1、为什么需要权重初始化？ ① 为了使神经网络在合理的时间内收敛 ② 为了尽量避免在深度神经网络的正向（前向）传播过程中层激活函数的输出梯度出现爆炸或消失。 2、如何进行初始化？ ①如果将每个隐藏单元的参数都初始化为0 那么在正向传播时每个隐藏单元将根据相同的输…

目录 正则项(惩罚项)正则项（惩罚项）的本质机器学习为什么需要正则项常见惩罚项：参数范数惩罚、稀疏表征、噪声、早停、dropout等参数范数惩罚L0范数惩罚L1范数惩罚（参数稀疏性惩罚）L2范数惩罚：l1正则与l2正…

目录 前言1. detect.py1.1 传入、处理参数1.2 新建文件夹1.3 模型加载1.4 加载带预测图1.5 执行推理模型1.6 打印信息 2. yolo.py2.1 配置文件2.2 初始化2.3 网络模型2.4 其他函数 3. train.py3.1 传入、解析参数3.2 日志初始化3.3 是否断点恢复3.4 选择设备3.5 训练过程3.5.1 …

权重的维度保持为 2 的幂 即便是运行最先进的深度学习模型，使用最新、最强大的计算硬件，内存管理仍然在字节（byte）级别上进行。所以，把参数保持在 64, 128, 512, 1024 等 2 的次方永远是件好事。这也许能帮助分割矩阵…

一，用10层神经网络，每一层的参数都是随机正态分布，均值为0，标准差为0.01 #10层神经网络 data tf.constant(np.random.randn(2000, 800).astype(float32)) layer_sizes [800 - 50 * i for i in range(0, 10)] num_layers len(l…

来一次从零开始的tensorflow实战吧…… 从简至繁吧，代码注释比较详细，来看： # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import tensorflow as tf import timex_0=np.array([[1],[2],[1]]) #生成一个损失函数系数数组 x=tf.placeholder(tf.float32,[3,1]) #占位符，第一…

建模算法整理，文章主要介绍了 TOPSIS法，主要用于解决评价类问题。 参考学习资料：清风数学建模 其他资源：2016到2020美赛o奖论文=== 姜启源 司守奎电子书===论文模板 ====算法代码 如果需要可私信或者评论 文章目录 TOPSIS法介绍层次分析法的一些局限性[引出本文]例子：单个…

文章目录 1. 为什么需要Normalization1.1 独立同分布与白化1.2 深度学习中的 Internal Covariate Shift1.3 ICS 会导致什么问题？ 2. Normalization 的通用框架与基本思想3. 主流 Normalization 方法梳理3.0 第一种解释方式3.1 Batch Normalization —— 纵向规范化3…