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摘要：類似地，輸入中的大規(guī)模特征將主導網(wǎng)絡并導致下游發(fā)生更大的變化。因此，使用神經(jīng)網(wǎng)絡庫的自動規(guī)范化往往是不夠的，這些神經(jīng)網(wǎng)絡庫會在每個特征的基礎上盲目地減去平均值并除以方差。 如果你的神經(jīng)網(wǎng)絡不工作，該怎么辦？作者在這里列出了建神經(jīng)網(wǎng)絡時所有可能做錯的事情，以及他自己的解決經(jīng)驗。忘記規(guī)范化數(shù)據(jù)忘記檢查結果忘記預處理數(shù)據(jù)忘記使用正則化使用的batch太大使用了不正確的學習率在最后層使用了錯誤的激活...
摘要：基于深度學習的語義匹配語義匹配技術，在信息檢索搜索引擎中有著重要的地位，在結果召回精準排序等環(huán)節(jié)發(fā)揮著重要作用。在美團點評業(yè)務中主要起著兩方面作用。 寫在前面美團點評這兩年在深度學習方面進行了一些探索，其中在自然語言處理領域，我們將深度學習技術應用于文本分析、語義匹配、搜索引擎的排序模型等；在計算機視覺領域，我們將其應用于文字識別、目標檢測、圖像分類、圖像質量排序等。下面我們就以語義匹配、圖...
