参数初始化: xavier初始化: https://blog.csdn.net/VictoriaW/article/details/73000632 条件:优秀的初始化应该使得各层的激活值和梯度的方差在传播过程中保持一致 初始化方法: 假设激活函数关于0对称,且主要针对于全连接神经网络.适用于tanh和softsign 论文地址:Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks He初始化:http…

PS:要转载请注明出处,本人版权所有. PS: 这个只是基于<我自己>的理解, 如果和你的原则及想法相冲突,请谅解,勿喷. 前置说明   本文作为本人csdn blog的主站的备份.(BlogID=109) 环境说明 Windows 10 VSCode Python 3.8.10 Pytorch 1.8.1 Cuda 10.2 前言   如果有计算机背景的相关童鞋,都应该知道数值计算中的上溢和下溢的问题.关于计算机中的数值表示,在我的<数与计算机 (编码.原码.反码.补码.移码.IEEE…

知乎 csdn Batch Normalization 学习笔记 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313 作者:hjimce 一.背景意义 本篇博文主要讲解2015年深度学习领域,非常值得学习的一篇文献:<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by  Reducing Internal Covariate Shift>,这个算法目前已经被大量的应…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/265 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末…

在上一篇博客<TensorFlow之DNN(一):构建“裸机版”全连接神经网络>中,我整理了一个用TensorFlow实现的简单全连接神经网络模型,没有运用加速技巧(小批量梯度下降不算哦)和正则化方法,通过减小batch size,也算得到了一个还可以的结果. 那个网络只有两层,而且MINIST数据集的样本量并不算太大.如果神经网络的隐藏层非常多,每层神经元的数量巨大,样本数量也巨大时,可能出现三个问题: 一是梯度消失和梯度爆炸问题,导致反向传播算法难以进行下去: 二是在如此庞大的网络中进行训…

训练技巧详解[含有部分代码]Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks 置顶 2018-12-11 22:07:40 Snoopy_Dream 阅读数 1332更多 分类专栏: 计算机视觉 pytorch 深度学习tricks   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/e015…

一.深度学习中常用的调节参数 本节为笔者上课笔记(CDA深度学习实战课程第一期) 1.学习率 步长的选择:你走的距离长短,越短当然不会错过,但是耗时间.步长的选择比较麻烦.步长越小,越容易得到局部最优化(到了比较大的山谷,就出不去了),而大了会全局最优 一般来说,前1000步,很大,0.1:到了后面,迭代次数增高,下降0.01,再多,然后再小一些. 2.权重 梯度消失的情况,就是当数值接近于正向∞,求导之后就更小的,约等于0,偏导为0 梯度爆炸,数值无限大 对于梯度消失现象:激活函数 Sigmo…

一,train loss与test loss结果分析4666train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习; train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合; train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变,test loss趋于不变,说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或批量数目; train loss 不断上升,test loss不断上升,说明网络结构设计不当,训练超…

1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长,padding是否补零 2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特…

GAN自推出以来就以训练困难著称,因为它的训练过程并不是寻找损失函数的最小值,而是寻找生成器和判别器之间的纳什均衡.前者可以直接通过梯度下降来完成,而后者除此之外,还需要其它的训练技巧. 下面对历年关于GAN的论文提出的训练技巧进行总结,这里仅记录技巧,具体原理请直接看论文原文. WGAN和WGAN-GP WGAN论文将GAN原文用来度量两个分布之间差异的JS divergence改为了Wasserstein distance,从而有了拉近两个分布之间距离的"连续性"指标.经过转换后,…