深度学习训练时loss一直在几个数之间变换 / 张生荣

记录模型训练时loss值的变化情况

记录训练过程中的每一步的loss变化 if verbose and step % verbose == 0: sys.stdout.write('\r{} / {} : loss = {}'.form ...

目录一.假如训练集表现不好 1.尝试新的激活函数 2.自适应学习率 ①Adagrad ②RMSProp ③ Momentum ④Adam 二.在测试集上效果不好 1.提前停止 2.正则化 3.Dro ...

目录学习前言什么是Google Colab 相关链接利用Colab进行训练一.数据集与预训练权重的上传 1.数据集的上传 2.预训练权重的上传二.打开Colab并配置环境 1.笔记本的创建 ...

目录前言一.resnet 二.resnet网络结构三.resnet18 1.导包 2.残差模块 2.通道数翻倍残差模块 3.rensnet18模块 4.数据测试 5.损失函数,优化器 6.加载数 ...

训练用PyTorch编写的LSTM或RNN时,在loss.backward()上报错: RuntimeError: Trying to backward through the graph a sec ...

目录 1 摘要 2 方法介绍 2.1 多分类任务对抗样本 2.2 多标签任务对抗样本 2.3 双分类器对抗训练人脸表情对抗训练 1 摘要当前深度模型抵御对抗攻击最有效的方式就是对抗训练,神经网络在 ...

目录正文随机找一张图片读取图片进行分类识别最后输出正文谷歌在大型图像数据库ImageNet上训练好了一个Inception-v3模型,这个模型我们可以直接用来进来图像分类. 下载链接: h ...

本文介绍了python使用tensorflow深度学习识别验证码 ,分享给大家,具体如下: 除了传统的PIL包处理图片,然后用pytessert+OCR识别意外,还可以使用tessorflow训练来识 ...

软件架构 mnist数据集的识别使用了两个非常小的网络来实现,第一个是最简单的全连接网络,第二个是卷积网络,mnist数据集是入门数据集,所以不需要进行图像增强,或者用生成器读入内存,直接使用简单的f ...

在深度学习中训练模型的过程中读取图片数据,如果将图片数据全部读入内存是不现实的,所以有必要使用生成器来读取数据. 通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表.但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的.而 ...

目录 ResNet模型训练模型 ResNet沿用VGG完整的KaTeX parse error: Undefined control sequence: \time at position 2: 3 ...

目录训练深层网络为什么要批量归一化层呢? 批量归一化层全连接层卷积层预测过程中的批量归一化使用批量归一化层的LeNet 简明实现争议训练深层神经网络是十分困难的,特别是在较短的实践内使 ...

目录扰动的鲁棒性实践中的dropout 简洁实现扰动的鲁棒性在之前我们讨论权重衰减(L2正则化)时看到的那样,参数的范数也代表了一种有用的简单性度量.简单性的另一个有用角度是平滑性,即函数不 ...

我们可以通过高级API更简洁地实现多层感知机. import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 模型与softmax回归 ...

目录前言源码与数据源码数据 train.py 源码及分析 data_helpers.py 源码及分析 text_cnn.py 源码及分析前言 Github源码地址本文同时也是学习唐宇迪老师 ...

目录 0. 前言 1. 计算机视觉中的深度学习简介 1.1 深度学习的特点 1.2 深度学习大爆发 2. 用于图像分类的深度学习简介 3. 用于目标检测的深度学习简介 4. 深度学习框架 keras ...

目录前言实现过程 1. 获取数据 2. 数据扩充与数据缩放 3. 迁移学习 4. 微调 5. 预测前言本文使用 cpu 的 tensorflow 2.4 完成迁移学习和模型微调,并使用训练好的 ...

如果你对深度学习和卷积神经网络感兴趣,但是并不知道从哪里开始,也不知道使用哪种库,那么这里就为你提供了许多帮助. 在这篇文章里,我详细解读了9个我最喜欢的Python深度学习库. 这个名单并不详尽,它 ...

一.卷积神经网络的概述卷积神经网络(ConvolutionalNeural Network,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如 ...

采用二值判断如果确认是噪声,用该点上面一个灰度进行替换. 噪声点处理:对原点周围的八个点进行扫描,比较.当该点像素值与周围8个点的值小于N时,此点为噪点 . 处理后的文件大小只有原文件小的三分之一,前 ...