深度学习之数据标准化方法综述|范数|均值|方差|最小值_网易订阅
2022年4月19日 - 网易
严格来说,原数据中包含少量的噪声对于模型训练是有益的,能够提高模型的泛化能力,因为噪声数据可能拟合了现实世界中的各种不同的场景;如果原始数据包括了大量的噪声数据,甚至于噪声数据的占比已经超过了一定的范围,则是对训练无益的,因为噪声数据过大,说明采集的原数据和现实数据的偏差也过大,模型学到的分布和现实数...
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炼丹宝典 | 深度学习调参tricks|算法|神经网络|预训练|rnn_网易订阅
2021年5月15日 - 网易
也可以用来处理过拟合效应,在图像数据集不是特别充足的情况下,可以先训练小尺寸图像,然后增大尺寸并再次训练相同模型,这样的思想在Yolo-v2的论文中也提到过:需要注意的是:多尺度训练并不是适合所有的深度学习应用,多尺度训练可以算是特殊的数据增强方法,在图像大小这一块做了调整。如果有可能最好利用可视化代码将多...
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使用ML和DNN 建模的技巧总结
2020年8月24日 - 腾讯新闻
可以考虑执行超参数调整,而不是使用默认/常规学习速率、epoch、batchsize。考虑使用波束搜索、网格搜索或随机搜索来识别更好的超参数和优化器。这种方法相对简单,只需改变超参数,但可能需要较长的时间。重新查看数据并引入额外的特征。过拟合问题(AddressingOverfitting)除了欠拟合,你还可能面临着过拟合的问题。过...
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