1、神经网络需要设置的参数有2种:“超参数”和“参数初始值(weight)”,下面分别介绍2类参数的设置方式: 神经网络需要调节的hyperparameter: 1)神经网络需要调节的超参数: 2)超参数搜索方式: 可以用“规则搜索(left)”也可以用“随机搜索(right)”,如下图所示: 一般,“随机选取”要优于“规则选取”,因为相比规...
然后可以用triplet loss,margin这个参数的设置很重要。 batchsize设置小一点通常会有一些提升,某些任务batchsize设成1有奇效。 embedding层的embedsize可以小一些(64 or 128),之后LSTM或CNN的hiddensize要稍微大一些(256 or 512)。(ALBERT论文里面大概也是这个意思) 模型方面,可以先用2或3层LSTM试一下,通常效果都...
LSTM中的hidden size:LSTM中的隐藏层维度大小也对结果有一定的影响,如果使用300dim的外部词向量的话,可以考虑hidden size =150或者是300,对于hidden size我最大设置过600,因为硬件设备的原因,600训练起来已经是很慢了,如果硬件资源ok的话,可以尝试更多的hidden size值,但是尝试的过程中还是要考虑一下hidden size 与...
假设输入维度是[1x100x128],FC的隐藏参数为256,那么这一层网络的参数量为100*128*100*256=312M,而一个DNN网络往往有很多个隐藏层,最后的结果就是该模型的参数量非常的巨大,非常难以训练,所以实际应用中往往是堆叠的CNN/LSTM+1~2个FC层。 FC层结构 2、CNN CNN即由卷积层(Conv层)构建的网络结构。深度学习之...
然后开始训练和测试,设置迭代次数为100000,设置earlystop为1000,如果迭代1000次,loss没有发生变化则终止...
在深度学习中,有许多不同的深度网络结构,包括卷积神经网络(CNN或convnet)、长短期记忆网络(LSTM)和生成对抗网络(GAN)等。 在计算机视觉领域,对卷积神经网络(简称为CNN)的研究和应用都取得了显著的成果。CNN网络最初的诞生收到了动物视觉神经机制的启发,目前已成功用于机器视觉等领域中。
对于特征维128的输入,LSTM单元数为64的网络来说,LSTM的参数量为:((128 + 64) * 64 + 64) * ...
2 基于CNN-LSTM的回归预测模型 2.1 定义CNN-LSTM网络模型 2.2 设置参数,训练模型 50个epoch,MSE 极小,CNN-LSTM回归预测模型预测效果显著,模型能够充分提取数据特征,收敛速度快,性能优越,预测精度高,适当调整模型参数,还可以进一步提高模型预测表现。 注意调整参数: ...
在RNN中对于每个FFN,最开始输入状态和隐藏状态是concat在一起作为输入的,因此每个FFN具有(h+i) x h + h个参数。所以总的参数量的计算公式为: 代码语言:javascript 复制 num_params=g ×[(h+i)×h+h] 我们来看以下LSTM的例子,含有2个隐藏单元,输入维度为3,图示如下: ...