首页
查找话题
首页
深度学习调参有哪些技巧?
深度学习调参有哪些技巧? 第1页
1
liang-zi-wei-48 网友的相关建议:
深度学习的效果很大程度上取决于参数调节的好坏,那么怎么才能最快最好的调到合适的参数呢?求解
深度学习调参有哪些技巧? 的其他答案 点击这里
1
相关话题
大家推荐一下,哪些学校的导师有在做量化交易、股票预测的?
如何对用户进行聚类分析?
如何看待Tensor Comprehensions?与TVM有何异同?
什么是蒙特卡罗 Dropout(Monte-Carlo Dropout)?
神经网络,人工智能这块怎么入门?
为什么强大的 MXNet 一直火不起来?
神经网络中 warmup 策略为什么有效;有什么理论解释么?
人工智能领域有哪些精妙的数学原理?
如何用一句话证明自然语言处理很难?
如何看待阿里巴巴提出的 FashionAI 比赛?
前一个讨论
什么是主动学习(Active Learning, AL)?
下一个讨论
如何去阅读并学习一些优秀的开源框架的源码?
相关的话题
为什么我学过微积分、线性代数和概率论,还是看不懂机器学习?
如何看待MXNet获得amazon官方支持首位?
机器学习,深度神经网络等方法是否是正确的方向?
如果用机器学习的理论来理解人的行为,会有什么发现?
如何评价Hinton组的新工作SimCLR?
如何看待Tensor Comprehensions?与TVM有何异同?
神经网络的万能逼近定理已经发展到什么地步了?
2021年深度学习哪些方向比较新颖,处于上升期或者朝阳阶段,没那么饱和,比较有研究潜力?
机器学习在理论经济学研究中有哪些可能的应用前景?
在迁移学习中,只有fine-tune和基于实例的迁移可用在小样本上吗,还有其他的小样本迁移方法吗?
GAN(对抗生成网络)可以被用于哪些(商业或潜在商业)实际问题?
c4.5为什么使用信息增益比来选择特征?
为什么我学过微积分、线性代数和概率论,还是看不懂机器学习?
人工智能技术会不会最终赶上微积分的历史地位?
如何看待 Google TPU?寒武纪芯片较之有哪些优势与不足?
为什么交叉熵(cross-entropy)可以用于计算代价?
给男友配置一个适合做深度学习的电脑要多少钱?
行人轨迹预测有哪些有效的方法和普遍的base方法?或者public dataset?
如何评价Hinton组的新工作SimCLR?
在算力充沛,深度学习模型大行其道的今天,传统机器学习的未来在哪里?
即时战略游戏(比如 WAR3)的 AI 是怎样实现的?
深度学习如何入门?
如何看待Geoffrey Hinton的言论,深度学习要另起炉灶,彻底抛弃反向传播?
对自己深度学习方向的论文有idea,可是工程实践能力跟不上,实验搞不定怎么办?
目前工业界常用的推荐系统模型有哪些?
如何评价谷歌刚推出的Cloud AutoML?
用 Python 进行数据分析,不懂 Python,求合适的 Python 书籍或资料推荐?
2021年深度学习哪些方向比较新颖,处于上升期或者朝阳阶段,没那么饱和,比较有研究潜力?
神经网络的损失函数为什么是非凸的?
人工智能和自动控制能在一起擦出什么样的火花?
服务条款
联系我们
关于我们
隐私政策
© 2025-06-05 - tinynew.org. All Rights Reserved.
© 2025-06-05 - tinynew.org. 保留所有权利