调试神经网络让人抓狂?这有16条锦囊妙计送给你

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调试神经网络让人抓狂?这有16条锦囊妙计送给你

行者武松 2018-01-16 16:01:00 浏览722
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本文来自AI新媒体量子位(QbitAI)

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这一篇的作者还是Andrey Nikishaev,一位创业者兼开发者。量子位前两天搬运了他的另外一篇《机器学习工程师自学指南》。

即便对于行家来说,调试神经网络也是一项艰巨的任务。数百万个参数挤在一起,一个微小的变化就能毁掉所有辛勤工作的成果。然而不进行调试以及可视化,一切就只能靠运气,最后可能浪费掉大把的青春岁月。

怎么办?这里是我总结的一些方法,希望对你有所帮助。

数据集问题

尝试用小数据集来过拟合你的模型

一般来说,几百次迭代后神经网络就会对数据过拟合。如果损失还不下降,那么问题可能就深了。

使用迭代逻辑来解决问题

先建立一个最小的网络来解决核心问题,然后一步一步扩展到全局问题。比方构建一个风格迁移网络,应该首先在一张图片上训练。成功之后,再构建一个可以对任意图片实现风格迁移的模型。

使用带有失真的平

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