原创 在Jupyter Notebook上配置遠程GPU服務器
在深度學習的過程中，我們肯定會遇到一個問題，那就是神經網絡太深導致參數過多，自己電腦的CPU帶不動，即使帶的動也需要非常多的時間，效率很低。 近期我所在的實驗室爲了解決這個問題，在阿里雲租了幾臺GPU服務器專門來給我們跑代碼做實驗
2020-07-05 08:45:28
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原创 從多項式函數擬合實驗出發淺談“模型選擇、欠擬合和過擬合”問題
在本筆記中，我們將從簡單易懂的多項式函數擬合實驗出發，談一談如今做機器學習繞不開的三個重要概念：模型選擇、欠擬合和過擬合，並且進一步挖掘如何選擇模型、如何避免欠擬合和過擬合問題。本筆記主要從下面五個方面展開： 文章目錄1 模型選
2020-07-05 08:45:28
原创 MNIST手寫數字識別之MLP實現
在本筆記中，我們將以多層感知機（multilayer perceptron，MLP）爲例，介紹多層神經網絡的相關概念，並將其運用到最基礎的MNIST數據集分類任務中，同時展示相關代碼。本筆記主要從下面四個方面展開： 文章目錄1
2020-07-05 08:45:28
原创 快速高效訓練ResNet
文章目錄1、模型複雜度與泛化能力的關係2、DAWNBench3、Some Tricks4、實驗效果5、展望 1、模型複雜度與泛化能力的關係 例如對於VGG而言，有11,13,16,19四種深度的模型對應着四種不同的模型複雜度，當然
2020-05-15 22:19:06
原创 深度學習必會模型：ResNet模型原理及PyTorch代碼
文章目錄1. 爲什麼要引入ResNet?2. 什麼是ResNet?3. 如何搭建ResNet? 1. 爲什麼要引入ResNet? 對於卷積神經網絡，深度是一個很重要的因素。深度卷積網絡自然的整合了低中高不同層次的特徵，特徵的層
2020-04-24 15:41:03
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原创 深度學習必會模型：VGG模型原理及PyTorch代碼
文章目錄1、爲什麼要引入卷積神經網絡？1.1 三個觀察1.2 卷積層和池化層1.2.1 卷積層1.2.2 池化層2、VGG模型原理2.1 提出VGG的動機2.2 VGG模型及其參數的數量3、核心代碼 1、爲什麼要引入卷積神經網絡
2020-04-24 15:41:03