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66.神經網絡架構搜索（NAS）2015至2017年間，是CNN網絡設計最興盛的階段，大多都是由學者人工設計的網絡結構。這個過程通常會很繁瑣其主要原因在于對不同模塊組件的組成通...
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65.AutoML-11.什么是AutoML？ 目前一個優(yōu)秀的機器學習和深度學習模型，離不開這幾個方面：一、優(yōu)秀的數據預處理；二、合適的模型結構和功能；三、優(yōu)秀的訓練...
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64.合理使用預訓練網絡-3
64.1 目標檢測中如何從零開始訓練(train from scratch) 目標檢測和其他任務從零訓練模型一樣，只要擁有足夠的數據以及充分而有...
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63.合理使用預訓練網絡-2
63.1 目標檢測中如何從零開始訓練 63.2 不同的數據集特性下如何微調 數據集數據量少，數據和原數據集類似。這是通常做法只需修改最后的輸出層...
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62.合理使用預訓練網絡-1
62.1 什么是微調（fine-tune） 微調（fine-tune），顧名思義指稍微調整參數即可得到優(yōu)秀的性能，是遷移學習的一種實現方式。微調...
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61.在極端批樣本數量下訓練網絡
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導致模型最終性能...
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60.網絡訓練中的超參調整策略—學習率調整24、inverse_time_decay 逆時衰減，這種方式和指數型類似。如圖， 5、 余弦衰減，即按余弦函數的方式衰減學習率，如圖 6、 余弦...
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59.網絡訓練中的超參調整策略—學習率調整1學習率可以說是模型訓練最為重要的超參數。通常情況下，一個或者一組優(yōu)秀的學習率既能加速模型的訓練，又能得到一個較優(yōu)甚至最優(yōu)的精度。過大或者過小的學...
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58.網絡訓練中的超參調整策略—如何調試模型
在討論如何調試模型之前，我們先來糾正一個誤區(qū)。通常理解如何調試模型的時候，我們想到一系列優(yōu)秀的神經網絡模型以及調試技巧。但這里需要指出的是數據才...