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最近因為專題需求,正在摸索 keras。 但對於 deep learning 的觀念大概僅有基礎程度, (一些開放課程和教學影片) 所以在閱讀相關文件或是看別人 code 時還是頗為吃力。 主要是要做 sequence to sequence 相關的, 大致上就會去找別人類似的 code,再套到自己的資料上試。 但常常碰到不曉得為何中間 model 要這樣疊要這樣改, 或是更基本的 input,output,要如何對應到model的各層。 雖然有拿一些簡單的資料來練習,但還是覺得整個很抽象QQ 更別說依自己的需求建了。 想問一下大家實作上都怎麼上手或是練習的?(不一定是 keras,相關都行) -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 134.208.56.141 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Python/M.1492790680.A.3A0.html
nick5130: 你應該是需要更多deep learning的知識 不然都瞎tune 04/22 10:54
的確QQ ※ 編輯: NaiveRed (134.208.56.141), 04/22/2017 11:11:45
jerry031181: 我是看別人paper怎麼建model的,不過有時候train出來 04/22 12:56
jerry031181: 效果還是沒有很好 04/22 12:56
jerry031181: 感覺需要根據不同target去設計不同的loss function 04/22 12:56
cybelia: 沒有neural network相關經驗的話,一開始跳到sequence-to 04/23 19:44
cybelia: 好像跳有點大...XD 04/23 19:44
我也這麼覺得,所以起先是拿一些較簡單的例子來熟悉函式和參數 不過似乎成效不彰... ※ 編輯: NaiveRed (134.208.56.141), 04/23/2017 20:09:25
nick5130: 建議去找Standford NLP的課程 04/23 22:05
nick5130: 我自己看Computer Vision幫助很大,打算再找時間看完NLP 04/23 22:06
miku3920: https://bit.ly/3mJw4qw 11/04 01:32