epoch间loss跳动 / 张生荣

解决Alexnet训练模型在每个epoch中准确率和loss都会一升一降问题

遇到的问题当时自己在使用Alexnet训练图像分类问题时,会出现损失在一个epoch中增加,换做下一个epoch时loss会骤然降低,一开始这个问题没有一点头绪,我数据也打乱了,使用的是tf.tra ...

这几天关于accuracy和loss的计算有一些疑惑,原来是自己还没有弄清楚. 给出实例 def train(train_loader, model, criteon, optimizer, epoc ...

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 ...

前言一.keras提供了三种定义模型的方式 1. 序列式(Sequential) API 序贯(sequential)API允许你为大多数问题逐层堆叠创建模型.虽然说对很多的应用来说,这样的一个手法 ...

目录 1. 方法说明损失函数梯度下降梯度求解 2. 代码训练过程 3. 结果表现其他参考资料本篇接上一篇:python算法学习双曲嵌入论文代码实现数据集介绍 1. 方法说明首先学习相关的论 ...

识别MNIST已经成了深度学习的hello world,所以每次例程基本都会用到这个数据集,这个数据集在tensorflow内部用着很好的封装,因此可以方便地使用. 这次我们用tensorflow搭建 ...

较基础的SVM,后续会加上多分类以及高斯核,供大家参考. Talk is cheap, show me the code import tensorflow as tf from sklearn.ba ...

前言这几天caffe2发布了,支持移动端,我理解是类似单片机的物联网吧应该不是手机之类的,试想iphone7跑CNN,画面太美~ 作为一个刚入坑的,甚至还没入坑的人,咱们还是老实研究下tensorf ...

简介这是深度学习课程的第一个实验,主要目的就是熟悉 Pytorch 框架.MLP 是多层感知器,我这次实现的是四层感知器,代码和思路参考了网上的很多文章.个人认为,感知器的代码大同小异,尤其是用 P ...

本文实例讲述了Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问题.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.MNIST手写识别问题 MNIST手写数字识别问题:输入黑白的手写阿拉伯数字,通过机器学 ...

本文实例讲述了Python利用全连接神经网络求解MNIST问题.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.单隐藏层神经网络人类的神经元在树突接受刺激信息后,经过细胞体处理,判断如果达到阈值,则将信息传递 ...

本文实例讲述了Python Tensor FLow简单使用方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.基础概念 Tensor表示张量,是一种多维数组的数据结构.Flow代表流,是指张量之间通过计算而转 ...

TensorFlow中有如下几种定义输入节点的方法. 通过占位符定义:一般使用这种方式. 通过字典类型定义:一般用于输入比较多的情况. 直接定义:一般很少使用. 一占位符定义示例: 具体使用tf. ...

当我们在大型的数据集上面进行深度学习的训练时,往往需要大量的运行资源,而且还要花费大量时间才能完成训练. 1.分布式TensorFlow的角色与原理在分布式的TensorFlow中的角色分配如下: ...

蓝桥杯java历年真题及答案整理(闭关一个月,呕心沥血整理出来的) 1 全排列是这样的,如果给定N个不同字符,将这N个字符全排列,最终的结果将会是N!种.如:给定 A.B.C三个不同的字符,则结果为 ...

本文为大家讲解了pytorch实现CNN卷积神经网络,供大家参考,具体内容如下我对卷积神经网络的一些认识卷积神经网络是时下最为流行的一种深度学习网络,由于其具有局部感受野等特性,让其与人眼识别图像 ...

我们知道深度神经网络的本质是输入端数据和输出端数据的一种高维非线性拟合,如何更好的理解它,下面尝试拟合一个正弦函数,本文可以通过简单设置节点数,实现任意隐藏层数的拟合. 基于pytorch的深度神经网 ...

上周在实验室开荒某个代码,看到中间这么一段,对Tensorflow中的stop_gradient()还不熟悉,特此周末进行重新并总结. y = xx + K.stop_gradient(rounded ...

需求在4*4的图片中,比较外围黑色像素点和内圈黑色像素点个数的大小将图片分类如上图图片外围黑色像素点5个大于内圈黑色像素点1个分为0类反之1类想法通过numpy.PIL构造4*4的图像数据集 ...