__2017-12-11 如一模式识别研究

如一模式识别研究

deeplearning>>Visualizing and Understanding Convolutional Networks笔记[from]

手动降低学习率,当验证错误率不变时. Dropout层(Hinton et al.,2012)应用在第6,7层,rate为0.5.所有权重初始化为0.01,偏移量为0.

http://www.gageet.com/2014/10235.php

1.在扩充训练集的时候,调整图像角度是关键,不需要过多的将图像切割成多片进行训练(如将图像切成左上、右上、左下、右下、中五片这种形式);

2.仔细考虑每个层对其他层的影响,可适当精简层,特别是全连接层;

3.可先进行其他数据集的预训练。比如可用一些训练效果不错的层做为初始化层,或者最终层,只训练后面的结果层。

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作者: 游客 ; *
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