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深度卷積神經網絡(CNN tricks)調參技巧(一)學習率調節
時間 2019-12-08
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作卷積神經網路方面的研究,有時會遇到一些苦惱。大抵是: 一、復現別人的網絡,得不到相同的表現。 二、本身的網絡調參,結果調不上去。 因此有些大佬就總結了一些調參的tricks,在這裏學習記錄一下,而後加上一些本身的理解。 影像神經網絡效果的因素可能有但不限於如下幾點:html 學習率調節 優化器 初始化方法 標籤平滑 歸一化 學習率 好的學習率可讓調參過程事半功倍,那麼什麼是好的學習率呢, sou
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