Публикации по теме 'batch-normalization'
Тестирование CNN в подмножестве набора данных SIGNS
Использование пакетной нормализации и увеличения данных
1200 образцов были разделены следующим образом:
Обучение: 864 образца Валидация: 216 образцов Тест: 120 образцов
Наборы для обучения и проверки используются во время настройки гиперпараметров модели, а наборы для испытаний — только для финальной проверки точности модели.
Python 3 использовался в качестве языка программирования, библиотека TensorFlow 2.0 для создания моделей и KerasTuner для настройки гиперпараметров. В..
Пакетная нормализация в глубоком обучении
Пакетная нормализация — это метод глубокого обучения, используемый для нормализации входных данных каждого слоя в сети, чтобы уменьшить внутренний ковариатный сдвиг и повысить скорость обучения модели. Он нормализует входные данные путем вычитания среднего значения партии и деления на стандартное отклонение партии, а также применяет обучаемую шкалу и сдвиги для восстановления представления. Пакетная нормализация помогает уменьшить переоснащение, повысить стабильность модели и сделать..
Освоение глубокого обучения с пакетной нормализацией: лучшие практики и подводные камни
Введение
В последние годы глубокие нейронные сети становятся все более популярными для решения сложных задач в различных областях. Однако обучение этих сетей может быть затруднено из-за таких проблем, как исчезающие градиенты и внутренние ковариатные сдвиги. Пакетная нормализация — это метод, который решает эти проблемы путем нормализации активаций каждого слоя, тем самым повышая общую производительность глубоких нейронных сетей.
В этом сообщении блога мы подробно рассмотрим..
Ускорьте обучение нейронной сети с помощью пакетной нормализации
Иногда обучение нейронных сетей может занимать дни или недели. Это имеет несколько недостатков и постоянно беспокоит специалистов по машинному обучению, особенно тех, у кого нет доступа к дополнительным вычислительным ресурсам. Длительное время обучения часто означает, что вы не можете настроить модели до тех пор, пока они не закончат обучение — несколько дней или недель. Даже после того, как они прошли обучение, вы не можете должным образом изучить все возможные настройки из-за..
Обучение глубоких сверточных нейронных сетей (DCNN) с использованием архитектуры VGGNet
Введение
Основным вкладом архитектуры VGGNet ( https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf ) было создание модели машинного обучения с очень маленькими (3 x 3) свёрточными фильтрами, которые можно обучать до большей глубины ( 16–19 весовых слоев) и тем самым получить классификационную модель с очень высокой точностью. Архитектура VGGNet построена на двух ключевых компонентах:
(1). Все сверточные слои в VGGNet используют очень маленькие сверточные фильтры размером 3 x 3.
(2). Архитектура..
Fast.ai Deep Learning Часть 1 — Урок 7 Мои личные заметки.
Вывод: хотя я не нашел много интересного в этом видео, в нем были некоторые важные концепции, такие как Gated Recurrent Unit (GRU).
[ 47:28 ]
Основная идея заключается в том, что у нас есть два вентиля: z и r. Мы используем эти ворота, чтобы настроить, сколько старой информации мы хотим использовать по сравнению с новой информацией. Например, z может брать 40 % информации из h и 60 % из h~. То же самое с р. Более формально z — это то, насколько сильно нужно обновить мое..
Пакетная нормализация – BNᵧ ᵦ
На заметке:
Пакетная норма — это алгоритм, позволяющий нейронной сети стандартизировать веса и смещения каждого узла в любом диапазоне и области, в которой она может лучше всего работать.
Говоря еще более небрежно: мы хотим, чтобы все наши данные были нормальными .
Пакетная нормализация позволяет нам это сделать.
Предпосылка на практике проистекает из того, как мы знаем, что входной слой 1 (ваши обработанные обучающие данные со значениями x₁, x₂, …, xₙ), обучает его параметры..
