x’=(x-μ)/σ 注意:CNN一般不做PCA和白化; 3.权值初始化 全0不可以:会让网络变得对称,反向传播后不同结点学到了相同参数,导致无法训练网络。 接近于0的: 随机生成的正态分布或者数值较小的均匀分布来初始化。 正态分布: W=0.01*numpy.Random.randn(D,H) 哈维尔/Xavier 初始化(一般用这个): 随机初始...
百度试题 结果1 题目下列哪个是CNN 网络的超参数。 A. 权重 B. 偏置 C. 激活函数 D. 学习率 相关知识点: 试题来源: 解析 D
然而,CNN性能很大程度上取决于其超参数,而为CNN配置合适的超参数通常面临着以下3个挑战:(1)不同类型CNN超参数的混合变量编码问题;(2)评估候选模型的昂贵计算成本问题;(3)确保搜索过程中收敛速率和模型性能问题。针对上述问题,提出一种基于高斯过程(GP)和粒子群优化算法(PSO)的混合模型优化算法(GPPSO),用于自动搜索...
而CNN识别目标的过程,是先寻找诸如边缘、线段和曲线等相关低级特征,然后使用多个卷积层来构建更多抽象的高级特征。 在卷积层的学习过程中,CNN网络通过共享多个卷积核(或特征检测器)的权值,来学习每张图片的局部信息,并用于构建抽象特征图谱。卷积核共享特性大大降低了训练网络所需的参数量。 由于经过训练的检测器可以通...
欢迎来到这个神经网络编程系列。 在这一节中,我们将看到如何在保持训练循环和组织结果的同时,轻松地试验大量的超参数值。 清理训练循环并提取类别 当我们在训练循环中退出几节时,我们建立了很多功能,使我们可以尝试许多不同的参数和值,并且还使训练循环中的调用需求可以得到结果 进入TensorBoard。
在深度神经网络中,调整超参数组合并非易事,因为训练深层神经网络十分耗时,且需要配置多个参数。 接下来,我们简单列举几个影响CNN网络的关键超参数。 学习率 学习率是指在优化算法中更新网络权重的幅度大小。 学习率可以是恒定的、逐渐降低的、基于动量的或者是自适应的,采用哪种学习率取决于所选择优化算法的类型,如...
在卷积层的学习过程中,CNN网络通过共享多个卷积核(或特征检测器)的权值,来学习每张图片的局部信息,并用于构建抽象特征图谱。卷积核共享特性大大降低了训练网络所需的参数量。 由于经过训练的检测器可以通过卷积层重复用来组合地检测图片中的抽象特征,因此卷积神经网络更适用于复杂的图像识别任务。
超参数调整 在深度神经网络中,调整超参数组合并非易事,因为训练深层神经网络十分耗时,且需要配置多个参数。 接下来,我们简单列举几个影响CNN网络的关键超参数。 学习率 学习率是指在优化算法中更新网络权重的幅度大小。 学习率可以是恒定的、逐渐降低的、基于动量的或者是自适应的,采用哪种学习率取决于所选择优化算法...
当然,可根据神经网络的理论经验,进行超参数的手动调整在一些场景下也是可行的。 可视化 我们可以通过可视化各个卷积层,来更好地了解CNN网络是如何学习输入图像的特征。 可视化有两种直接方式,分别是可视化激活程度和可视化相关权重。在网络训练过程中,卷积层的激活情况通常会变得更为稀疏和具有局部特性。当不同输入图像的...
然而,CNN性能很大程度上取决于其超参数,而为CNN配置合适的超参数通常面临着以下3个挑战:(1)不同类型CNN超参数的混合变量编码问题;(2)评估候选模型的昂贵计算成本问题;(3)确保搜索过程中收敛速率和模型性能问题。针对上述问题,提出一种...