人工智能(AI): 深度学习的七个常用技巧(7-technique of deep learning)指南

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人工智能(AI): 深度学习的七个常用技巧指南

7-technique of deep learning

深度学习已经成为解决许多具有挑战性的现实世界问题的方法。对目标检测，语音识别和语言翻译来说，这是迄今为止表现最好的方法。许多人将深度神经网络（DNNs）视为神奇的黑盒子，我们放进去一堆数据，出来的就是我们的解决方案！事实上，事情没那么简单。

在设计和应用DNN到一个特定的问题上可能会遇到很多挑战。为了达到现实世界应用所需的性能标准，对数据准备，网络设计，训练和推断等各个阶段的正确设计和执行至关重要。在这里，我将与大家分享7个实用技巧，让您的深度神经网络发挥最大作用。

1.    数据

2.    选择什么优化器？

3.    如何处理不平衡数据？

4.    迁移学习

5.    快速简单的数据增强，以提高性能

6.    训练模型的合奏

7.    加快修剪

深度学习七个实用技巧(7-technique of deep learning).pdf (1.19 MB, 需要: RMB 18 元)

2019-6-24 12:09:23 上传

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蛮不错的，感谢LZ的分享！