https://www.zhihu.com/question/32673260
本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：深度学习中的batch的大小对学习效果有何影响？ - Python技术站
微信扫一扫 
支付宝扫一扫
利用 Flask 搭建 PyTorch 深度学习服务
上一篇
2023年4月10日
深度学习的本质
下一篇
2023年4月10日
相关文章
-
Predicting effects of noncoding variants with deep learning–based sequence model | 基于深度学习的序列模型预测非编码区变异的影响
Predicting effects of noncoding variants with deep learning–based sequence model PDF Interpreting noncoding variants – 非常好的学习资料 这篇文章的第一个亮点就是直接从序列开始分析，第二就是使用深度学习获得了很好的预测效果。 This i…
-
真实世界的人工智能应用落地——OpenAI篇 ⛵
本文介绍大名鼎鼎的 OpenAI！概述其发展历程，并介绍几款已经实际落地的 AI 应用：GPT3、CLIP、DALL·E 2、Whisper、Codex、ChatGPT。 ? 作者：韩信子@ShowMeAI? 深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42? 本文地址：https://www.showmeai.…
-
用深度强化学习玩FlappyBird
学习玩游戏一直是当今AI研究的热门话题之一。使用博弈论/搜索算法来解决这些问题需要特别地进行周密的特性定义，使得其扩展性不强。使用深度学习算法训练的卷积神经网络模型（CNN）自提出以来在图像处理领域的多个大规模识别任务上取得了令人瞩目的成绩。本文是要开发一个一般的框架来学习特定游戏的特性并解决这个问题，其应用的项目是受欢迎的手机游戏Flappy Bird，控…
-
[深度学习]Wake-Sleep算法
本文翻译自2007-To recognize shapes, first learn to generate images, Geoffrey Hinton. 第五种策略的设计思想是使得高层的特征提取器能够和底层的进行通信, 同时可以很容易地使用随机二态神经元的分层网络来实现. 这些神经元的激活概率是关于总输入的一个平滑非线性方程: 其中si和sj是神经…
-
深度学习——L0、L1及L2范数
在深度学习中，监督类学习问题其实就是在规则化参数同时最小化误差。最小化误差目的是让模型拟合训练数据，而规则化参数的目的是防止模型过分拟合训练数据。 参数太多，会导致模型复杂度上升，容易过拟合，也就是训练误差小，测试误差大。因此，我们需要保证模型足够简单，并在此基础上训练误差小，这样训练得到的参数才能保证测试误差也小，而模型简单就是通过规则函数来实现的。 规则…
-
转：深度学习课程及深度学习公开课资源整理
深度学习课程及深度学习公开课资源整理 这里整理一批深度学习课程或者深度学习相关公开课的资源，持续更新，仅供参考。 1. Andrew Ng (吴恩达) 深度学习专项课程 by Coursera and deeplearning.ai 这是 Andrew Ng 老师离开百度后推出的第一个深度学习项目（deeplearning.ai)的一个课程: Deep Le…
-
深度学习原理与框架-卷积网络细节-数据增强策略 1.翻转 2.随机裁剪 3.平移 4.旋转角度
数据增强表示的是，在原始图像的基础上，对数据进行一定的改变，增加了数据样本的数量，但是数据的标签值并不发生改变， 图片中可以看出对猫这张图片进行了灰度值的变化，但是猫的标签并没有发生改变 常见的数据增强的策略： 1. Horizontal flips 翻转， 左右翻转，将左边的像素点放在右边，将右边的像素点放在左边 2.Random crops/scales…
