实践-传统深度学习
简介与安装
- 2 训练自己的数据集整体流程
- 3 数据加载与预处理
- 4 搭建网络模型
- 5 学习率对结果的影响
- 6 Drop-out操作
- 7 权重初始化方法对比
- 8 初始化标准差对结果的影响
- 9 正则化对结果的影响
- 10 加载模型进行测试

TensorFlow:每一步都需要自己做。
Keras:做起来更轻松。任务简单化。
构建代码中使用起来是不一样的。
Caffe适合做图像识别,只有卷积网络,不适合自然语言处理,更新的慢,很多网络没有。
TensorFlow:所有的东西亲力亲为。
Keras:用起来简单,上手非常快。用TensorFlow当做他执行的一个后端。

2 训练自己的数据集整体流程
3 数据加载与预处理
4 搭建网络模型
5 学习率对结果的影响

6 Drop-out操作

7 权重初始化方法对比
用截断高斯分布


8 初始化标准差对结果的影响

9 正则化对结果的影响


10 加载模型进行测试
目前迭代了200次



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