/* http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/docs.html */ "use strict"; const convnetjs = require("convnetjs"); class DomainNetJS { constructor() { this.net = new convnetjs.Net(); this.net.makeLayers([ {type:"input", out_sx:1, out_sy:1, out_depth:6}, {type:"fc", num_neurons:32, activation:"relu"}, {type:"fc", num_neurons:32, activation:"relu"}, {type:"fc", num_neurons:32, activation:"relu"}, {type:"regression", num_neurons:1} ]); this.trainer = new convnetjs.Trainer(this.net, { method:"adadelta", l2_decay:0.05 }); } code(c) { let d = 0; if(0x2D<=c && c<=0x39) d = (c-0x2D)+1; // "-" ~ "9" if(0x41<=c && c<=0x5A) d = (c-0x41)+14; // "A" ~ "Z" if(0x61<=c && c<=0x7A) d = (c-0x61)+14; // "a" ~ "Z" return d; } domain(name) { let label = name.split("."); let v = [label[0].length, 3, 1, 0, 0, 0]; for(let j=0; j=3 && d===4) v[1] = 2; if(v[1]>=2 && d===8) v[1] = 1; v[2] = 0; } else v[1] = v[2] = 0, v[3] = 1; v[5] *= 40, v[5] += d; } else { v[4] *= 40, v[4] += d; } } return new convnetjs.Vol(v); } train(name, price) { return this.trainer.train(this.domain(name), [price]); } evaluate(name) { return this.net.forward(this.domain(name)).w[0]; } toJSON() { return this.net.toJSON(); } fromJSON(json) { this.net.fromJSON(json); } } let dn = new DomainNetJS(); let sample = [ {name: "nicb.wang", price: 10}, {name: "NIC.WANG", price: 130}, {name: "NIcD.WANG", price: 1}, {name: "nice.wang", price: 5}, {name: "nicf.wang", price: 4}, {name: "nicg.wang", price: 6}, {name: "nich.wang", price: 6}, {name: "nicb.com", price: 80}, {name: "NIC.COM", price: 1000}, {name: "NIcD.COM", price: 20}, {name: "nice.com", price: 100}, {name: "nicf.com", price: 80}, {name: "nicg.com", price: 90}, {name: "nich.com", price: 90}, {name: "1201.WANG", price: 600}, {name: "1201.COM", price: 4000} ]; for(let i=0; i<50000; i++) { let stats = dn.train(sample[i%sample.length].name, sample[i%sample.length].price); if(i%1000===0) console.log(stats); } for(let i=0; i
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摘要:本文將分享一些自己關于深度學習模型調試技巧的總結思考以為主。不過以卷積神經網絡為代表的深層神經網絡一直被詬病,這對于模型在工業界的應用推廣還是帶來了一定的阻礙。 作者楊軍,從事大規模機器學習系統研發及應用相關工作。本文將分享一些自己關于深度學習模型調試技巧的總結思考(以CNN為主)。最近因為一些需要,參與了一些CNN建模調參的工作,出于個人習性,我并不習慣于通過單純的trial-and-er...
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