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  1. Deep-Learning-Tricks:遇到的深度学习技巧-源码

  2. 模型 (1)模型自身结构 -> 模型的表达能力 (2)超参数选择 (3)数据模型不匹配 (4)数据集构造:没有足够数据、分类不均衡、有噪声的标签、训练集和测试集分布不均衡 欠拟合 (1)让模型更大:给模型加入更多的层 eg.ResNet-50 -> resNet-101,每层中更多的单元; (2)减少正则化 (3)错误分析:(训练集和测试集的分布偏差)测试时候出现问题进行分析,训练集缺少哪些情况导致错误,后续将在训练集中加入此类数据纠正偏差; (4)改进模型架构 (5)调节超参数:手
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-25
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42099815
  1. DenseNet:比ResNet更优的CNN模型

  2. 本文来自于个人博客,本篇文章首先介绍DenseNet的原理以及网路架构,然后讲解DenseNet在Pytorch上的实现。在计算机视觉领域,卷积神经网络(CNN)已经成为最主流的方法,比如最近的GoogLenet,VGG-19,Incepetion等模型。CNN史上的一个里程碑事件是ResNet模型的出现,ResNet可以训练出更深的CNN模型,从而实现更高的准确度。ResNet模型的核心是通过建立前面层与后面层之间的“短路连接”(shortcuts,skipconnection),这有助于训练
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:788480
    • 提供者:weixin_38518376