深度学习Trick——用权重约束减轻深层网络过拟合|附(Keras)实现代码

在深度学习中,批量归一化(batch normalization)以及对损失函数加一些正则项这两类方法,一般可以提升模型的性能。这两类方法基本上都属于权重约束,用于减少深度学习神经网络模型对训练数...

【方向】
2018/11/29
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【NLP】【八】基于keras与imdb影评数据集做情感分类

【一】本文内容综述 1. keras使用流程分析(模型搭建、模型保存、模型加载、模型使用、训练过程可视化、模型可视化等) 2. 利用keras做文本数据预处理 【二】环境准备 1. 数据集下载:http:...

muqiusangyang
2018/11/21
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Keras: Merge和merge区别、Sequencial()和Model()区别

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/quiet_girl/article/details/84106625 一、Merge和merge 1、Merge和merge区别 Keras中提供了Merge和merge两个...

nana-li
2018/12/05
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对比复现34个预训练模型,PyTorch和Keras你选谁?

Keras 和 PyTorch 当然是对初学者最友好的深度学习框架,它们用起来就像描述架构的简单语言一样,告诉框架哪一层该用什么。这样减少了很多抽象工作,例如设计静态计算图、分别定义各张量的维...

机器之心
03/11
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[译]深度学习模型的简单优化技巧

选自toward data science,作者:Jonathan Balaban,机器之心编译。 以下是我与同事和学生就如何优化深度模型进行的对话、消息和辩论的摘要。如果你发现了有影响力的技巧,请分享。 首先,为...

2018/06/11
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