用戶中心USER CENTER
摘要：類似地，輸入中的大規(guī)模特征將主導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)并導(dǎo)致下游發(fā)生更大的變化。因此，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫的自動規(guī)范化往往是不夠的，這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫會在每個特征的基礎(chǔ)上盲目地減去平均值并除以方差。 如果你的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不工作，該怎么辦？作者在這里列出了建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時所有可能做錯的事情，以及他自己的解決經(jīng)驗。忘記規(guī)范化數(shù)據(jù)忘記檢查結(jié)果忘記預(yù)處理數(shù)據(jù)忘記使用正則化使用的batch太大使用了不正確的學(xué)習(xí)率在最后層使用了錯誤的激活...
摘要：基于深度學(xué)習(xí)的語義匹配語義匹配技術(shù)，在信息檢索搜索引擎中有著重要的地位，在結(jié)果召回精準(zhǔn)排序等環(huán)節(jié)發(fā)揮著重要作用。在美團(tuán)點評業(yè)務(wù)中主要起著兩方面作用。 寫在前面美團(tuán)點評這兩年在深度學(xué)習(xí)方面進(jìn)行了一些探索，其中在自然語言處理領(lǐng)域，我們將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于文本分析、語義匹配、搜索引擎的排序模型等；在計算機視覺領(lǐng)域，我們將其應(yīng)用于文字識別、目標(biāo)檢測、圖像分類、圖像質(zhì)量排序等。下面我們就以語義匹配、圖...
暫無介紹
