自己的电脑做服务器建立网站的方法,群晖wordpress更新下载失败,办公管理系统软件,黄骗免费网站一起追剧鸭简介Berkeley全栈深度学习追剧计划是由夕小瑶的卖萌屋发起的优质公开课打卡项目#xff0c;通过微信群为同期追剧的小伙伴提供交流平台。关于该计划的详请见这里。Berkeley深度学习追剧群目前已有1000小伙伴加入#xff0c;公众号后台回复口令 深度学习追剧 入群。… 一起追剧鸭简介Berkeley全栈深度学习追剧计划是由夕小瑶的卖萌屋发起的优质公开课打卡项目通过微信群为同期追剧的小伙伴提供交流平台。关于该计划的详请见这里。Berkeley深度学习追剧群目前已有1000小伙伴加入公众号后台回复口令 深度学习追剧 入群。课程主页https://course.fullstackdeeplearning.com第5期内容神经网络的调试确实是让人头秃的事情如何能够有策略的进行模型调试值得了解。本期是FSDL课程的第五期: Troubleshooting Deep Neural Networks主要介绍了如何调试神经网络。主要包括从简入手深度学习的bugs们通常都是隐身的即使我们有火眼金睛也很难找到它们。所以从简化版着手逐步搭建模型、增加数据量和延后调参都是不错的选择。视频中有介绍采用哪些方法去简化模型 比如初始化采用神奇的学习率3e-4????。怎样调试呢Josh建议首先让代码可以跑起来然后保证在一个batch上可以overfit并且最好能够将自己的结果和一个已知的结果进行对比。视频中列了5个最常见的bugs去看看你遇到过几次呀~也可以当做一个简单的checklist。如何评估模型的性能评估模型是overfitting、underfitting的程度再决定下一步优先做什么。Test error irreducible error bias variance distribution shift val overfitting。 对比model在训练、验证、测试集上的表现寻求bias-variance的平衡。基础性能评估后我们需要思考可以从哪些方面改进我们的模型呢比如under-fittingover-fitting都有什么对应策略呢训练、验证、测试数据分布不一样应该怎么办呢调超参有哪些技巧呢对比了手动调参、网格搜索、随机搜索、coarse-to-fine、贝叶斯超参优化五种方法。追剧链接注【夕小瑶的卖萌屋】后台回复 DL5获取本期PPT往期内容回顾全栈深度学习第1期如何启动一个机器学习项目全栈深度学习第2期: 开发套件与工具篇全栈深度学习第3期: 怎样科学管理实验数据全栈深度学习第4期: 机器学习岗位区别与团队管理后台回复关键词【入群】加入卖萌屋NLP/IR/Rec与求职讨论群后台回复关键词【顶会】获取ACL、CIKM等各大顶会论文集
