googlenet深度学习新人，训练的loss值突然变为0后一直变化，请问会是什么原因

nanoshikitty 2016-12-29 03:48:28

一共500张图片，348张训练，152张验证，请问这是梯度消失的情况吗，下一步应该怎么做

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yunz619 2017-09-11

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目测是overfitting 已经完美分类train set了个人认为几个可能的解决办法 1.加个dropout 2. 从数据集中再分出来个validation set（或者用之前的train set做cross validation），看着validation set的loss做early stopping。

程序狗觅食中 2017-01-17

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训练数据太小，overfitting了

原文：Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2.3.c 一、使用 Keras 入门高级深度学习 在第一章中，我们将介绍在本书中将使用的三个深度学习人工神经网络。这些网络是 MLP，CNN 和 RNN（在第 2 节中定义和描述），它们

本章涵盖基本概念的高级定义机器学习发展的时间线深度学习日益普及和未来潜力背后的关键因素在过去几年中，人工智能（AI）一直是媒体炒作的对象。机器学习、深度学习和人工智能在无数文章中出现，通常是在技术类出版物之外。我们被承诺一个智能聊天机器人、自动驾驶汽车和虚拟助手的未来——有时被描绘成一个阴暗的未来，有时被描绘成乌托邦，人类的工作将变得稀缺，大部分经济活动将由机器人或人工智能代理处理。

在本章中，我们学习了不同的技术来表示深度学习中的文本数据。我们学习了如何在处理不同领域时使用预训练的词嵌入和我们自己训练的嵌入。我们使用 LSTM 和一维卷积构建了文本分类器。我们还了解了如何使用最先进的语言建模架构生成文本。在下一章中，我们将学习如何训练深度学习算法来生成时尚图像、新图像，并生成文本。在本章中，我们解释了自编码器及其不同的变体。在整个章节中，我们提供了一些编码示例，展示它们如何应用于 MNIST 数据集。

采用手写板模拟0-9的10个数字数据集，如下图所示总共手写了600张手写数字图像，每一个图像包含至少一个手写数字YOLOv5算法是一种单阶段目标检测算法，其网络结构主要由输入端（Input）、主干网络Backbone）、特征融合模块（Neck ）和预测层（Head）4个部分组成。如下图所示。

本文来自《FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering》。时间线为2015年6月。是谷歌的作品。 0 引言虽然最近人脸识别领域取得了重大进展，但大规模有效地进行人脸验证和识别还是有着不小的挑战。Florian Schroff等人因此提出了FaceNet模型，该模型可以直接将人脸图片映射到欧式空间中。在该空间中，...

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