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1
回答
Keras应用程序(传输
学习
)
deep-learning
、
conv-neural-network
、
transfer-learning
在此,我想要求对转移
学习
作出澄清。关于
深度
学习
的澄清和解释
浏览 9
提问于2022-04-02
得票数 -1
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1
回答
为什么训练错误会在没有改变
学习
率的情况下跳跃?
tensorflow
、
machine-learning
、
deep-learning
、
gradient-descent
学习
率相同(批量梯度下降)。批次大小为32。是什么导致了这种跳跃,如何解释这种跳跃?
浏览 19
提问于2017-12-24
得票数 1
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3
回答
为什么
深度
学习
模型与机器
学习
模型相比不稳定?
machine-learning
、
deep-learning
、
cnn
、
logistic-regression
、
weight-initialization
我想知道为什么
深度
学习
模式如此不稳定。假设我使用相同的数据集多次训练机器
学习
模型(例如logistic回归),并多次训练
深度
学习
模型(例如LSTM)。在此之后,我计算了每个模型的平均值及其标准差。
深度
学习
模型的标准差比机器
学习
模型的标准差大得多。为什么会这样? 这与
深度
学习
方法中的权值
初始化
有关吗?如果是这样的话,为什么模型不总是收敛在同一点上呢?
浏览 0
提问于2021-11-09
得票数 4
1
回答
为什么权值和偏差的
初始化
应该选择在0左右?
deep-learning
、
stanford-nlp
、
randomized-algorithms
我读过这个:我不明白的是为什么权值或偏差的
初始化
应该在0左右?
浏览 0
提问于2017-08-09
得票数 15
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2
回答
用于权重
初始化
的预训练
深度
学习
模型
machine-learning
、
deep-learning
、
computer-vision
当预训练
深度
学习
模型(假设是
深度
卷积神经网络)以实现良好的权重
初始化
时,我是使用整个训练集而不进行验证(以避免信息泄漏),还是只使用训练集的子集?
浏览 24
提问于2020-07-07
得票数 0
回答已采纳
1
回答
隐藏层的所有节点的输入都是相同的,那么它们在输出中如何区分?
machine-learning
、
deep-learning
、
neural-network
、
recurrent-neural-network
、
densenet
我刚接触
深度
学习
,并试图理解隐藏层背后的概念,但我对以下内容不太清楚: 假设有3个隐藏层。当我们将第二层所有节点的输出作为第三层所有节点的输入时,那么当第三层节点获得相同的输入+相同的
参数
初始化
时,这对第三层节点的输出有什么影响(根据我所读到的,我假设一层的所有节点都获得相同的
参数
随机权重)
浏览 9
提问于2020-03-12
得票数 0
1
回答
学习
能力:
深度
学习
与传统(浅层)
学习
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
目前,我正在古瑟拉上一门课程,在课程中,吴家富画出了以下图片:有人知道有什么引用/推理可以证明所绘制的图形是正确的吗?是否进行了任何实验来获得它?如果是的话,你能指给我看吗?谢谢
浏览 0
提问于2019-01-29
得票数 6
1
回答
评价最佳模型
machine-learning-model
、
overfitting
假设我有两个模型列车精度= 92.4%测试精度= 35.3%列车精度= 37.0%测试精度= 34.1% 哪个是最好的模特?模型1非常过火,但最终性能更好。
浏览 0
提问于2022-09-07
得票数 1
2
回答
如何减少opencv (用于CvBoost)中
学习
模型的大小?
opencv
、
machine-learning
、
filesize
该模型有一个由1000名弱
学习
者组成的树,
深度
为20 (默认设置)。现在,我想加载它来预测实时生产代码中的类。然而,
学习
模式的规模是巨大的(几乎是千兆字节)。我相信这是因为保存函数保存了所有用于
学习
的数据,这样就可以正确地更新培训模型。然而,我不需要这个功能在运行时,我只是想使用固定的
参数
(1000弱
学习
者,等等),这应该不是很多数据。有没有一种方法可以将弱
学习
者的
参数
保存下来并加载到CvBoost?中? 是否有人有使用此或另一个opencv
学
浏览 6
提问于2015-02-24
得票数 1
1
回答
深入
学习
和支持向量机所需的数据量
neural-network
、
svm
、
overfitting
、
bias
我经常读到的事实是,与支持向量机相比,对
深度
学习
算法进行训练和得到泛化模型的数据量要高得多。这是有意义的,因为在
深度
学习
方法中有大量的
参数
,这可能会导致过度适应。向你问好,格塞茨特
浏览 0
提问于2020-05-14
得票数 0
1
回答
深度
学习
的未来(与传统机器
学习
相比)
machine-learning
、
nlp
、
deep-learning
、
tensorflow
你认为
深度
学习
的未来会是什么?很多人谈论
深度
学习
,我看到它提供了各种各样的可能性。例如,这个问题给出了一个很好的解释。
深度
学习
的未来是什么?它是否会成为机器
学习
的主要分支,还是机器
学习
的其他分支也会保持相关性?那么不同的研究领域呢?它是否更适合某些应用程序(如自然语言处理),而不太适合其他类型的应用程序?更具体地说:我们应该在我们的公司引进
深度
学习
吗?
