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66.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索（NAS）2015至2017年間，是CNN網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)最興盛的階段，大多都是由學(xué)者人工設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。這個(gè)過(guò)程通常會(huì)很繁瑣其主要原因在于對(duì)不同模塊組件的組成通...
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65.AutoML-11.什么是AutoML？ 目前一個(gè)優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型，離不開(kāi)這幾個(gè)方面：一、優(yōu)秀的數(shù)據(jù)預(yù)處理；二、合適的模型結(jié)構(gòu)和功能；三、優(yōu)秀的訓(xùn)練...
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64.合理使用預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)-3
64.1 目標(biāo)檢測(cè)中如何從零開(kāi)始訓(xùn)練(train from scratch) 目標(biāo)檢測(cè)和其他任務(wù)從零訓(xùn)練模型一樣，只要擁有足夠的數(shù)據(jù)以及充分而有...
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63.合理使用預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)-2
63.1 目標(biāo)檢測(cè)中如何從零開(kāi)始訓(xùn)練 63.2 不同的數(shù)據(jù)集特性下如何微調(diào) 數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)量少，數(shù)據(jù)和原數(shù)據(jù)集類似。這是通常做法只需修改最后的輸出層...
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62.合理使用預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)-1
62.1 什么是微調(diào)（fine-tune） 微調(diào)（fine-tune），顧名思義指稍微調(diào)整參數(shù)即可得到優(yōu)秀的性能，是遷移學(xué)習(xí)的一種實(shí)現(xiàn)方式。微調(diào)...
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61.在極端批樣本數(shù)量下訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)
極端批樣本情況一般是指batch size為1或者batch size在6000以上的情況 這兩種情況，在使用不合理的情況下都會(huì)導(dǎo)致模型最終性能...
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60.網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的超參調(diào)整策略—學(xué)習(xí)率調(diào)整24、inverse_time_decay 逆時(shí)衰減，這種方式和指數(shù)型類似。如圖， 5、 余弦衰減，即按余弦函數(shù)的方式衰減學(xué)習(xí)率，如圖 6、 余弦...
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59.網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的超參調(diào)整策略—學(xué)習(xí)率調(diào)整1學(xué)習(xí)率可以說(shuō)是模型訓(xùn)練最為重要的超參數(shù)。通常情況下，一個(gè)或者一組優(yōu)秀的學(xué)習(xí)率既能加速模型的訓(xùn)練，又能得到一個(gè)較優(yōu)甚至最優(yōu)的精度。過(guò)大或者過(guò)小的學(xué)...
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58.網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的超參調(diào)整策略—如何調(diào)試模型
在討論如何調(diào)試模型之前，我們先來(lái)糾正一個(gè)誤區(qū)。通常理解如何調(diào)試模型的時(shí)候，我們想到一系列優(yōu)秀的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及調(diào)試技巧。但這里需要指出的是數(shù)據(jù)才...