訓練神經網路為什麼要把訓練資料打亂？

阿新 • • 發佈：2020-10-16

不把資料打亂的訓練和測試的效果：
在這裡插入圖片描述

打亂訓練資料後得到的訓練和測試效果要好的多：
在這裡插入圖片描述
反思：我想到把資料打亂來獲得好的效果，這種靈感是來自參考了老師的程式，老師的程式中把資料進行了打亂，效果不錯。所以，還是要多向別人學習啊，看書也好，向別人討教也好，看論文也好，看的多了，知道的多了，方法也就多了。

不把資料打亂的訓練和測試的效果：打亂訓練資料後得到的訓練和測試效果要好的多：反思：我想到把資料打亂來獲得好的效果，這種靈感是來自參考了老師的程式，老師的程式中把資料進行了打亂，效果不錯。所以

技術標籤：linux神經網路深度學習linux 在程式碼有bug，或者計算量實在過大的情況下，經常出現網路執行後無反應的情況。目前嘗試過兩種方法：

1.對LeNet-5的改進將kernel_size=5的卷積層變為兩層kernel_size=3的卷積層，並加入batch_normalization，具體實現如下：

一直不太明白詞向量怎樣產生，搜尋生成原理後，自己分別使用word2vector和自建單隱層神經網路進行訓練（資料集優美，量少，不用太在意訓練效果，主要記錄流程）

浙江財經大學專業實踐深度學習tensorflow——陽誠磚 1.案例描述使用卷積神經網路對CIFAR-10資料集進行分類

在實際應用中，我們常常需要自制資料集，解決本領域應用，而資料通常是圖片或文字，需要做格式轉換，才能在訓練時使用。

該內容來自---https://blog.csdn.net/weixin_43974748/article/details/89600269 使用Tensorflow建立自己的資料集，並訓練

技術標籤：《動手學深度學習》記錄 1.PyTorch搭建神經網路模型的四種方法參考https://www.cnblogs.com/picassooo/p/12817629.html

人工智慧本質上是一門研究如何用機器代替人類的學科，工程師們嘗試用各種演算法模型來賦予機器像人類一樣的思考與聯想能力。

Fashion MMIST資料集是一個現成的資料集，可以直接用來學習深度學習其中包括70000張圖片，10個類別，28*28畫素，用於訓練神經元網路

我就廢話不多說了，大家還是直接看程式碼吧~ 註釋講解版： # Classifier example import numpy as np

上一篇文章介紹了後訓練量化的基本流程，並用 pytorch 演示了最簡單的後訓練量化演算法。

作者|Peter Yu 編譯|Flin 來源|towardsdatascience 最近，我一直在尋找方法來加快我的研究和管理我的實驗，特別是圍繞著寫訓練管道和管理實驗配置檔案這兩個方面，我發現這兩個新專案叫做PyTorch Lightning和Hydra。

作者|Andre Ye 編譯|VK 來源|Towards Data Science 回撥函式是神經網路訓練的重要組成部分

點選上方“AI公園”，關注公眾號，選擇加“星標“或“置頂” 作者：Tivadar Danka

卷積神經網路學習——第二部分：卷積神經網路訓練的基本流程一、序言二、訓練流程1、資料集引入2、構建網路（1）四層卷積神經網路（2）兩層全連線層網路

首先給出一個程式碼地址： https://gitee.com/devilmaycry812839668/CartPole-PolicyNetwork 強化學習中的策略網路演算法。《TensorFlow實戰》一書中強化學習部分的策略網路演算法，模擬環境為gym的CartPole，本專案

技術標籤：神經網路卷積深度學習tensorflow遷移學習使用keras上的VGG16模型對ImageNet的訓練結果進行特徵提取，並在貓狗分類中應用，同時進行了資料增強。程式碼如下：

技術標籤：PyTorch學習筆記pythonpytorch PyTorch 教程系列：https://blog.csdn.net/qq_38962621/category_10652223.html