Właśnie dowiedziałem się o regularyzacji jako podejściu do kontrolowania nadmiernego dopasowania i chciałbym włączyć ten pomysł do prostej implementacji propagacji wstecznej i perceptronu wielowarstwowego (MLP), które zestawiłem. Obecnie, aby uniknąć nadmiernego dopasowania, sprawdzam krzyżowo i...
Czy opublikowano jakieś prace, które pokazują różnice w metodach regularyzacji sieci neuronowych, najlepiej w różnych domenach (lub przynajmniej w różnych zestawach danych)? Pytam, ponieważ obecnie mam wrażenie, że większość ludzi wydaje się używać tylko porzucenia w celu uregulowania widzenia...
Podczas szkolenia sieci neuronowych istnieją co najmniej 4 sposoby uregulowania sieci: Normalizacja L1 L2 Regulararyzacja Spadkowicz Normalizacja partii plus oczywiście inne rzeczy, takie jak dzielenie ciężaru i zmniejszanie liczby połączeń, co może nie być regularyzacją w ścisłym tego słowa...
Obecnie pracuję nad odtworzeniem wyników tego artykułu . W artykule opisują metodę wykorzystania CNN do ekstrakcji cech i mają model akustyczny, który jest Dnn-hmm i wstępnie przeszkolony przy użyciu RBM. Sekcja III podsekcja A określa różne sposoby reprezentacji danych wejściowych. Zdecydowałem...
Właśnie zacząłem uczyć się sieci neuronowych do głębokiego uczenia się od cs231. Próbuję zaimplementować sieć neuronową w języku Python. Patrzę na używanie Tensorflow lub scikit-learn. Jakie są zalety i wady tych bibliotek dla tej