1.梯度爆炸 原因：在學習過程中贫途，梯度變得非常大仗谆，使得學習的過程偏離了正常的軌跡声怔。 癥狀：觀察輸出日志(runtime log)中每次迭代的loss值堂鲤，你會發(fā)現loss隨著迭...
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[譯]在訓練過程中l(wèi)oss出現NaN的原因以及可以采取的方法趟佃。
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語義分割數據集(多分類)制作1：使用labelme標注工具 直接在命令行安裝或者在anaconda下面新建虛擬環(huán)境安裝（避免污染環(huán)境锤窑，不用的時候可以直接delete該環(huán)境）直接命令行(base)安裝 創(chuàng)...
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52從 0 到 1 實現卷積神經網絡--反向傳播和多層神經網絡實現反向傳播和多層神經網絡實現 在實驗開始之前甚淡，為了方便閱讀，并復用之前的部分代碼匕争，我們首先將上一次試驗完成的內容粘貼至此避乏。 計算圖 Computational Graph 在介...
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卷積神經網絡的 卷積層、激活層甘桑、池化層拍皮、全連接層概念 數據輸入的是一張圖片（輸入層），CONV表示卷積層跑杭，RELU表示激勵層铆帽，POOL表示池化層，Fc表示全連接層 卷積神經網絡由來 局部連接+權值共享 全連接神經網絡需要非...
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作業(yè)2：反向傳播德谅、訓練神經網絡和卷積神經網絡
在本作業(yè)中（2018版）爹橱，將練習編寫反向傳播代碼，訓練神經網絡和卷積神經網絡窄做。本作業(yè)的目標如下： 理解神經網絡及其分層結構愧驱。 理解并實現（向量化）反向傳播慰技。 實現多個用于神經...
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[透析] 卷積神經網絡CNN究竟是怎樣一步一步工作的？視頻地址：https://www.youtube.com/embed/FmpDIaiMIeA 文檔參閱：pdf [2MB] & ppt [6MB] & Web View & ...
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卷積神經網絡中的卷積的物理意義和現象從數學上講冯键，卷積就是一種運算 在信號與系統(tǒng)中卷積的公式如下： 對應相乘再相加，這是在坐標軸上進行的 對于在圖像中這樣一個二維矩陣的卷積中庸汗，我們可以想象的就是卷積神經網絡中的“...
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53從 0 到 1 實現卷積神經網絡--實現卷積神經網絡實現卷積神經網絡 梯度檢驗 前面兩個實驗實現交叉熵損失函數惫确、激活函數、線性層時蚯舱，都是直接對其函數進行求導改化，在數學上稱之為解析梯度 Analytic gradient，而在數學...
