Deep Learning中的一些Tips詳解（RELU+Maxout+Adam+Dropout）
本文主要講若是咱們的Deep Learning出現了一些很差的結果，咱們該怎麼辦。學習前請先參考：反向傳播算法(Backpropagation)----Gradient Descent的推導過程 html 目錄 1、概述 2、training set上表現很差 1.新的激活函數 2.RELU 3.RELU的變形 3.Maxout 1.思想 2.訓練 4.梯度更新 1.Adagrad 2.RMSPr
相關文章
- 1. deep learning tips
- 2. 【keras】一些tips
- 3. tips for deep learing
- 4. 【python】一些tips
- 5. Deep Learning基礎--word2vec 中的數學原理詳解
- 6. Deep Learning的案例FasterRCNN（一）
- 7. Flutter開發中的一些Tips（三）
- 8. Flutter開發中的一些Tips（二）
- 9. Flutter開發中的一些Tips
- 10. Deep Learning 參數的理解
- 更多相關文章...
- • 免費ARP詳解 - TCP/IP教程
- • ARP協議的工作機制詳解 - TCP/IP教程
- • Scala 中文亂碼解決
- • Flink 數據傳輸及反壓詳解
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. No provider available from registry 127.0.0.1:2181 for service com.ddbuy.ser 解決方法
- 2. Qt5.7以上調用虛擬鍵盤(支持中文)，以及源碼修改(可拖動，水平縮放)
- 3. 軟件測試面試- 購物車功能測試用例設計
- 4. ElasticSearch（概念篇）：你知道的, 爲了搜索…
- 5. redux理解
- 6. gitee創建第一個項目
- 7. 支持向量機之硬間隔（一步步推導，通俗易懂）
- 8. Mysql 異步複製延遲的原因及解決方案
- 9. 如何在運行SEPM配置嚮導時將不可認的複雜數據庫密碼改爲簡單密碼
- 10. windows系統下tftp服務器使用
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
