深度学习训练方法是怎样的?

2020-11-05 10:20:12 思腾合力 428

      深度学习指的是在机器学习领域里面的一个新的研究方向,它主要是学习样本数据的一些内在规律和表示层次,是从输入层到输出层所经历的层次的数目,这个是需要做深度学习训练的,那么深度学习训练方法是怎样的呢?今天就给大家具体介绍下。 
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      1、关于数据集的拆分。大家在做深度学习训练的时候,是需要学习数据集的拆分方法的,这个首先需要准备好已经处理好的数据集,要注意这个数据集是要满足独立同分布的,它分为训练集,测试集和验证集,分布按照百分之八十,百分之十和百分之十进行分割。 

      2、训练集主要是做整个模型的深度学习训练,验证集是做训练过程中的验证工作,看是不是过拟合。测试集是在最终判断模型质量的时候使用,千万不要把它作为测试集进行参数的条件,这样是没有任何意义的。 

      3、深度学习训练的关键,是在输入数据做迭代训练的时候,要注意模型在训练集和验证集所画出来的误差曲线之间的关系,这个误差是越小越好,或者是准确度越高越好。 

      4、关于欠拟合和应对方法。欠拟合状态,指的是训练集和验证集的误差都是非常高的,这说明深度学习训练还不够,还需要继续做迭代训练,如果迭代多长时间都是不能降低误差的话,那么就需要考虑所使用的模型是不是太小了。 

      大家在做深度学习训练的时候,就可以按照上面的方法去做,同时还需要了解下过拟合和应对的方法。欠拟合和过拟合的中间状态,就是刚好拟合,是最好的训练效果,这个时候是模型参数也是比较好的情况。另外,有想了解深度学习平台的朋友,可以咨询网站的工作人员。 

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