Normalization的計算一般在卷積和激活函數之間。
文章目錄前向傳播與反向傳播回顧梯度消失與梯度爆炸激活函數的影響權重矩陣的影響不良初始化參考 博客：blog.shinelee.me | 博客園 | CSDN 前向傳播與反向傳播回顧 神經網絡的訓練過程可以簡化成以下步驟， 輸入預
作者：魏秀參 鏈接：https://www.zhihu.com/question/38102762/answer/85238569 來源：知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯繫作者獲得授權，非商業轉載請註明出處。 1. What is
在概率論或信息論中，KL散度( Kullback–Leibler divergence)，又稱相對熵（relative entropy)，是描述兩個概率分佈P和Q差異的一種方法。它是非對稱的，這意味着D(P||Q) ≠ D(Q||P)。特
參考： http://www.sohu.com/a/317166403_394987 0. 標準的2D卷積 對於神經元的輸入（7*7*3），用一個3*3*3的卷積覈對輸入進行卷積，得到一個5*5*1的特徵圖： 若想得到128個特徵圖，需
1. 爲什麼要選擇合適的權重初始化 在訓練一個神經網絡模型之前，我們需要對模型中的權重進行初始化。這時，選擇一個合適權重初始化方法尤爲重要，一個好的權重初始化方法能夠加速模型收斂減少訓練時間。 2. 合適的初始化方法應
爲什麼需要Batch Normalization？ 在深度學習中，因爲網絡的層數非常多，如果數據分佈在某一層開始有明顯的偏移，隨着網絡的加深這一問題會加劇（即internal covariate shift），進而導致模型優化的難
本部分共分爲5部分： 基本數據 Autograd與計算圖 神經網絡工具箱：torch.nn 模型處理 torchvision.model 數據處理 pytorch最大的優勢是可以使用tensor代替numpy進行對應的矩陣操作
簡介 COCO數據集現在有3種標註類型：object instances（目標實例）, object keypoints（目標上的關鍵點）, and image captions（看圖說話），使用JSON文件存儲。 格式結構 {
其實梯度爆炸和梯度消失問題都是因爲網絡太深，網絡權值更新不穩定造成的，本質上是因爲梯度反向傳播中的連乘效應 梯度消失與梯度爆炸 梯度消失 主要原因：在反向傳播的過程中，每層的梯度大於0小於1（sigmoid函數的最大梯度爲0.25
今天看到一篇寫的不錯的關於交叉熵損失的講解，感覺算法的各個步驟講的很詳細清晰，遂在博客中記錄一下。 交叉熵損失函數經常用於分類問題中，特別是在神經網絡做分類問題時，也經常使用交叉熵作爲損失函數，此外，由於交叉熵涉及到計算每個類別的概率，所
1 RNN的統計學基礎 1.1 迴歸： Investpedia: Regression refers to the relation between selected values of x and observed values
本書主要服務於深度學習的應用工程師. 努力在數學嚴謹性和工程易用性之間取得平衡. 不適合首次接觸深度學習的讀者, 但非常適合作爲第二本書. 建議深度學習的初學者先從基本概念開始學習, 本書亦有一篇關於入門資料的文章. 市面上已有大
摘要 本文給出 softmax 函數的定義, 並求解其在反向傳播中的梯度 相關 配套代碼, 請參考文章 : Python 和 PyTorch 對比實現 softmax 及其反向傳播 系列文章索引 : https://blog.cs
