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Spectral Norm Regularization for Improving the Generalizability of Deep Learning论文笔记

Spectral Norm Regularization for Improving the Generalizability of Deep Learning论文笔记 2018年12月03日 00:03:07 RRZS 阅读数 153更多 分类专栏: 深度学习 cv   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/beyondjv610/article/details/8472247…

吴恩达《深度学习》-第二门课 (Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization)-第一周：深度学习的实践层面 (Practical aspects of Deep Learning) -课程笔记

第一周:深度学习的实践层面 (Practical aspects of Deep Learning) 1.1 训练,验证,测试集(Train / Dev / Test sets) 创建新应用的过程中,不可能从一开始就准确预测出一些信息和其他超级参数,例如:神经网络分多少层:每层含有多少个隐藏单元:学习速率是多少:各层采用哪些激活函数.应用型机器学习是一个高度迭代的过程. 从一个领域或者应用领域得来的直觉经验,通常无法转移到其他应用领域,最佳决策取决于 所拥有的数据量,计算机配置中输入特征的数量,…

Deep Learning 学习笔记（5）：Regularization 规则化

过拟合(overfitting): 实际操作过程中,无论是线性回归还是逻辑回归,其假设函数h(x)都是人为设定的(尽管可以通过实验选择最优). 这样子就可能出线“欠拟合”或者“过拟合”现象. 所谓过拟合,就是模型复杂度过高,模型很好地拟合了训练样本却对未知样本的预测能力不足.(亦称"泛化"能力不足) 所谓欠拟合,就是模型复杂度过低,模型不能很好拟合不管是训练样本还是其他样本. 例子: 如果输出与输入大致成二次关系, 那么我们用一次函数去拟合,拟合结果过于平缓,跟不上变化,这就是“欠拟合…

Coursera Deep Learning 2 Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization - week1, Assignment(Regularization)

声明:所有内容来自coursera,作为个人学习笔记记录在这里. Regularization Welcome to the second assignment of this week. Deep Learning models have so much flexibility and capacity that overfitting can be a serious problem, if the training dataset is not big enough. Sure it do…

Coursera Deep Learning 2 Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization - week1, Assignment(Gradient Checking)

声明:所有内容来自coursera,作为个人学习笔记记录在这里. Gradient Checking Welcome to the final assignment for this week! In this assignment you will learn to implement and use gradient checking. You are part of a team working to make mobile payments available globally, and…

课程二(Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization)，第一周（Practical aspects of Deep Learning） —— 4.Programming assignments:Gradient Checking

Gradient Checking Welcome to this week's third programming assignment! You will be implementing gradient checking to make sure that your backpropagation implementation is correct. By completing this assignment you will: - Implement gradient checking…

吴恩达《深度学习》-课后测验-第二门课 (Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization)-Week 1 - Practical aspects of deep learning（第一周测验 - 深度学习的实践）

Week 1 Quiz - Practical aspects of deep learning(第一周测验 - 深度学习的实践) \1. If you have 10,000,000 examples, how would you split the train/dev/test set? (如果你有 10,000,000 个样本,你会如何划分训练/开发/测试集?) [ ]98% train . 1% dev . 1% test(训练集占 98% , 开发集占 1% , 测试集占 1%) 答案…

Improving Deep Neural Networks 笔记

1 Practical aspects of Deep Learning 1.1 Train/Dev/Test sets 在小样本的机器学习中,可以分为60/20/20. 在大数据训练中,不需要划分很多的开发集和测试集.假如共有一百万数据,可以只取其中1万条作为开发集,1万条作为测试集.剩下的作为训练集. 某些时候会没有开发集.但是这么叫不确切,应该成为没有测试机. 注意:这里的train/dev/test应该是同一个数据集里.例如图片什么的需要相同的分辨率. 1.2 bias/variance…

[C2W1] Improving Deep Neural Networks : Practical aspects of Deep Learning

第一周:深度学习的实用层面(Practical aspects of Deep Learning) 训练,验证,测试集(Train / Dev / Test sets) 本周,我们将继续学习如何有效运作神经网络,内容涉及超参数调优,如何构建数据,以及如何确保优化算法快速运行,从而使学习算法在合理时间内完成自我学习.第一周,我们首先说说神经网络机器学习中的问题,然后是随机失活神经网络,还会学习一些确保神经网络正确运行的技巧,带着这些问题,我们开始今天的课程. 在配置训练.验证和测试数据集的过程中做…

Deep Learning 23：dropout理解_之读论文“Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors”

理论知识:Deep learning:四十一(Dropout简单理解).深度学习(二十二)Dropout浅层理解与实现.“Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors” 感觉没什么好说的了,该说的在引用的这两篇博客里已经说得很清楚了,直接做试验吧 注意: 1.在模型的测试阶段,使用”mean network(均值网络)”来得到隐含层的输出,其实就是在网络前向传播到输出层前时隐含层节点的输出值都…