1. 梯度消失与梯度爆炸

  • gradient clipping

    • 梯度爆炸:min(grad_max,grad)

      • grad_max:梯度上限
    • 梯度消失:max(grad_min, grad)
      • grad_min:梯度下限;

深度学习实战 Tricks的更多相关文章

  1. 深度学习实战篇-基于RNN的中文分词探索

    深度学习实战篇-基于RNN的中文分词探索 近年来,深度学习在人工智能的多个领域取得了显著成绩.微软使用的152层深度神经网络在ImageNet的比赛上斩获多项第一,同时在图像识别中超过了人类的识别水平 ...

  2. 学习Keras:《Keras快速上手基于Python的深度学习实战》PDF代码+mobi

    有一定Python和TensorFlow基础的人看应该很容易,各领域的应用,但比较广泛,不深刻,讲硬件的部分可以作为入门人的参考. <Keras快速上手基于Python的深度学习实战>系统 ...

  3. 对比学习:《深度学习之Pytorch》《PyTorch深度学习实战》+代码

    PyTorch是一个基于Python的深度学习平台,该平台简单易用上手快,从计算机视觉.自然语言处理再到强化学习,PyTorch的功能强大,支持PyTorch的工具包有用于自然语言处理的Allen N ...

  4. 『深度应用』NLP机器翻译深度学习实战课程·零(基础概念)

    0.前言 深度学习用的有一年多了,最近开始NLP自然处理方面的研发.刚好趁着这个机会写一系列NLP机器翻译深度学习实战课程. 本系列课程将从原理讲解与数据处理深入到如何动手实践与应用部署,将包括以下内 ...

  5. 『深度应用』NLP机器翻译深度学习实战课程·壹(RNN base)

    深度学习用的有一年多了,最近开始NLP自然处理方面的研发.刚好趁着这个机会写一系列NLP机器翻译深度学习实战课程. 本系列课程将从原理讲解与数据处理深入到如何动手实践与应用部署,将包括以下内容:(更新 ...

  6. TensorFlow 2.0 深度学习实战 —— 浅谈卷积神经网络 CNN

    前言 上一章为大家介绍过深度学习的基础和多层感知机 MLP 的应用,本章开始将深入讲解卷积神经网络的实用场景.卷积神经网络 CNN(Convolutional Neural Networks,Conv ...

  7. 【神经网络与深度学习】深度学习实战——caffe windows 下训练自己的网络模型

    1.相关准备 1.1 手写数字数据集 这篇博客上有.jpg格式的图片下载,附带标签信息,有需要的自行下载,博客附带百度云盘下载地址(手写数字.jpg 格式):http://blog.csdn.net/ ...

  8. Tensorflow 2.0 深度学习实战 —— 详细介绍损失函数、优化器、激活函数、多层感知机的实现原理

    前言 AI 人工智能包含了机器学习与深度学习,在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识,包括了监督学习和无监督学习,有兴趣的朋友可以阅读< Python 机器学习实战 >.而深度学习开始只 ...

  9. 一箭N雕:多任务深度学习实战

    1.多任务学习导引 多任务学习是机器学习中的一个分支,按1997年综述论文Multi-task Learning一文的定义:Multitask Learning (MTL) is an inducti ...

随机推荐

  1. LA 5713 - Qin Shi Huang's National Road System(HDU 4081) MST

    LA:https://icpcarchive.ecs.baylor.edu/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_pr ...

  2. C#添加水印

    using System; using System.Data; using System.Configuration; using System.Web; using System.Web.Secu ...

  3. 闪回drop恢复表后sql运行计划异常

    -----正常运行计划 set autotrace traceonly set linesize 1000 select /*+index(t idx_object_id)*/ * from t wh ...

  4. Android屏幕信息获取

    Android中有时需要获取屏幕的size信息以便对控件位置进行动态控制,最近做了一些研究,现在将获取屏幕大小信息的方法总结如下,可能存在一些地方理解的不全面. 1.getMetrics Displa ...

  5. Booth算法

    Booth算法 算法描述(载自维基百科) 对于N位乘数Y,布斯算法检查其2的补码形式的最后一位和一个隐含的低位,命名为y-1,初始值为0.对于yi, i = 0, 1, ..., N - 1,考察yi ...

  6. HDU - 3078 Network(暴力+LCA)

    题目大意:给出n个点的权值.m条边,2种操作 0 u num,将第u个点的权值改成num k u v,询问u到v这条路上第k大的权值点 解题思路:该点的话直接该,找第k大的话直接暴力 #include ...

  7. 【Lucene4.8教程之三】搜索 2014-06-21 09:53 1532人阅读 评论(0) 收藏

    1.关键类 Lucene的搜索过程中涉及的主要类有以下几个: (1)IndexSearcher:执行search()方法的类 (2)IndexReader:对索引文件进行读操作,并为IndexSear ...

  8. java中关于File类的mkdirs()和FIle()构造方法在windows环境内网测试总结

    环境:环境是内网windows,传入路径的时候不带盘符,并且服务器的win10也不是超级管理员账户 关于File类的mkdirs()远程访问创建不了文件和路径的问题. 如果浏览器操作者是windows ...

  9. 无线物联网中CoAP协议的研究与实现【转】

    无线物联网中CoAP协议的研究与实现 时间:2013-04-09 来源:电子科技 作者:汤春明,张 荧,吴宇平 关键字:CoAP   无线   物联网   协议 摘要:由于物联网中的很多设备都是资源受 ...

  10. [Ramda] Compose lenses

    We can compose lenses to get value: const addrs = [{street: '99 Walnut Dr.', zip: '04821'}, {street: ...