神經網路模型Tricks歸納

2022-07-25 21:15:12 字數 1231 閱讀 2364

如無特殊說明, 按以下計:

線性層(l)為:\(h=x*w+b\)

全連線層(fc)為: 線性層l+relu層

softmax層(s)為:\(softmax(x_) = \frac}}e^}}\)

卷積函式(conv)為:\(h = conv2d(x,w) + b\)

卷積層(conv)為:卷積函式+relu+池化

dropout手段(drop)為:機去除。試時完全留。可防止過擬合。

資料增強: 不影響標籤的前提下,對原始資料作 平移,旋轉,翻轉,裁剪,縮放,顏色變化,雜訊等。可防止過擬合,提高泛化能力。

區域性響應歸一化層(lrn層)為(現有模型大多不再採用,可能是偽命題,只有alexnet使用):

神經網路模型

神經網路往往不需要人為的構造資料特徵,因為乙個神經元就可以看做是原始資料的不同特徵的組合,在神經元數目足夠大,層數足夠多的情況下,是很容易準確的進行分類的.神經網路是由具有適應性的簡單單元組成的廣泛並行互連的網路,它的組織能夠模擬生物神經系統對真實世界物體所做出的互動反應 神經元模型 m p神經元模...

神經網路語言模型

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神經網路相關模型

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