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深度
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深度神经网络的压缩和正则化
热门下载(点击标题即可阅读) ☞【下载】2015中国数据分析师行业峰会精彩PPT下载(共计21个文件) 文: Song Han ,转自:OReillyData 深度神经网络已经成为解决计算机视觉、语音识别和自然语言处理等机器学习任务的最先进的技术。尽管如此,深度学习算法是计算密集型和存储密集型的,这使得它难以被部署到只有有限硬件资源的嵌入式系统上。 为了解决这个限制,可以使用深度压缩来显著地减少
作者:佚名 时间:2020-07-02
深度学习四十七DSD正则化训练方法
作者:佚名 时间:2020-07-02
Deep Learning - 第六章:深度学习的正则化
前言 机器学习中的核心问题:模型的设计不仅在训练数据上表现好,并且能在新输入上泛化好; 正则化策略:以增大训练误差为代价,来减少测试误差(如果在训练误差上很小,可能出现过拟合的情况); 最好的拟合模型(最小化泛化误差的意义上)是一个适当正则化的大型模型; 参数范数惩罚 许多正则化方法通过对目标函数 J 添加一个参数范数惩罚 Ω(θ) ,限制模型的学习能力,我们将正则化后的目标函数记为: J^(θ;
作者:佚名 时间:2020-07-03
深度神经网络DNN的正则化
转载自:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6422831.html 和普通的机器学习算法一样,DNN也会遇到过拟合的问题,需要考虑泛化,这里我们就对DNN的正则化方法做一个总结。 1. DNN的L1&L2正则化 想到正则化,我们首先想到的就是L1正则化和L2正则化。L1正则化和L2正则化原理类似,这里重点讲述DNN的L2正则化。 而DNN的L2正则化通
作者:佚名 时间:2020-07-03
深度学习:神经网络正则化防止过拟合方法
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/75307522 机器学习模型过拟合可采用的方法参考[Machine Learning - X. Advice for Applying Machine Learning机器学习算法的诊断和改进] 神经网络中过拟合一般采用的是l2正则、dropout等等。 神经网络Dropout 训练神经网络模型时,如果
作者:佚名 时间:2020-07-03
DeepLearning.ai学习笔记二改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化--Week1深度学习的实用层面
更多笔记请火速前往 DeepLearning.ai学习笔记汇总 本周我们将学习如何配置训练/验证/测试集,如何分析方差&偏差,如何处理高偏差、高方差或者二者共存的问题,如何在神经网络中应用不同的正则化方法(如L2正则化、Dropout),梯度检测。 一、训练/验证/测试集(Train/dev/test sets) 一般来说为了充分利用已有数据以及让模型预测的更加一般化,通常将数据划分成训练/验证/
作者:佚名 时间:2020-07-04
《深度学习Ng》课程学习笔记02week1——深度学习的实用层面
http://www.voidcn.com/article/p-mgousslh-bnv.html 1.1 训练 / 开发 / 测试集 1.2 偏差 / 方差 低偏差高方差,则表示泛化能力不强,可能过拟合。 高偏差,则表示可能还欠拟合。 1.3 机器学习基础 1.4 正则化 逻辑回归正则化 神经网络正则化 1.5 为什么正则化可以减少过拟合? 对于S类激活函数,当W接近与零时,激活函数更加趋近于线
作者:佚名 时间:2020-07-04
深度学习这些坑你都遇到过吗?
原文地址:My Neural Network isn't working! What should I do? 如果你的神经网络不工作,该怎么办?本文作者列举了搭建神经网络时可能遇到的11个常见问题,包括预处理数据、正则化、学习率、激活函数、网络权重设置等,并提供解决方法和原因解释,是深度学习实践的有用资料。 如果你的神经网络不工作,该怎么办?作者在这里列出了建神经网络时所有可能做错的事情,以及他
作者:佚名 时间:2020-07-04
《deep learning》学习笔记7——深度学习中的正则化
http://www.voidcn.com/article/p-szufnjhl-boa.html 机器学习中的一个核心问题是设计不仅在训练集上误差小,而且在新样本上泛化能力好的算法。许多机器学习算法都需要采取相应的策略来减少测试误差,这些策略被统称为正则化。而神经网络由于其强大的表示能力经常遭遇过拟合,所以需要使用许多不同形式的正则化策略。 正则化通过对学习算法的修改,旨在减少泛化误差而不是训练
作者:佚名 时间:2020-07-04
一文概览深度学习中的五大正则化方法和七大优化策略
选自arXiv 机器之心编译 深度学习中的正则化与优化策略一直是非常重要的部分,它们很大程度上决定了模型的泛化与收敛等性能。本文主要以深度卷积网络为例,探讨了深度学习中的五项正则化与七项优化策略,并重点解释了当前最为流行的 Adam 优化算法。本文主体介绍和简要分析基于南洋理工的概述论文,而 Adam 方法的具体介绍基于 14 年的 Adam 论文。 近来在深度学习中,卷积神经网络和循环神经网络等
作者:佚名 时间:2020-07-07
深度学习中的五大正则化方法和七大优化策略
