单机训练 准备工作 初始化参数 参数随机初始化 载入预定义参数 单卡训练 多卡训练 进阶使用 单机训练 准备工作 要进行PaddlePaddle Fluid单机训练，需要先 准备数据 和 配置简单的网络 。当配置简单的网络 完毕后，可以得到两个fluid.Program ， startup_program 和 main_pr...

训练 RNN 为了训练一个 RNN，诀窍是在时间上展开（就像我们刚刚做的那样），然后简单地使用常规反向传播（见图 14-5）。 这个策略被称为时间上的反向传播（BPTT）。 就像在正常的反向传播中一样，展开的网络（用虚线箭头表示）有第一个正向传递。然后使用损失函数评估输出序列 （其中 和 是第一个和最后一个输出时间步长，不计算忽略的输出），并且...

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训练配置 训练配置 模型设计完成后，需要通过训练配置寻找模型的最优值，即通过损失函数来衡量模型的好坏。训练配置也是深度学习模型关键要素之一。 通过模型计算 表示的影响因素所对应的房价应该是 , 但实际数据告诉我们房价是 。这时我们需要有某种指标来衡量预测值 跟真实值 之间的差距。对于回归问题，最常采用的衡量方法是使用均方误差作为评价模型...

训练阶段 训练阶段 首先，我们统计所有文本中一共出现了多少个不同的单词，记作“|Vocabulary|”（总词汇表）。 对于每个单词wk，我们将计算P(wk|hi)，每个hi（喜欢和讨厌两种）的计算步骤如下： 将该分类下的所有文章合并到一起； 统计每个单词出现的数量，记为n； 对于总词汇表中的单词wk，统计他们在本类文章中出现的次数nk： 最后...

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