一网打尽!深度学习常见问题!

解决欠拟合问题(即减少偏差):优先级别递减使模型更大(即添加层或每层使用更多单元)减少正则化误差分析选择不同的(更接近最先进的)模型架构(例如,从LeNet迁移到ResNet)调整超参数(例如学习率)添加特征解决过拟合问题(即减少差异):优先级别递减添加更多训练数据(如果可能!)添加归一化(例如批量归一...

如何通过合适的 batch 大小收获 4 倍加速 & 更好的泛化效果

这并不是说一个较大的batch会使你过拟合,而是一个较小的batch会通过噪声注入增加更多的正则化。但是如果你不能正确拟合,你会添加正则化吗?2.论文实践现在我们已经了解了为什么选择正确的batch大小很重要,以及如何通过简单的噪声规模统计找到一个好的batch大小,现在是时候实现它了!记住,简单的噪声比...

机器学习基础:如何防止过拟合

而BN就是通过一定的规范化手段,把每层神经网络任意神经元这个输入值的分布强行拉回到均值为0方差为1的标准正态分布,避免因为激活函数导致的梯度弥散问题。所以与其说BN的作用是缓解covariateshift,倒不如说BN可缓解梯度弥散问题。归一化、标准化&正则化正则化我们以及提到过了,这里简单提一下归一化和标准化。

卷积神经网络之Batch-Normalization

ICS问题的解决使深度神经网络的收敛速度变快，另外，此时的learningrate也可以设置大一些，则加快了学习的速率；BN的引入极大的降低了sigmoid和tanh这样的激活函数梯度消失的风险；使用了BatchNormalization，初始化参数对神经网络的影响减小；BN算法降低了过拟合的风险，训练过程不需要太多的正则化，也可以不需要dropout...

模型不收敛,训练速度慢,如何才能改善 GAN 的性能?

在前向传播中,我们提前选择一个referencebatch为batchnormalization去计算normalization的参数(μ和σ)。然而,我们在整个训练过程中使用同一个batch,会让模型过拟合。为了解决这个问题,我们将referencebatch与当前batch相结合起来计算参数。

最基本的25道深度学习面试问题和答案

为了防止过拟合和欠拟合,您可以重新采样数据来估计模型的准确性(k-fold交叉验证),并通过一个验证数据集来评估模型(www.e993.com)2024年11月20日。18、如何在网络中初始化权值?一般情况下都使用随机初始化权值。不能将所有权重初始化为0,因为这将使您的模型类似于线性模型。所有的神经元和每一层都执行相同的操作,给出相同的输出,使深层网络...

开源图像模型Stable Diffusion入门手册

AdamW:对Adam算法的改进方案,对惩罚项参数进行控制,能更好地控制模型的复杂度,防止模型过拟合,提高泛化性能。AdamW8bit:8bit模式的AdamW,能降低显存占用,略微加快训练速度。Adafactor:自适应优化器,对Adam算法的改进方案,降低了显存占用。参考学习率为0.0051。

百度飞桨推出“最抗造”目标检测模型! 工业应用里实打实的实用

LabelSmooth(标签平滑):通过在真实的分类标签one-hot编码中真实类别的1上减去一个小量,非真实标签的0上加上一个小量,将硬标签变成一个软的标签,起到正则化的作用,防止过拟合,提升模型泛化能力。SynchronizeBatchNormalization(同步批归一化):多卡训练时,一般实现的批归一化只统计单卡上均值和方差,而检测任务...

精度45.9%,推理速度72.9FPS,百度飞桨推出工业级目标检测模型 PP...

LabelSmooth(标签平滑):通过在真实的分类标签one-hot编码中真实类别的1上减去一个小量,非真实标签的0上加上一个小量,将硬标签变成一个软的标签,起到正则化的作用,防止过拟合,提升模型泛化能力。SynchronizeBatchNormalization(同步批归一化):多卡训练时,一般实现的批归一化只统计单卡上均值和方差,而检测任务...

激活函数、正向传播、反向传播一篇就够了!

batch:相对噪声低些,幅度也大一些,你可以继续找最小值。SGD:大部分时候你向着全局最小值靠近,有时候你会远离最小值,因为那个样本恰好给你指的方向不对,因此随机梯度下降法是有很多噪声的,平均来看,它最终会靠近最小值,不过有时候也会方向错误,因为随机梯度下降法永远不会收敛,而是会一直在最小值附近波动。一次性...