深度学习如何提升在单一数据训练的泛化能力？

spirits_of_snail 2018-09-21 05:33:04

最近在训练深度图的姿态评估模型，训练数据Biwi数据集，但测试数据集为ICT-3DHP时，但测试效果很差，实验参考文献为：from depth data to head pose estimation：a siamese approach

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深度强化学习实验室官网：http://www.neurondance.com/来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/328287119作者：网易伏羲实验室编辑：...

深度学习在近年来得到了广泛的应用，从图像识别、语音...在本文中，我们将会详细介绍深度学习模型的训练流程，探讨超参数设置、数据增强技巧以及模型微调等方面的问题，帮助读者更好地训练出高效准确的深度学习模型。

今天我们将讨论深度学习中最核心的问题之一：训练数据。深度学习已经在现实世界得到了广泛运用，例如：无人驾驶汽车，收据识别，道路缺陷自动检测，以及交互式电影推荐等等。我们大部分的时间并不是花在构建神经网络...

深度学习作为一种依赖于数据驱动的机器学习方法，其性能和泛化能力在很大程度上取决于所使用的数据集。一个精心设计和高质量的数据集对于训练有效的深度学习模型至关重要。2、数据集的构成要素与特性。

在深度学习中，归一化可以是将数据转换为均值为 0，标准差为 1...通过深度学习标准化，可以使得输入数据的分布更加符合深度学习模型的假设，提高模型的泛化能力和鲁棒性，有利于加快模型的训练速度和提高模型的准确性。

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