根据网上查询到的说法，参数就是在卷积神经网络中可以被训练的参数，比如卷积核的权值和偏移等等，而超参数是一些预先设定好并且无法改变的，比如说是卷积核的个数等。

另外还有一个最最基础的概念，就是卷积核的权值共享，这个共享其实指的是一个卷积核在一个输入中的不同位置是共享参数的（意思就是一个输入使用同一个卷积核的参数）。

tensorflow-参数、超参数、卷积核权值共享的更多相关文章

  1. TensorFlow实现超参数调整

    TensorFlow实现超参数调整 正如你目前所看到的,神经网络的性能非常依赖超参数.因此,了解这些参数如何影响网络变得至关重要. 常见的超参数是学习率.正则化器.正则化系数.隐藏层的维数.初始权重值 ...

  2. CNN中的局部连接(Sparse Connectivity)和权值共享

    局部连接与权值共享 下图是一个很经典的图示,左边是全连接,右边是局部连接. 对于一个1000 × 1000的输入图像而言,如果下一个隐藏层的神经元数目为10^6个,采用全连接则有1000 × 1000 ...

  3. #mxnet# 权值共享

    https://www.cnblogs.com/chenyliang/p/6847744.html Note:后记此权值共享非彼卷积共享.说的是layer实体间的参数共享. Introduction ...

  4. CARS: 华为提出基于进化算法和权值共享的神经网络结构搜索，CIFAR-10上仅需单卡半天 | CVPR 2020

    为了优化进化算法在神经网络结构搜索时候选网络训练过长的问题,参考ENAS和NSGA-III,论文提出连续进化结构搜索方法(continuous evolution architecture searc ...

  5. 机器学习-kNN-寻找最好的超参数

    一 .超参数和模型参数 超参数:在算法运行前需要决定的参数 模型参数:算法运行过程中学习的参数 - kNN算法没有模型参数- kNN算法中的k是典型的超参数 寻找好的超参数 领域知识 经验数值 实验搜 ...

  6. 机器学习：调整kNN的超参数

    一.评测标准 模型的测评标准:分类的准确度(accuracy): 预测准确度 = 预测成功的样本个数/预测数据集样本总数: 二.超参数 超参数:运行机器学习算法前需要指定的参数: kNN算法中的超参数 ...

  7. 【笔记】KNN之超参数

    超参数 超参数 很多时候,对于算法来说,关于这个传入的参数,传什么样的值是最好的? 这就涉及到了机器学习领域的超参数 超参数简单来说就是在我们运行机器学习之前用来指定的那个参数,就是在算法运行前需要决 ...

  8. mnist全连接层网络权值可视化

    一.数据准备 网络结构:lenet_lr.prototxt 训练好的模型:lenet_lr_iter_10000.caffemodel 下载地址:链接:https://pan.baidu.com/s/ ...

  9. TensorFlow从0到1之TensorFlow超参数及其调整（24）

    正如你目前所看到的,神经网络的性能非常依赖超参数.因此,了解这些参数如何影响网络变得至关重要. 常见的超参数是学习率.正则化器.正则化系数.隐藏层的维数.初始权重值,甚至选择什么样的优化器优化权重和偏 ...

随机推荐

  1. 题解 P2070 【刷墙】

    前言 \(ZHK\)私人博客体验更佳 这道题目,\(n<=10^5\),显然在暗示我们使用\(n \log n\)的做法,我就是用了一个简单的贪心,通过了此题. 正文 在这道题中,我们发现,可以 ...

  2. 动态规划-Distinct Subsequences

    2020-01-03 13:29:04 问题描述: 问题求解: 经典的动态规划题目,一般来说dp题目是递推关系公式难想,但是实际代码量还是比较少的. 有尝试过dfs来做,但是由于时间复杂度是指数级别的 ...

  3. 本地缓存Ehcache

    1,什么是Ehcache    Ehcache是纯java的开源缓存框架,具有快速.精干等特点,是Hibernate中默认的CacheProvider.它主要面向通用缓存.Java EE和轻量级容器, ...

  4. 在linux虚拟机上安装docker并安装mysql

    步骤 1.检查内核版本,必须是3.10及以上 uname -r 2.安装docker yum install docker 3.输入y确认安装 4.启动docker systemctl start d ...

  5. 瀑布流vue-waterfall的高度设置

    最近用vue做项目,用到了瀑布流vue-waterfall,其中遇到高度的设置问题,大概介绍下,希望可以帮到一些人 1.安装 npm install --save vue-waterfall 2.引入 ...

  6. Python——Matplotlib库入门

    1.Matplotlib库简介 优秀的可视化第三方库 Matplotlib库由各种可视化类构成,内部结构复杂,受Matlab启发 matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库,相当 ...

  7. 从零开始编译安装 Extcalc

    Extcalc 是个非常强大的计算器,同时也是一个非常老的软件包,已经不再更新.希望使用 apt-get 或是 dnf 安装已经不可能,更何况我是在 mips 的龙芯 3A 上.唯一的方法就是编译安装 ...

  8. 使用golang理解mysql的两阶段提交

    使用golang理解mysql的两阶段提交 文章源于一个问题:如果我们现在有两个mysql实例,在我们要尽量简单地完成分布式事务,怎么处理? 场景重现 比如我们现在有两个数据库,mysql3306和m ...

  9. MySql 分组函数

    #二.分组函数/*功能:用作统计使用,又称为聚合函数或统计函数或组函数 分类:sum 求和.avg 平均值.max 最大值 .min 最小值 .count 计算个数 特点:1.sum.avg一般用于处 ...

  10. 谈谈surging 与多语言混合微服务构思

    1.前言 微服务架构已成为目前互联网架构的趋势,关于微服务的讨论,几乎是各大技术论坛.技术大会的热门话题.而Surging是高性能的模块化微服务引擎,是大家首选微服务引擎架构之一,而针对于框架有个突出 ...