浏览 0
提问于2016-10-17
得票数 1
2
回答
如何在keras模型中的每个时期更新
参数
(即,丢失率或单位)
python
、
tensorflow
、
keras
、
model
我正在尝试为Keras的
深度
学习
架构的实现添加另一个
参数
,该
参数
在每个时期或在若干个时期之后发生变化。假设在新的体系结构(CNN、RNN等)中添加了
参数
'alpha1‘,并且我想用例如16的值来
初始化
它, 现在,在训练的时候,在每个时期,我想要更新alpha1。/urrent.py中,步骤(.)进行计算的函数只调用一次(不是在每个时期),我不能在这里添加
参数
的更新。有没有办法在训练过程中更新keras模型中的
参数
?
浏览 18
提问于2021-01-27
得票数 0
2
回答
Xavier和he_normal
初始化
差异
machine-learning
、
keras
、
neural-network
、
deep-learning
、
initialization
在keras中He normal和Xavier normal
初始化
器有什么不同?两者似乎都基于输入数据中的方差
初始化
权重。对两者之间的差异有什么直观的解释吗?
浏览 3
提问于2018-02-06
得票数 13
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1
回答
为什么在构建卷积神经网络时,我们要在TensorFlow中创建一个由随机数组成的补丁?
filtering
、
tensorflow
、
convolution
我正在复习TensorFlow教程,名为“面向专家的
深度
MNIST”(我希望对“专家”这个词的理解非常宽松!) 我正在讨论如何在卷积神经网络中建立卷积。
浏览 1
提问于2016-09-11
得票数 0
2
回答
在Keras中定义模型
python
、
deep-learning
、
keras
、
conv-neural-network
、
resnet
我对
深度
学习
和Keras很陌生。在Keras中使用预训练的权值
初始化
权重=‘imagenet’意味着什么?谢谢!
浏览 5
提问于2017-09-04
得票数 1
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1
回答
在keras API中为LSTM单元提供输入
keras
、
lstm
、
lstm-stateful
我正在阅读关于
深度
学习
中的LSTM的文章。来自Andrew Ng教授的LSTM课程,每个LSTM单元有三个输入。我们如何在keras中为上面提到的输入传递LSTM单元的
初始化
参数
? 谢谢你的帮助。简单的例子会很有帮助。
浏览 11
提问于2019-07-15
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在设置决策树的
深度
时,需要考虑哪些因素?
machine-learning
、
decision-trees
在scikit
学习
中,在实例化决策树时要设置的
参数
之一是最大
深度
。在设置决策树的
深度
时,需要考虑哪些因素?更大的
深度
通常会带来更高的精度吗?
浏览 0
提问于2019-08-21
得票数 0
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3
回答
卷积网络的训练方法仍然被称为
深度
学习
吗?
machine-learning
、
artificial-intelligence
、
neural-network
、
convolution
、
deep-learning
尽管CNN是
深度
神经网络的一部分,但这纯粹是因为存在大量的隐藏层吗?这是否意味着这里的后盾属于
深度
学习
类别,因为网络是
深度
的,即使它不遵循与使用贪婪层明智训练(一种真正的
深度
学习
技术)的DBN相同的模式? 谢谢你的帮助和建议。
浏览 2
提问于2014-04-19
得票数 4
2
回答
超
参数
优化组合与模型选择
machine-learning
、
deep-learning
、
model-selection
这是对
深度
学习
算法和机器
学习
算法(如递归神经网络、多层感知器或支持向量机)进行调整时经常出现的一个普遍问题。我的问题正是这样:有无限多的超
参数
组合可能。我们知道,有许多可能的超
参数
配置可能会产生类似的泛化错误。模型选择决策应基于什么?我怎么知道我已经跌到了谷底,没有其他超
参数
的组合能给我带
浏览 0
提问于2018-06-10
得票数 2
1
回答
哪些应用领域不适合深入
学习
?
machine-learning
、
deep-learning
深入
学习
似乎是人工智能/机器
学习
中新的酷事物,它在许多领域运作良好,但我想知道--深入
学习
不是最佳方法的具体应用领域是什么?原因是什么?有什么特别的问题吗?
浏览 0
提问于2016-07-18
得票数 1
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