AI达人创造营| 第三节课笔记
，才能准确地进行超参优化，从而得到的模型效果才会更好。
并且通常在参数优化时，最先对结果影响较大的参数进行优化，这样可以得到更好的优化结果。...
1:1人脸比对识别率过低
身份证照片（正面）和生活照1:1比对，识别率才65.9左右，太低了。请问一下，有没有优化的方式？
bp神经网络的优点和缺点
神经网络最大的区别是这些神经网络使用的优化算法不同，有些是直接人工调整，有些是感知机的算法。而bp最大的优点是通过反向传播算法来对模型进行自动优化...
第三次课笔记
衰减策略时，训练的上限轮数一定要计算正确。
\3. BatchSize不宜过大，太大容易内存溢出，且一般为2次幂。
三、超参优化 1.超参...
强化学习7日打卡营小结
，需计算策略梯度用于优化策略网络。优化的目标是在策略π(s,a)的期望回报：所有的轨迹获得的回报R与对应的轨迹发生概率p的加权和，当N足够大时...
Optimizer set error
, decay_steps=total_steps, end_lr=0.001)# 使用Adam优化器opt = paddle.optimizer.Adam...
关于语义分割网络效果问题？
的miou怎么就没超过50%的，最高的也就40多，别人的论文是怎么达到70多的？数据增广吗？还是训练时长？难道是Adam优化算法的问题？大...
第三课-深度学习模型训练和关键参数调优
。BatchSize不宜过大，太大容易内存溢出，且一般为2次幂。
三、超参优化
1.基本概念
参数
超参数
常见的超参数有以下三类：
网络结构，包括...
【颁奖】征稿计划第二期
/topic/show/952116 ）
经过一个多月的时间
特别感谢大家贡献了很多优质的使用攻略、评测报告、产品优化建议等，我们会根据大家的优质...
