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AI论文
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学习率调度器
学习率调度器 学习率调度器 当我们使用诸如梯度下降法等方式来训练模型时，一般会兼顾训练速度和损失(loss)来选择相对合适的学习率。但若在训练过程中一直使用一个学习率，训练集的损失下降到一定程度后便不再继续下降，而是在一定范围内震荡。其震荡原理如下图所示，即当损失函数收敛到局部极小值附近时，会由于学习率过大导致更新步幅过大，每步参数更新会反复越过极小... -
学习率调度器
学习率调度器 学习率调度器 当我们使用诸如梯度下降法等方式来训练模型时，一般会兼顾训练速度和损失(loss)来选择相对合适的学习率。但若在训练过程中一直使用一个学习率，训练集的损失下降到一定程度后便不再继续下降，而是在一定范围内震荡。其震荡原理如下图所示，即当损失函数收敛到局部极小值附近时，会由于学习率过大导致更新步幅过大，每步参数更新会反复越过极小... -
Activations
Usage of activations Available activations elu softmax selu softplus softsign relu tanh sigmoid hard_sigmoid exponential linear On "Advanced Activations" Usage of ... -
Advanced Activations Layers
LeakyReLU PReLU ELU ThresholdedReLU Softmax ReLU [source] LeakyReLU keras . layers . LeakyReLU ( alpha = 0.3 ) Leaky version of a Rectified Linear Unit. It allows ... -
机器学习
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语义角色标注
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Chapter 8.用于自然语言处理的高级 Sequence
Chapter 8. Advanced Sequence Modeling for Natural Language Processing Sequence-to-Sequence Models, Encoder–Decoder Models, and Conditioned Generation Capturing More from a Sequenc... -
How to Avoid Disaster
How to Avoid Disaster Unforeseen Consequences and Feedback Loops How to Avoid Disaster In practice, a deep learning model will be just one piece of a much bigger system. As we...