根据GPU是否可用选择设备类型#初始化模型，并将其放置在指定的设备上#定义批量大小#定义训练轮数#如果在\'patience\'轮中没有改进，则提前停止#对于分类任务，我们使用交叉熵作为性能衡量标准#...
DatawhaleX李宏毅苹果书AI夏令营task1学习笔记，主要学习了深度学习中的鞍点、批量和动量的知识点_文章标题带上“datawhalex李宏毅苹果书ai夏令营...
神经网络训练不起来怎么办（5）：批次标准化（BatchNormalization）简介_哔哩哔哩_bilibiliTask3：《深度学习详解》-3.7批量归一化-**产生不好训练的误差表面的原因**：输入特征不同维度的值范围差距大可能导致误差表面不...
Task2.1：《深度学习详解》-3.3&4&5自适应学习率的概念和方法，包括AdaGrad、RMSProp和Adam等优化器。-**训练网络时的梯度和损失变化**：训练网络时损失可能不再下降，但梯度范数不一定小，梯度可能在山谷壁间“震...
作为一个技术小白，我的逻辑可能并不严密，专业知识并不丰富，但还是想通过这样的一种输出方式，谈谈自己的感受和理解，在写文章的同时帮助自己梳理思路，也为大家提供一点见解。机器要找一个函数f，其输入是可能是种种跟预测P...
《深度学习详解》3.2节中关于批量和动量的主要内容总结：批量的概念：在深度学习训练过程中，数据不是一次性全部用于计算梯度，而是被分成多个小批量（batch），每个批量包含一定数量的数据。每个批量的损失函数用于计算梯度并更新模型参数。批量大小对梯度下降法的影...
神经网络的优化，通常我们使用梯度下降的方法对获取最优的参数，已达到优化神经网络的目的。另外，我们也可以对学习率进行调整，通过使用自适应学习率和学习率调度，最后，批量归一化改变误差表面，达到优化的目的。同样，也会存在优化失败的时候，在收敛在局部极限值或者鞍点的...