超参上，learning rate最重要，推荐了解cosine learning rate，其次是 batchsize 和weight decay。当你的...
其实我觉得重要的不是调参技巧,而是如何训收敛一个模型,具有模型构建的工程能力。 掌握这个技能,我用了至少2年多。甚至更多。 我先介绍一下自己,计算机视觉方向,有两篇实习经历(旷视+字节,有实习经验需求的可以看看我别的帖子),依靠工程经验在旷视产出论文一篇,比赛第一名一个。在字节进一步积累工程经验,从0到1的...
CNN与传统ANN 算法的主要区别在于权值共享以及非全连接。权值共享能够避免算法过拟合,通过拓扑结构建立层与层间非全连接空间关系来降低训练参数的数目,同时也是CNN的基本思想。CNN的实质是学习多个能够提取输入数据特征的滤波器,通过这些滤波器与输入数据进行逐层卷积及池化,逐级提取隐藏在数据中拓扑结构特征。随网络结构层...
CNNs are critical to deep learning and enabling diverse use cases across industries and the globe. But to truly grasp their impact, you have to understand how they are developed. CNN development is a time-consuming and complex three-step process, which includes training, optimization, and infere...
CNN(convolutional neural networks)是Deep Learning在计算机视觉领域的一个成功模型结构,当然不止计算机视觉,语音识别或者文本识别等领域也可以应用,但在计算机视觉领域应用最为广泛,也更为成熟。本文尝试从简单的图像处理方法入手,进而引出CNN的结构和处理方法,最后探讨下谷歌的Alpha-Go是如何采用CNN结构进行训练的。
CNNs and Deep Q Learning 前面的一篇博文介绍了函数价值近似,是以简单的线性函数来做的,这篇博文介绍使用深度神经网络来做函数近似,也就是Deep RL。这篇博文前半部分介绍DNN、CNN,熟悉这些的读者可以跳过,直接看后半部分的Deep Q Learning Part。 Generalization...
后,一副图像变成了好多副特征图(feature map)这时候再进行convolution时,该怎么办呢?所以去瞅了瞅CNN的相关论文。 CNN最经典的案例应该是LeNet-5这个数字识别的任务了吧。这里可以看下Yann Lecun大牛网页 http://yann.lecun.com/exdb/lenet/index.html, 以及tutorial: http://deeplearning.net/tutorial/lenet...
Theano的CNN模型代码要点：Theano的说明文档” Deep Learning Tutorial”的6.10.1章节对各个超参数的设置...
由于Deep Learning 现在如火如荼的势头,在各种领域逐渐占据 state-of-the-art 的地位,上个学期在一门课的 project 中见识过了 deep learning 的效果,最近在做一个东西的时候模型上遇到一点瓶颈于是终于决定也来了解一下这个魔幻的领域。 据说Deep Learning 的 break through 大概可以从 Hinton 在 2006 年提出的用...
CNN:适合于图像数据 RNN:适合(一维)时间序列数据 structured data结构化数据与unstructured data非结构化数据 1.4 为什么深度学习会兴起? data(big data) computer(CPU、GPU) algorithms 好的算法的提升和计算机性能的改进都是为了计算速度的提升,使得程序可以在可接受的时间内完成。而大数据更大的作用在于得到结果的准确...