假設我想製作一個可以做某事的模型。現在當我在Google或YouTube上搜索這個主題時,我發現很多相關的教程,看起來像一個聰明的程序員已經通過深度學習實現了這個模型。如何確定我的深度學習模型需要什麼類型的圖層?
但是他們怎麼知道什麼類型的層,他們需要什麼類型的激活功能,喪失功能,優化,單位等數使用深度學習解決某些問題。
是否有知道這一點,或者它只是理解和經驗的問題的任何技術?如果有人能指點我一些視頻或文章回答我的問題,這也會非常有幫助。
假設我想製作一個可以做某事的模型。現在當我在Google或YouTube上搜索這個主題時,我發現很多相關的教程,看起來像一個聰明的程序員已經通過深度學習實現了這個模型。如何確定我的深度學習模型需要什麼類型的圖層?
但是他們怎麼知道什麼類型的層,他們需要什麼類型的激活功能,喪失功能,優化,單位等數使用深度學習解決某些問題。
是否有知道這一點,或者它只是理解和經驗的問題的任何技術?如果有人能指點我一些視頻或文章回答我的問題,這也會非常有幫助。
這是更多的理解和經驗的問題。從頭開始構建模型時,您必須瞭解哪個優化器,損失等對於您的特定問題有意義。爲了適當選擇這些,你必須瞭解可用優化器,丟失函數等之間的差異。
關於選擇多少層和節點,批量大小,學習速率等 - 這些是所有超參數,您將需要在您試驗模型時進行測試和調整。
我有一個Deep Learning Fundamentals YouTube playlist,你可能會發現有用的。它涵蓋了短視頻中每個主題的基本基礎知識。另外,如果你想在獲得基本概念之後更多地關注編碼,這個Deep Learning with Keras playlist也可能是有益的。
您的播放列表非常有幫助。繼續像這樣工作。上帝祝福你。 –
謝謝,Snehanshu!僅供參考,我剛更新了播放列表的鏈接。我的內容已移至新頻道。 – blackHoleDetector
謝謝你的問題。
問題上不屬於SO嘗試新的模型和算法。它與編程本身無關。您可以在https://stats.stackexchange.com/上提出此問題,而不是在這裏 – DJK
這是一個積極研究的領域。谷歌有一些努力使架構可以學習。一般來說,我建議從已知的良好配置開始,例如VGG net,直到您瞭解每個組件以及它們如何應用。通過閱讀深度學習書籍(在線和印刷版),您將更多地瞭解架構選擇。這個問題沒有銀彈答案。至少不是在2017年。 –