神经网络训练收敛代码

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神经网络训练细节与注意点

转载自良有以也 神经网络训练细节与注意点 本文主要包括以下内容： 梯度检查 合理性（Sanity）检查 检查学习过程 损失函数 训练集与验证集准确率 权重：更新比例 每层的激活数据与梯度分布 可视化 参数更新 一阶（随机梯度下降）方法，动量方法，Nester
ayew 5年前 1345

新颖训练方法——用迭代投影算法训练神经网络

首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/72738 作者介绍：Jesse Clark 研究相位恢复的物理学家、数据科学家，有着丰富的建设网站与设计手机应用的经验，在创业公司有着丰富的经验，对创业有着极大的热情。 Github:
uncle_ll 6年前 1250

新颖训练方法——用迭代投影算法训练神经网络

更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 作者介绍：Jesse Clark 研究相位恢复的物理学家、数据科学家，有着丰富的建设网站与设计手机应用的经验，在创业公司有着丰富的经验，对创业有着极大的热情。 Github: htt
【方向】 7年前 6405

如何调试神经网络（深度神经网络）？

神经网络的调试基本上难于绝大多数的程序，因为大部分的神经网络的错误不会以类型错误或运行时错误显现，他们只是使得网络难以收敛。 如果你是一个新人，这可能会让你非常沮丧。一个有经验的网络训练者可以系统的克服这些困难，尽管存在着大量似是而非的错误信息，比如： 你的网
知与谁同 6年前 993

实战篇：如何用Keras建立神经网络（附全部代码）

Keras是目前最受欢迎的深度学习库之一，对人工智能的商业化做出了巨大贡献。它使用起来非常简单，它使你能够通过几行代码就可以构建强大的神经网络。在这篇文章中，你将了解如何通过Keras构建神经网络，并且将用户评论分为两类：积极或消极来预测用户评论的情感。这就是
【方向】 6年前 6197

从零开始教你训练神经网络（附公式&学习资源）

作者从神经网络简单的数学定义开始，沿着损失函数、激活函数和反向传播等方法进一步描述基本的优化算法。在理解这些基础后，本文详细描述了动量法等当前十分流行的学习算法。此外，本系列将在后面介绍 Adam 和遗传算法等其它重要的神经网络训练方法。 I. 简介 本文是作
技术小能手 6年前 2759

带你读《C#神经网络编程》之二：构建第一个神经网络

点击查看第一章点击查看第三章 第2章 构建第一个神经网络 现在我们已经快速地对神经网络进行了复习，这是一个好的起点，为了不让大家抓狂，我们先编写一个非常简单的神经网络。我们将为几个函数搭建基本框架，以便你更好地了解将要使用的许多API的背后详情。我们将从头到
温柔的养猫人 4年前 929

如何使用优化器让训练网络更快——神经网络的奥秘

通过使用Numpy来创建神经网络，让我意识到有哪些因素影响着神经网络的性能。架构、超参数值、参数初始化，仅是其中的一部分，而这次我们将致力于对学习过程的速度有巨大影响的决策，以及所获得的预测的准确性—对优化策略的选择。我们会研究很多流行的优化器，研究它们的工作
【方向】 5年前 1336

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