政安晨:【深度学习神经网络基础】(九)—— 在深度学习神经网络反向传播训练中理解梯度

目录 简述 理解梯度 什么是梯度 计算梯度 简述 在深度学习神经网络中,反向传播是一种用来训练神经网络的常用方法。它通过计算损失函数对于网络参数的梯度,然后使用梯度下降算法更新参数,以降低损失函数的值。 梯度表示了函数在某一点上的变化率和方向,对于神经网络而言,梯度表示了损失函数对于网络参数的变化率和方向。在反向传播过程中,首先通过前向传播计算出网络的输出和损失函数的值,然后利用链式法则逐层计算参数的...

【深度学习实战(12)】训练之模型参数初始化

一、初始化方式 在常见的CNN深度学习模型中,最常出现的是Conv卷积和BatchNorm算子。 (1)对于Conv卷积,权重初始化的方式有‘normal’,‘xavier’,‘kaiming’,‘orthogonal’ 以‘normal’方式为例:对Conv卷积的weight通常是以均值为0,标准差为0.02的正态分布进行参数初始化 (2)对于BatchNorm算子,通常是使用‘normal’方式...

【Image captioning】MDSANet在自定义数据上的训练与测试调试

Multi-Branch Distance-Sensitive Self-Attention Network for Image Captioning(MDSANet)在自定义数据上的训练与测试调试 1. 环境设置 我们采用和Lstnet一样的环境即可,所以我们直接克隆环境。我们执行如下命令,进行克隆: conda create --name MDSANet --clone lstnet 激活进入:...

政安晨:【深度学习神经网络基础】(八)—— 神经网络评估回归与模拟退火训练

目录 简述 评估回归 模拟退火训练 简述 深度学习神经网络的评估回归是一种用于评估网络性能的方法。 在回归问题中,神经网络被用于将输入数据映射到连续的输出。 模拟退火是一种用于训练深度学习神经网络的优化算法。 在模拟退火训练中,初始温度被设置为一个比较高的值,然后通过不断迭代降低温度,从而控制系统的状态在搜索空间中移动的程度。每次迭代中,根据能量差和当前温度计算一个概率,用于决定是否接受新的状态。这样...

YoloV9实战:从Labelme到训练、验证、测试、模块解析

模型实战 训练COCO数据集 本次使用2017版本的COCO数据集作为例子,演示如何使用YoloV8训练和预测。 下载数据集 Images: 2017 Train images [118K/18GB] :http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip2017 Val images [5K/1GB]:http://images.cocodataset....

读3dsr代码②训练

02) elif classname.find('BatchNorm') != -1: m.weight.data.normal_(1.0, 0.02) m.bias.data.fill_(0) 他的训练数据是imagenet的rgb,然后利用Perlin 噪声来模拟深度图像 angles 生成随机角度,用于确定每个网格点的梯度向量。gradients 根据 angles 生成的二维单位向量表示梯度。...

llama2学习-预训练+SFT指令微调(单机单卡)

llama2学习-预训练+SFT指令微调 一.代码二.参考 本文记录了llama2从预训练到指令微调的全过程,单文件形式,供入门阶段查阅 一.代码 import osimport torchimport randomimport numpy as npimport mathimport inspectfrom dataclasses import dataclassfrom typin...

政安晨:【Keras机器学习实践要点】(十三)—— 利用 TensorFlow 进行多 GPU 分布式训练

示 数据集批处理注意事项 调用 dataset.cache() 调用 dataset.prefetch(buffer_size) 本文是使用 TensorFlow 对 Keras 模型进行多 GPU 训练的指南。 前言 在多台设备之间分配计算通常有两种方法: 数据并行,即在多个设备或多台机器上复制单个模型。它们各自处理不同批次的数据,然后合并结果。这种设置有很多变体,不同的模型副本合并结果的方式不同,...

代码随想录算法训练营第25天|216.组合总和III |17.电话号码的字母组合

 216.组合总和III  class Solution {private: vector<vector<int>> result; // 存放结果集 vector<int> path; // 符合条件的结果 // targetSum:目标和,也就是题目中的n。 // k:题目中要求k个数的集合。 // sum:已经收集的元素的总和,也就是path里元素的总和。 // startIndex:下一层...

代码随想录算法训练营第24天|理论基础 |77. 组合

理论基础  题目分类 什么是回溯法 回溯法也可以叫做回溯搜索法,它是一种搜索的方式。回溯函数也就是递归函数,指的都是一个函数。 #回溯法的效率 虽然回溯法很难,很不好理解,但是回溯法并不是什么高效的算法。 因为回溯的本质是穷举,穷举所有可能,然后选出我们想要的答案,如果想让回溯法高效一些,可以加一些剪枝的操作,但也改不了回溯法就是穷举的本质。 那么既然回溯法并不高效为什么还要用它呢? 因为没得选,一些...
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