https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-12-20?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 深度学习中的正则化与优化策略一直是非常重要的部分,它们很大程度上决定了模型的泛化与收敛等性能。本文主要以深度卷积网络为例,探讨了深度学习中的五项正则化与七项优化策略,并重点解释了当前最为流行的 Adam 优化算法。本文主体介绍和
作者:佚名 时间:2020-07-07
动手学深度学习(二)——正则化(从零开始)
文章作者:Tyan 博客:noahsnail.com | CSDN | 简书 注:本文为李沐大神的《动手学深度学习》的课程笔记! 高维线性回归 使用线性函数 y=0.05+∑pi=10.01xi+noise y = 0.05 + ∑ i = 1 p 0.01 x i + noise 生成数据样本,噪音服从均值0和标准差为0.01的正态分布。 # 导入mxnet import random
作者:佚名 时间:2020-07-08
动手学深度学习(二)——正则化(gluon)
文章作者:Tyan 博客:noahsnail.com | CSDN | 简书 注:本文为李沐大神的《动手学深度学习》的课程笔记! 高维线性回归数据集 # 导入mxnet import random import mxnet as mx # 设置随机种子 random.seed(2) mx.random.seed(2) from mxnet import gluon from mxnet
作者:佚名 时间:2020-07-08
吴恩达老师深度学习视频课笔记:超参数调试、Batch正则化和程序框架
Tuning process(调试处理):神经网络的调整会涉及到许多不同超参数的设置。需要调试的重要超参数一般包括:学习率、momentum、mini-batch size、隐藏单元(hidden units)、层数、学习率衰减。一般对于你要解决的问题而言,你很难提前知道哪个参数最重要。超参值的搜索过程可以随机取值和精确搜索,考虑使用由粗糙到精细的搜索过程。 超参数
作者:佚名 时间:2020-07-08
深度学习中的正则化简介
机器学习中的一个核心问题是设计不仅在训练数据上表现好,并且能在新输入上泛化好的算法。在机器学习中,许多策略显式地被设计为减少测试误差(可能会以增大训练误差为代价)。这些策略被统称为正则化。深度学习工作者可以使用许多不同形式的正则化策略。在深度学习的背景下,大多数正则化策略都会对估计进行正则化。估计的正则化以偏差的增加换取方差的减少。一个有效的正则化是有利的”交易”,也就是能显著减少
作者:佚名 时间:2020-07-08
深度学习中的拟合欠拟合、过拟合、正则化
摘自https://testerhome.com/topics/10811 偏差(欠拟合)和方差(过拟合) 要解释这两个现象比较复杂,先从下面的图说起吧。 我们不论在逻辑回归,线性回归还是在神经网络中应用的都是线性函数。也就是我们一开始的公式:y=wx + b。 也就是我们上图最左边的图片中,是一条直线。分类算法比较直观一点的理解就是要在坐标空间中找到一个最适合的直线,让每个样本所在的点离这条线最
作者:佚名 时间:2020-07-09
深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow
最近在公司做深度学习相关的学习和实验,原来一直在自己的电脑上安装虚拟机跑,速度实在太慢,主机本身性能太弱,独显都没有,物理安装Ubuntu也没多大意义,所以考虑用公司性能最强悍的游戏主机(i7 6700+GTX 1070) 做实验,这台主机平时是用来跑HTC VIVE的,现在归我用了o(*≧▽≦)ツ。 原本以为整个一套安装下来会很顺利,一路火花带闪电的就完成了,没想到刚开始就掉坑了,然而这仅仅是悲
作者:佚名 时间:2020-05-16
深度学习环境配置:ubuntu16.04 + cuda8.0 + cudnn5.1
cuda是nvidia提供的gpu接口库 cudnn是nvidia提供的深度学习接口 一般一些深度学习框架(如tensorflow, theano, caffe)都会用到这些。 0. ubuntu16.04安装与配置 参照我的这篇文章把ubuntu 16.04, 显卡驱动安装好 http://www.voidcn.com/article/p-wlkprurf-bhs.html 1. 安装cuda8
作者:佚名 时间:2020-05-26
入门深度学习mxnet框架——运行mnist手写数字例子
搞机器学习的几大框架是必须了解,至少都跑过一遍吧!个人感觉mxnet比较好搭建的,尤其是Ubuntu环境下~~~ 一、安装必须的GCC等环境 sudo apt-get update (必须,不然会遇到安装openblas、atlas时找不到网站) sudo apt-get install build-essential git (任选一libblas-dev、libatlas-base-dev、l
作者:佚名 时间:2020-05-26
ubuntu下搭建深度学习平台Anaconda
第一步.安装Anaconda: 这里不建议使用python3.4以后的Anaconda版本,因为太新的版本(python3.5)不支持python/matlab混合编程.所以为了以后方便,建议使用python2.7的Anaconda版本。Anaconda安装完成后,numpy和scipy等百余个常见的依赖包自动安装完成。 64位:https://repo.continuum.io/archive/
作者:佚名 时间:2020-05-30
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