam https:// ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=8640 介绍在本文中,我们将看到如何开发具有多个输出的文本分类模型.我们开发一个文本分类模型,该模型可分析文本注释并预测与该注释关联的多个标签.多 ...

重磅干货,第一时间送达关于数据集此数据包含大小为150x150.分布在6个类别下的约25k图像. {'建筑物':0,'森林':1,'冰川':2,'山':3,'海':4,'街道':5} 训练.测试和 ...

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:利用MultiLayerNet模型[6*100+ReLU+SGD]对Mnist数据集训练来理解过拟合现象导读自定义少量的Mnist数据集,利用全连接神经网络MultiLayerNet ...

DL之DNN:利用MultiLayerNet模型[6*100+ReLU+SGD,weight_decay]对Mnist数据集训练来抑制过拟合输出结果设计思路核心代码 # weight_decay ...

DL之DNN:利用MultiLayerNetExtend模型[6*100+ReLU+SGD,dropout]对Mnist数据集训练来抑制过拟合输出结果设计思路 190417更新核心代码 clas ...

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:利用自定义DeepConvNet[7+1]算法对mnist数据集训练实现手写数字识别并预测(超过99%) 输出结果准确度都在99%以上 1.出错记录 col = np.zeros((N ...

DL之DCGNN:基于TF利用DCGAN实现在MNIST数据集上训练生成新样本说明:所有图片文件丢失输出结果更新-- 设计思路更新-- 实现部分代码更新--

DL之CNN可视化:利用SimpleConvNet算法[3层,im2col优化]基于mnist数据集训练并对卷积层输出进行可视化导读利用SimpleConvNet算法基于mnist数据集训练并对卷 ...

DL之DNN：自定义MultiLayerNet【6*100+ReLU,SGD】对MNIST数据集训练进而比较【多个超参数组合最优化】性能