所以在模型训练过程中记录信息(checkpoint)是非常重要的一点。模型训练的五个过程:数据、损失函数、模型、优化器、迭代训练。这五个步骤中数据和损失函数是没法改变的,而在迭代训练的过程中模型的一些可学习参数和优化器中的一些缓存是会变的,所以需要保留这些信息,另外还需要保留迭代的次数和学习率。 在运行推理之前,...
具体模型选择,小编觉得可以先从模型的复杂度,实时性,准确性先考虑过滤掉不合适的模型,然后从一个模型复杂多小的模型开始,使用它的预训练模型进行训练,通过训练后的loss和收敛情况等因素,来判断是否选择更复杂的模型 超参数 在深度学习中,超参数是指那些需要手动设置的参数,这...
1.为模型创建测试集 建立好一个模型之后我们要怎么评估它的好坏以及泛化的能力(由具体的,个别的扩大为一般的能力)呢?这时候就需要引进测试集的概念。 如上图,空心代表测试集数据,实心代表训练集数据。我们对两个模型分别进行了不同的拟合,那么两个模型哪个效果比较好呢?从拟合角度来看两者的拟合效果差不多。但是引...
1. 模型选择：根据问题的特点和需求选择适合的深度学习模型。常见的深度学习模型包括卷积神经网络、循环神经网络和深度自编码网络等。2. 架构设计：根据问题的复杂程度和数据的特征设计合适的模型架构。常见的模型架构设计技巧包括添加隐藏层、调整神经元数量和调整学习率等。3. 激活函数选择：选择合适的激活函数可以提高...
深度学习是一种高级的机器学习形式,它通过连接的神经元网络模拟人类大脑学习的方式。学习目标 在本模块中,你将了解: 深度学习的基本原则 如何使用 PyTorch 或 Tensorflow 训练深度神经网络 (DNN) 如何使用 PyTorch 或 Tensorflow 训练卷积神经网络 (CNN) 如何通过 PyTorch 或 Tensorflow 使用迁移学习来训练卷积神经网络...
从优化的角度将当前加速训练的思路总结为以下几个方面: 学习率。学习率是非凸优化的一个重要超参数,也是当前深度网络训练的关键。像Adam及其变型这样的自适应方法在深度模型方面取得了卓越的进展。一些基于高阶梯度调整学习率的策略也有效地实现了加速训练。学习率衰减的实施也会影响训练过程中的表现。
在网络模型训练之前,对各个节点的权重和偏置进行初始化赋值的过程 目的:防止模型在通过深度神经网络的正向传递过程中爆炸或消失。如果发生这种情况,损失梯度将太大或太小而无法向后流动,并且网络将需要更长的时间来收敛 理想的参数初始化应该满足什么条件?
深度学习三步走(三)训练篇 很多新手小白对于训练这一阶段总是没有理清楚,本篇文章就来讲讲训练是怎么完成的以及代码实战。 在前面两篇中,提到了数据的处理和神经网络模型的搭建,现在我们用Paddle2.0框架来完成最终的训练,首先快速实现一个手写数字识别训练。 前面两篇可以看链接 深度学习三步走(一)数据篇 深度学习...
一、云端深度学习平台的概述 云端深度学习平台是指将深度学习模型训练过程放在云端进行，通过云计算资源和分布式计算来提供强大的计算能力和丰富的数据处理能力。云端深度学习平台通常提供硬件资源、软件环境、算法模型和数据等一系列支持，使得用户能够更高效地进行模型训练和优化。二、云端深度学习平台的优势 1. 强大的计算...
动手深度学习——训练详解 前言 一、线性模型 1.线性回归 二、分类精准度 1.定义accuracy函数: 2.精度函数 3.训练 4.画图 5.train_ch3函数 三、卷积网络训练 1.精度计算 2.训练模型 总结 前言 在刚刚入门深度学习的大坑时,怎么完成一次训练往往是第一道门槛。而完成一次训练大概有两个难点,其一是数据集的搭建...