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深度应用

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『AI原理解读』MindSpore1.2强大并行能力介绍与解读

MindSpore 自动并行提供了 5 维的并行方式：数据并行、算子级模型并行、Pipeline 模型并行、优化器模型并行和重计算，并且在图编译阶段，有机融合了 5 个维度的并行。这 5 维并行方式组合起来构成了盘古的并行策略。

2022-01-05

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[知乎作答]·神经网络对于输入的维度不一致的处理

神经网络机器学习深度学习人工智能批量计算

[知乎作答]·神经网络对于输入的维度不一致的处理本文内容选自笔者在知乎上的一个作答，总结下来作为神经网络对于输入的维度不一致的处理教程。。 1.问题描述神经网络中，如果每次输入的维度不一致应该怎么处理？神经网络中，如果每次输入的维度不一致应该怎么处理？假设一队人，有时候这队人有三个（3个输入神经元），有时候这堆人有四个（四个输入）。 2.笔者作答由于一般网络对输入尺寸有固定的要求。这是为什么呢？因为网络的机构和参数决定了需要固定。这是一个在深度学习开发很常遇到的问题。解决方

2019-06-27

2.7K0

[深度概念]·Keras实现DenseNet

批量计算神经网络

先来一张图，便于理解网络结构，推荐的dense_block一般是3。两个dense_block之间的就是过渡层。每个dense_block内部都使用密集连接。

2019-06-27

1.5K0

[深度学习概念]·数据归一化问题

个人主页--> https://xiaosongshine.github.io/

2019-06-27

6790

[深度学习概念]·数据批归一化解析

批量计算机器学习深度学习人工智能神经网络

BN是由Google于2015年提出，这是一个深度神经网络训练的技巧，它不仅可以加快了模型的收敛速度，而且更重要的是在一定程度缓解了深层网络中“梯度弥散”的问题，从而使得训练深层网络模型更加容易和稳定。所以目前BN已经成为几乎所有卷积神经网络的标配技巧了。

2019-06-27

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