设计好神经网络结构以及loss function 后,训练神经网络的步骤如下: 初始化权值参数 选择一个合适的梯度下降算法(例如:Adam,RMSprop等) 重复下面的迭代过程: 输入的正向传播 计算loss function 的值 反向传播,计算loss function 相对于权值参数的梯度值 根据选择的梯度下降算法,使用梯度值更新每个权值参数 初始化 神经网络的训练过程是一个迭代的过程,俗话说:好的开始就是成功的一半,所以的权值参数的初始化的值对网络最终的训练结果有很大的影响. 过大或者…

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…

1.在声明类时,对数据成员的初始化工作一般在构造函数中用赋值语句进行. 例如: class Complex{ private: double real; double imag; public: Complex(double r,double i) //声明构造函数原型 { ........... } }; Complex::Complex(double r,double i) //在构造函数中用赋值语句对数据成员赋初值 { real = r; imag = i; } 2.另一种初始化数据成员的…

看了下kmem_cache_init,涉及到不同MIGRATE间的buddy system的迁移,kmem_cache的构建,slab分配器头的构建.buddy system的伙伴拆分. 对于SMP系统,每个kmem_cache还有各个CPU的arraycache_init,这样每个CPU可以从各自的arraycache_init中获取缓存,如果不足,则从slab分配器中获得:当让slab分配器的三条链表也有一定的缓存作用,如果三条链表都已空了,则需要从buddy system中申请页.在申请页…

Java对象初始化详解 2013/04/10 · 开发 · 1 评论· java 分享到:43 与<YII框架>不得不说的故事—扩展篇 sass进阶篇 Spring事务管理 Android-屏幕适配全攻略 来源:MySun 在Java中,一个对象在可以被使用之前必须要被正确地初始化,这一点是Java规范规定的.本文试图对Java如何执行对象的初始化做一个详细深入地介绍(与对象初始化相同,类在被加载之后也是需要初始化的,本文在最后也会对类的初始化进行介绍,相对于对象初始化来说,类的初始化要相对简…

几个月之前,接触Android recovery源代码的时候,看ScreenRecoveryUI类的时候,那时候C++基础还不是特别好,一直不明白以下的初始化方式: 下面这个是Recovery的一个构造函数,代码位于:screen_ui.cpp,它的类的实现在screen_ui.h. 如下这个ScreenRecoveryUI类,这个类是继承于RecoveryUI类的: 这个文件在screen_ui.h class ScreenRecoveryUI : public RecoveryUI { pu…

结论:执行的大致顺序如下, (1) 在一个不存在继承的类中:初始化static变量,执行static初始化块-->初始化普通成员变量(如果有赋值语句),执行普通初始化块-->构造方法 (2)在一个存在继承的类中:初始化父类static成员变量,运行父类static初始化块-->初始化子类static成员变量,运行子类static初始化块-->初始化父类实例成员变量(如果有赋值语句),执行父类普通初始化块-->父类构造方法-->初始化子类实例成员变量(如果有赋值语句)及普…

本例子用到了minst数据库,通过训练CNN网络,实现手写数字的预测. 首先先把数据集读取到程序中(MNIST数据集大约12MB,如果没在文件夹中找到就会自动下载): mnist = input_data.read_data_sets('data/MNIST_data', one_hot=True) Extracting data/MNIST/train-images-idx3-ubyte.gzExtracting data/MNIST/train-labels-idx1-ubyte.gzExt…

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 在前两篇文章MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(一).MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(二)中,采用全连接神经网络(784-300-10),分别用非深度学习框架和基于pytorch实现,训练结果相当. 这里采用卷积神经网络(CNN)中著名的LeNet-5网…

原文:https://blog.csdn.net/aimreant/article/details/53145063 思考卷积神经网络(CNN)中各种意义 只是知道CNN是不够,我们需要对其进行解剖,继而分析不同部件存在的意义 CNN的目的 简单来说,CNN的目的是以一定的模型对事物进行特征提取,而后根据特征对该事物进行分类.识别.预测或决策等.在这个过程里,最重要的步骤在于特征提取,即如何提取到能最大程度区分事物的特征.如果提取的特征无法将不同的事物进行划分,那么该特征提取步骤将毫无意义.而实…