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神经网络中测试部分的编写

上下两张图中蓝色的曲线分别代表training过程中accuracy和loss,可以看到,随着epoch的增加,accuracy在逐渐变大,loss也在逐渐变小。由图来看貌似训练过程良好,但实际上被骗了...

2020-01-14
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python -【mongo】 处理Ob

ObjectId is a 12-byte BSON type, constructed using:

2020-01-07
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Python-EEG工具库MNE中文教程(3)-MNE中数据结构Epoch及其用法简介

本教程为脑机学习者Rose发表于公众号:脑机接口社区(微信号:Brain_Computer),QQ交流群:903290195

2019-11-19
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Pytorch基础知识-学习率衰减(learning rate decay)

上图的第一个图表明,若设置的learning rate较小,可能需要大量的计算时间才能将函数优化好。第二个图表明若设置的learning rate刚刚好,则比第一个图需要较少的时间就可完成优化。第三个图表明若设置的learning rate过大,...

2019-11-17
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利用学习率衰减找到最优结果

网络权值时,存在一些不确定因素,并不能保证每一次初始化操作都能使得网络的初始权值处在一个合适的状态。不恰当的初始权值可能使得网络的损失函数在训练过程中陷入局部最小值,达不到全局最优的状态。...

2019-11-11
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【从刷面试题到构建知识体系】Java底层-synchronized锁-2偏向锁篇

上一篇通过构建金字塔结构,来从不同的角度,由浅入深的对synchronized关键字做了介绍,

2019-11-04
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有关机器时间、UTC时间、本地时间的总结

1. 时间的表达方式有两种,一种是 human time,比如我们所说的年月日等,一种是 machine time,比如我们用 System.currentTimeMillis() 方法获得的毫秒数。

2019-09-25
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76分钟训练BERT!谷歌大脑新型优化器LAMB加速大批量训练

尽管 BERT效果惊人,但它所需的计算量非常大,原作者在论文中也表示每次只能预测 15% 的词,因此模型收敛得非常慢。如果我们想保留这种 Mask 机制,那么就需要寻找另一种加速方法了。...

2019-08-07
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Keras 系列(六) CNN 分类及fit_generator函数

在实际项目中,训练数据会很大,以前简单地使用model.fit将整个训练数据读入内存将不再适用,所以需要改用model.fit_generator分批次读取。

2019-07-24
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BRAIN:脑电微状态+fMRI:路易体痴呆的动态脑功能障碍及其起源

路易体痴呆包括路易体和帕金森痴呆两种,而且两者都有认知波动这样的暂时性临床症状。一般认为这种功能障碍是由于大脑内在动力学特性的异常导致。在此背景下,英国纽卡斯尔大学的研究者Schumacher,Taylor以及剑桥大学的合...

2019-06-06
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