比用 Pytorch 框架快 200 倍！0.76 秒后，笔记本上的 CNN 就搞定了 MNIST / 四六文摘

TF之GD:基于tensorflow框架搭建GD算法利用Fashion-MNIST数据集实现多分类预测(92%) 输出结果 Successfully downloaded train-images-i ...

如果需要小编其他论文翻译,请移步小编的GitHub地址传送门:请点击我如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 上一篇博客先搭建 ...

深度学习框架中涉及很多参数,如果一些基本的参数如果不了解,那么你去看任何一个深度学习框架是都会觉得很困难,下面介绍几个新手常问的几个参数. batch 深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降.每次的参 ...

DL之DNN优化技术:自定义MultiLayerNetExtend算法(BN层使用/不使用+权重初始值不同)对Mnist数据集训练评估学习过程相关文章: DL之DNN优化技术:采用三种激活函数(si ...

来源 | GiantPandaCV 编辑 | pprp [导读]Pytorch Lightning是在Pytorch基础上进行封装的库(可以理解为keras之于tensorflow),为了让用户能够脱 ...

PyTorch之LeNet-5:利用PyTorch实现最经典的LeNet-5卷积神经网络对手写数字图片识别CNN 训练过程代码设计 #PyTorch:利用PyTorch实现最经典的LeNet卷积神经 ...

DL之DNN:利用MultiLayerNet模型[6*100+ReLU+SGD]对Mnist数据集训练来理解过拟合现象导读自定义少量的Mnist数据集,利用全连接神经网络MultiLayerNet ...

Mxnet框架深度学习框架越来越受到大家的欢迎.但是如何正确的使用这一框架,很多人并不是很清楚.从训练数据的预处理,数据的生成(网络真正需要的数据格式,网络模型的保存,网络训练日志的保存,等等,虽然网 ...

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一个成熟合格的深度学习训练流程至少具备以下功能: 在训练集上进行训练,并在验证集上进行验证: 模型可以保存最优的权重,并读取权重: 记录下训练集和验证集的精度,便于调参. 5 模型训练与验证为此本章 ...

包含从头开始构建Autoencoders模型的完整代码. (关注"我爱计算机视觉"公众号,一个有价值有深度的公众号~) 在本教程中,我们一起来探索一个非监督学习神经网络--Auto ...

极市导读本文的论述分为"为什么要使用多GPU并行训练"."常见的多GPU训练方法"."误差梯度如何在不同设备之间通信"."BN如 ...

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