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第 12 屆 iThome 鐵人賽
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AI & Data

那些年我們一起學過的深度學習 系列

近年來,深度學習這個名子火得不行
感覺不管是學哪個科系哪個領域的人不碰點深度學習都對不起自己(雖然我不太懂為什麼
而身處在網路便利的 2020
儘管可以在網路上隨意找到需要的資源來做學習或解決我們立即性的問題
像是直接上 staxxoverxxx 去複製一段 code 下來等等
但常常我們不是真的理解為何一個問題的發生並真的解決了一個問題
更多的時候我們追求恐怕只是眼不見為淨
長期下來恐怕有非常多隱患積累
本系列文會分享筆者近年在深度學習領域打滾踩得各種坑以及如何解決
事實上此系列文筆者原訂想取名為 :
從入門到放棄 : 致那些年讓我們崩潰的坑
但想想還是算了
沒了

鐵人鍊成 | 共 30 篇文章 | 18 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 21

[DAY 21] Model 訓練技巧

前言 歷經千辛萬苦,那我們在train Model 時,總會發現有時效果不好,可能Training 時間太長,也有可能準度不佳。那會不會有一些小撇步可以供我們這...

2020-10-06 ‧ 由 zivzhong 分享
DAY 22

[DAY 22] Model 的測試與優化

前言 在訓練Model之前我們習慣上先將資料分成好幾塊。你可能看過大多數人的做法是將原本的Data Set分成Training Data以及Testing D...

2020-10-07 ‧ 由 zivzhong 分享
DAY 23

[DAY 23] Model 的 Debug

前言 我們已經成功建立了一個深層網絡(Deeplearning Model),但是這些預測的結果是垃圾或者並不符合我們期待怎麼半QQQQQ。 我們又該將如何解...

2020-10-08 ‧ 由 zivzhong 分享
DAY 24

[DAY 24] GPU 簡介、觀測以及選擇

前言 在運行 Deep Learning Model 做 Training 或者 Testing 時,對於我們研究領域的人來說,很大一部分還是要放在 GPU...

2020-10-09 ‧ 由 zivzhong 分享
DAY 25

[DAY 25] Multi-GPU 計算

前言 我們已經學會如何在我們的電腦上執行並測試我們辛辛苦苦寫出來的 Model 了,但這樣的故事結尾是簡單美好,如果今天我們多考慮了一項事情 : 時間 呢?在...

2020-10-10 ‧ 由 zivzhong 分享
DAY 26

[DAY 26] 分散式訓練

前言 在上一章我們知道如何在一台機器上使用多張 GPU 來Training,這對我們 Train 大 Model 或者快速的 Train 一個 Model 已...

2020-10-11 ‧ 由 zivzhong 分享
DAY 27

[DAY 23] Visualize

前言 成長的過程中,有高峰有低潮,會有峰迴路轉的此起彼落,但也有柳暗花明的落淚感動。曾經我們也是那懵懂無知、初出茅廬的那個毛孩,但曾幾何時,當初那個弱小的我...

2020-10-12 ‧ 由 zivzhong 分享
DAY 28

[DAY 24] Dataset 的處理

前言 我們在 Training 的過程的中,一個很重要的 Part 就是如何出一個 Powerful、Useful 以及 Effcient 的 Model,但...

2020-10-13 ‧ 由 zivzhong 分享
DAY 29

[DAY 29] Edge Computing v.s PC Computing

前言 我們知道了如何在個人電腦上執行訓練/使用一個 Deep Learning Model ,更進一步我們知道如果資源許可,我們可以在一台電腦上使用多個 GP...

2020-10-14 ‧ 由 zivzhong 分享
DAY 30

[DAY 30] 未完的終點是下一場的起點 : 總結以及各式好用連結

前言 總算來到第30天啦 XDDDD 用廢文開始就用廢文結束吧 : 不知不覺已經來到了最後一章啦,這30篇裡我們非常水的走完了各個在 Deep Learnin...

2020-10-15 ‧ 由 zivzhong 分享