深度學習調參備忘
【原文:http://blog.csdn.net/yingyujianmo/article/details/45196333】
CNNs調參備忘:
在所有深度網路中,卷積神經網和影象處理最為密切相關,卷積網路在很多圖片分類競賽中都取得了很好的效果,但卷積網調參過程很不直觀,很多時候都是碰運氣。為此,卷積網路發明者Yann LeCun的得意門生Matthew Zeiler在2013年專門寫了一篇論文,闡述瞭如何用反摺積網路視覺化整個卷積網路,並進行分析和調優。
Matthew Zeiler:http://www.matthewzeiler.com/
論文:Visualizing and Understanding Convolutional Networks
參考文獻:http://www.gageet.com/2014/10235.php
知乎上的回答
http://www.zhihu.com/question/25097993
Yoshua Bengio在Reddit的機器學習板塊回答機器學習愛好者的問題
來自以下連結,建議將全文看看~
http://www.infoq.com/cn/articles/ask-yoshua-bengio
http://www.infoq.com/cn/articles/ask-yoshua-bengio-2
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