Skip to content
This repository has been archived by the owner on Aug 15, 2019. It is now read-only.

EpiscopMoo/UNNDeepLearning

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

8 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Л.р. №1 (Сахаров А., ФИИТ КГ)

Руководство по запуску:

  1. Клонировать, собрать cmake-ом или создать проект в студии на основе CMakeLists.
  2. Добавить пути к библиотекам GTEST, PTHREADS, если они отсутствуют в путях ОС по умолчанию (у меня они раскиданы в /usr/lib). Если не планируется запускать тесты, то второй проект можно выпилить из смака, дабы не мешался. Основная программа никаких потусторонних зависимостей не тянет.
  3. Запустить программу можно с ключом --help или -h, чтобы вывелось описание необходимых аргументов командной строки.

Usage: <exec_name> H L Err Epch TD TL VD VL S

Replace each var with corresponding argument, where

H - number of neurons in hidden layer
L - learning rate for gradient descend opt method
Err - desired cross-entropy accuracy
Epch - number of epochs
TD - path to file with train data
TL - path to file with train labels
VD - path to file with validation data
VL - path to file with validation labels
S - path to file in which network params will be stored

For H L Err and Epch zero value can be used. In this case default values are as following:

200 neurons in hidden layer
0.01 as learning rate for gradient descend opt method
0.005 as desired cross-entropy accuracy
10 train epochs

If S is not specified, default name "vanilla.params" will be used

About

No description, website, or topics provided.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published