深度學習複習總覽（四）
深度模型優化與正則化：
-
網路優化
目的：經驗風險最小化。對於低維來說，目的是逃離區域性最優點；對於高維來說，則是逃離鞍點。 -
梯度下降
批量梯度下降、小批量梯度下降、隨機批量梯度下降。
-
學習率
流程：學習率預熱、學習率衰減、學習率週期調整、自適應學習率。
1）學習率預熱：
2）學習率衰減
3）週期性學習率調整
4）自適應學習率
-
緩解batch小導致的幅度震盪
動量法
比較：
-
引數初始化
-
資料初始化
-
超引數優化
-
過擬合-正則化
有點累了—以後再寫
相關推薦
深度學習複習總覽（四）
深度模型優化與正則化： 網路優化 目的：經驗風險最小化。對於低維來說，目的是逃離區域性最優點；對於高維來說，則是逃離鞍點。梯度下降 批量梯度下降、小批量梯度下降、隨機批量梯度下降。學習率流程：學
深度學習複習總覽（三）
前饋神經網路： https://blog.csdn.net/qq_37534947/article/details/107832979 補充： 人工神經網路的三大要素：萬能近似定理：可以看到只需要一個線性輸出層和一個隱藏層組成的神經網路就可以近似任何函式
深度學習複習總覽（一）
一：緒論 人工智慧：使一部機器人像人一樣進行感知、認知、決策、執行的人工程式或系統。 標誌事件表：人工智慧誕生：1956年的達特茅斯會議 三個層面：目前處於第二個分類：三起兩落：其中第一次是感知機的
深度學習複習總覽（五）
文章目錄 卷積神經網路一、三個特點二、卷積和互相關三、卷積操作四、反向傳播五、池化六、增加輸出單元的感受野七、卷積網路發展歷程
【學習筆記】Pytorch深度學習—優化器（二）
前面學習過了Pytorch中優化器optimizer的基本屬性和方法，優化器optimizer的主要功能是 “管理模型中的可學習引數，並利用引數的梯度grad以一定的策略進行更新”。本節內容分為4部分，(1)、（2）首先了解2個重要概念
【學習筆記】Pytorch深度學習—優化器（一）
前面我們學習過了損失函式，損失函式Loss是衡量模型輸出與真實標籤之間的差異的。有了損失函式Loss，通過Loss根據一定的策略 來更新模型中的引數使得損失函式Loss逐步降低；這便是優化器optimizer的任務。本節優化器
【學習筆記】Pytorch深度學習—損失函式（二）
5、nn.L1Loss 迴歸任務中常用的損失函式。 功能：計算模型輸出inputs與真實標籤target之差的絕對值
Redis學習之路（四）之Redis叢集
Redis學習之路（四）之Redis叢集 Redis叢集 1、Redis Cluster簡介 Redis Cluster為Redis官方提供的一種分散式叢集解決方案。它支援線上節點增加和減少。 叢集中的節點角色可能是主，也可能是從，但需要保證每個主
SpringCloud學習----陽哥（四）
一：Eureka註冊中心-------------p15 之前消費者比較少的時候，完全可以用前面講的例子restTemplate來完成消費到服務方的呼叫，但是當消費者比較多的時候。就需要Eureka。
深度學習之Pytorch（一）神經網路基礎及程式碼實現
1.1 Tensor (張量) Tensor 可以和 numpy 的 ndarray相互轉換Tensor有不同資料型別，有32位浮點型torch.FloatTensor、64位浮點型 torch.DoubleTensor等
從零開始學習 JD Chain（四）-使用穿透式檢索-Release
注意： 要想使用穿透式檢索，必須首先部署好JDChain並且安裝啟動高階檢索應用。也就是首先要完成：“從零開始部署JDChain”和“從零開始安裝穿透式檢索”這兩篇文章的內容。
由淺入深 學習 Android Binder（四）- ibinderForJavaObject 與 javaObjectForIBinder
技術標籤：【Android】androidbinderipc多程序程序 概述 前文已經解析了java層binder在native層的形式。
【超詳細】MySQL學習筆記彙總（四）
MySQL學習筆記彙總（四） 五、進階3：排序查詢 select * from employees; select 查詢列表
深度學習程式碼入門（二）：tf下的Keras介面，非自定義網路初步實現
技術標籤：深度學習 from tensorflow.keras import layers # 匯入常見網路層類 匯入常見網路層，比如說常用的非線性啟用函式relu、softmax都可以。
Hive學習視訊心得（四）常用查詢函式
技術標籤：大資料——數倉工具Hivehive大資料資料倉庫hadoopmapreduce 文章目錄 常用查詢函式1、空欄位賦值（NVL）2、CASE WHEN（相當於java的switch case）3、行轉列（聚合）4、列轉行5、視窗函式（開窗函式）
強化學習論文研讀（四）——Deep Reinforcement Learning with Double Q-Learning
技術標籤：論文研讀深度學習強化學習python演算法 double Q learning + DQN的合成演算法。
程式設計日記：Java學習之路（四）
4.迴圈語句 4.1迴圈語句： 當某個條件滿足時反覆執行一段程式碼塊，直到這個條件不滿足時跳出迴圈繼續執行後面的程式碼。
python深度學習入門程式碼（一）
看的是《深度學習入門：基於 Python 的理論與實現》這本書的配套程式碼，但是不太看得懂，慢慢看。。。。
並行多工學習論文閱讀（四）：去偏lasso實現高效通訊
在分散式的環境中，已有的基於近端梯度的同步/非同步優化演算法需要多輪的通訊，時間開銷較大。這樣，如何實現機器間的有效通訊是我們必須要想辦法解決該問題。論文《distributed multitask learning》提出的演算法
深度學習-神經網路（思想）
機器學習中，人工選擇資料（資料獲取）、提取特徵（特徵工程）、選擇演算法（建立模型）、得到結果（評估應用）