CXL

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    2017年8月24日 机器学习的超参数调教一直是深度学习中比较神秘的工作,久而久之慢慢的 有人说构建一个好的可以迭代的算法模型已经成功了一般,在配上一些 

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    2017年4月22日 如果我们设计的网络不work,在训练集的正确率也很低的话,我们可以减小 finetuning的时候,可以把新加层的学习率调高,重用层的学习率可以 

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    2017年7月15日 这时候你需要把lr调大一点,可以是2倍或者10倍,视情况而定。此时还需要接着观察acc以及val_acc的变化。 想对作者说点什么? 我来说一句 

  • 深度学习网络调参技巧 anshiquanshu的专栏 CSDN博客

    2017年9月11日 由于深度学习实验超参众多,代码风格良好的实验环境,可以让你的人工或者自动调 可以输出模型的损失函数值以及训练集和验证集上的准确率。

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