1回答
我正在做一个简单的例子，说明如何在神经网络的前向传递中使用偏差技巧。我猜我的代码到目前为止是正确的，但是真的有必要在每次激活时手动添加一个"1“数组吗，或者有没有更简单的方法呢？
浏览 11提问于2020-05-15得票数 0
1回答
如果必须应用贝叶斯“推断”来更新权重和偏差，代码中会发生什么变化。# update weight如果我的理解是正确的，使用bayes方法来推导权重和偏差，这将有助于更快地得到这些值，留下不必要的循环，使权重无法收敛。
浏览 0提问于2017-07-13得票数 0
1回答
具有标准参数的Adam优化器，1e-4学习率，2000年训练期，BCE损失。float64权值和float64输入张量。
从数据中可以看出，缩小差距，更难解决神经网络的问题(稀疏度固定在1e2)。对于小于1e-4的差距，它无法了解两者的区别。
浏览 1提问于2022-05-12得票数 0
2回答
每个神经元的神经网络偏差
、、、
我一直在关注安德鲁吴在神经网络上的视频。在这些视频中，他不把偏见与每一个神经元联系起来。相反，在计算了每一层的激活后，他在每一层的顶端都添加了一个偏置单元，并利用这种偏差以及计算来计算下一层的激活(正向传播)。
然而，在机器学习的其他一些博客和像这样的视频中，每个神经元都有一种偏见。
浏览 4提问于2016-05-12得票数 14
回答已采纳
我将特别使用PyTorch，但我怀疑我的问题适用于深度学习&CNN，因此我选择在这里发布。https://www.youtube.com/watch?torch.nn.Linear将bias参数设置为False，然后将torch.nn.Linear功能等效(当然不包括GPU支持)到下面的NumPy行：注意，在torch.nn.Linear中，默认情况下偏差设置
浏览 0提问于2021-06-20得票数 2
回答已采纳
1回答
我正在探索推荐系统的领域，我所能找到的只是利用深度学习的技巧。我不想在深造领域工作。因此，对于内容推荐系统，除了深度学习之外，还有其他方法吗？或者，如果我不喜欢深度学习，我应该换个话题吗？我还想在推荐系统中绘制图表，但是对于内容而不是基于协作的建议。任何资源都是有用的。
浏览 2提问于2022-05-18得票数 0
2回答
目前，我将所有的超参数保持不变，并且只从1、5、26中改变了LSTM层中的单元数。编辑：
应要求提供进一步资料。每个模型所使用的超参数都可以在图的图例中看到。由于时间依赖性，我无法使用验证方法，如KFold交叉验证。因此，我使用所谓
浏览 0提问于2018-12-14得票数 1
回答已采纳
1回答
我开始了一门深度学习课程。我试着做一个例子，向我自己解释权重是如何从数学上找到的。如果我下面写的是胡说八道的话，我很高兴听到你的解释。谢谢。
因此，对于给定的图像，我们做了WX+b。
浏览 2提问于2017-01-29得票数 1
我是深度学习的新手，我想建立一个可以识别相似图像的模型，我正在阅读研究论文。这是他们使用的短语："remove the bias term inthe last linear layer"。我不知道什么是偏差项，也不知道如何从googlenet或其他预训练模型中删除它。if someone help me out with this it would be great! :)
浏览 9提问于2021-05-13得票数 1
回答已采纳
1回答
我一直在阅读一些关于机器学习、神经网络和深度学习的主题，其中之一就是这本(在我看来)很棒的在线书籍：现在我不明白的是:在隐藏层中计算的公式：在每次迭代中，权重和偏差都会根据导数略有变化，以便找到全局最优。如果是这
浏览 4提问于2017-09-20得票数 0
2回答
我正在上机器学习课，我们现在用的是监督学习，从决策树开始。我使用的UCI信用卡数据集(是否某些人会拖欠他们的付款，因为过去的历史)。基于这个图和一些谷歌搜索，我相信正确的解释方法是这个数据集有很高的偏差，没有任何变化，没有真正的学习。或者，换句话说，对于这个数
浏览 0提问于2019-09-18得票数 4
回答已采纳
1回答
我还希望将每个连接的预定义权重和偏差传递给它，但现在愿意忽略它。 我对这些条件的动机是，我正在尝试实现NEAT算法，该算法基本上是使用遗传算法来进化网络。
浏览 12提问于2020-03-10得票数 1
我想将GPU容量用于深度学习模型。Sagemaker非常灵活，可以启动按需集群进行培训。然而，我的部门希望得到保证，我们不会在AWS预算上超支。有没有办法在不使用专用机器的情况下“限制”成本？
浏览 3提问于2020-06-15得票数 1
我使用权重和偏差来跟踪我的深度学习模型。为了监视一切，我在.fit中使用了WandbCallback。在WandbCallback documentation中有一个关键字save_graph，它缺省为True。描述非常简短，我想知道保存的图形是什么，它是用来做什么的？保存图表是一项代价高昂的操作吗？
浏览 68提问于2021-11-10得票数 0
回答已采纳
1回答
我在很多报纸上读到过，提到粗到细是深度学习的一种技巧，但我永远也搞不懂它们到底是什么意思。这是否与多尺度推理有关，即它们使用粗、细输入图像？
浏览 0提问于2019-03-25得票数 2
回答已采纳
1回答
我是一个学习深度学习的学生。这些天，我试图看到关于权重和偏差的损失函数的图表。特别是，我希望应用梯度下降方法来获得平滑的线条，而不是来自其他优化器的随机特征。然而，正常的，一般的和平坦的梯度下降(没有随机特征)在Keras官方文档中没有看到。关键参数、剪裁法线和剪裁值是否与普通GD相关？例如，如果SGD优化器使用键args，clipnormal=1，那么它会使用普通的SGD吗？
提前谢谢你。
浏览 13提问于2019-11-08得票数 1
为了对不同的框架进行基准测试，我想从头开始训练一个初始v3网络。下面是构建模型的代码片段： IMAGE_RES = 229model = tf.keras.applications.InceptionV3(include_top=True,weights=None,classes=NUM_CLASSES)
model.build(input_shape=(None, IMAGE_RES , IMAGE_RES , channels)) 根据keras官方网站的说法，参数weight=None意味着随机初始化。这是否意味着我正在从头开始训练我的网络？如果不
浏览 15提问于2020-12-04得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播活动推荐
腾讯云开发者
