在硕士论文中，给出模型参数是非常重要的一步，可以有效提高模型的可读性、可复现性和可推广性。

然而，机器学习系统和常规系统基础设施（如Redis/LevelDB和一些分布式计算基础设施等）的这个领域仍然不同，虽然可以说它是一个基础设施，但它运行在这个基础设施上业务问题有更强有力的直接关系，所以我也花点精力专注于...

调节学习率：学习率较小可以保证模型在训练时稳定，但是训练速度较慢；学习率较大可能会使模型在训练时快速收敛，但是有可能导致过拟合。调节隐藏单元数量：隐藏单元较多可以增加模型的表示能力，但是有可能导致过拟合。调节激活...

深度学习模型是一种人工神经网络模型，通过多层非线性变换来实现高级别的抽象表达和学习。深度学习模型是机器学习的一种，并在人工智能领域中得到广泛应用。深度学习模型的基础是人工神经网络模型，其模拟人类神经网络的结构和功能。

在深度学习中，一般占用显存最多的是卷基层的输出，模型参数占用的显存相对较少，而且不太好优化。节省显存一般有如下方法：左边是每一层的参数数目，右边是消耗的计算量。可以看出：MobileNet，利用DepthWiseConvolution的技术，...

1）深度学习往往需要大量时间来处理大量数据，模型的收敛速度是尤为重要的。所以，总体上来讲，训练深度学习网络尽量使用zero-centered数据(可以经过数据预处理实现)和zero-centered输出。所以要尽量选择输出具有zero-centered...

与传统的学习方法相比，深度学习方法预设了更多的模型参数，因此模型训练难度更大，根据统计学习的一般规律知道，模型参数越多，需要参与训练的数据量也越大。20世纪十年代由于计算机计算能力有限和相关技术的，可用于分析...

深度学习之卷积神经网络经典模型LeNet-5模型在CNN的应用中,文字识别系统所用的LeNet-5模型是非常经典的模型。LeNet-5模型是1998年,YannLeCun教授提出的,它是第一个...LeNet-5模型在CNN的应用中,文字识别系统所用的LeNet-5...

进而利用鉴别信息微调网络参数形成的卷积深度置信网络。与传统的学习方法相比，深度学习方法预设了更多的模型参数，因此模型训练难度更大，根据统计学习的一般规律知道，模型参数越多，需要参与训练的数据量也越大。

参数估计：最小二乘广义最小二乘广义矩假设检验数据预测主要是基于经典回归分析和时间序列分析方差分析因素分析主成分析对应分析聚类分析谱分析小波分析等等