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27. 减少方差的技术
编程算法
深度学习
神经网络
如果你的学习算法存在着高方差,则可以尝试下面的技术: • 添加更多的训练数据:这是最简单也是最可靠的一种方式来处理方差,只要你能访问大量的数据并有足够的计算能力来处理它们。 • 加入正则化(L2 正则化,L1 正则化,dropout):这项技术可以降低方差,但却增大了偏差。 加入提前终止(比如根据开发集误差提前终止梯度下降):这项技术可以降低方差但却增大了偏差。提前终止(Early stopping)有点像正则化理论,一些学者认为它是正则化技术之一。 • 通过特征选择减少输入特征的数量和种类:这种技
YingJoy_
2018-06-06
1.1K
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27. 减少方差的技术
编程算法
深度学习
神经网络
• 添加更多的训练数据:这是最简单也是最可靠的一种方式来处理方差,只要你能访问大量的数据并有足够的计算能力来处理它们。
YingJoy_
2018-06-04
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数据规模的增大促进了机器学习的发展
机器学习
深度学习
神经网络
编程算法
大数据
4 数据规模的增大促进了机器学习的发展 深度学习(神经网络)中许多的想法都已经存在了几十年。为什么今天这些想法火起来了呢? 促进机器学习发展的因素主要有两个: • 数据量越来越多. 如今人们在数字设备(电脑,移动设备)上所花费的时间相比以前多得多,这些活动产生了大量的数据,我们可以使用这些数据来训练我们的算法。 • 计算能力的提升. 人类几年前才开始训练神经网络,而且这些神经网络都足够大,可以将现在的大数据作为输入。 具体来说,如果你使用的是传统的机器学习算法(如:逻辑回归),即使你拥有更大
YingJoy_
2018-05-30
718
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开发集和测试集
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
让我们回到之前关于猫咪图片的例子: 你开发了一个移动APP, 用户可以上传许多不同的图片到你的APP上,你想识别出用户上传的图片中所有包含猫咪的图片。 你的团队下载了很多图片数据集,包含猫咪图片(正
YingJoy_
2018-05-30
571
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10. 用开发集和评估指标来加速迭代
ide
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
对于一个新问题,事先是很难知道用什么方法解决它是最合适的。即使机器学习经验丰富的研究员也需要尝试许多,才能得到令自己满意的东西。在构建机器学习系统时,我经常会: 首先有一些如何构建系统的想法(idea
YingJoy_
2018-05-30
453
0
24. 偏差和方差之间的权衡
编程算法
神经网络
深度学习
24 偏差和方差之间的权衡 你可能听说过“偏差和方差之间的权衡”。在你对大部分学习算法进行修改的时候,有些方法可以减少偏差,但是代价是增加了方差,反之亦然,这就在偏差和方差之间产生了“权衡”。 例如,增加模型的大小(在神经网络中添加神经元/层,或增加输入特征),通常可以减少偏差,但可能会增加方差。另外,增加正则化一般会增加偏差,但是可能会减少方差。 在现代,我们往往能够获得充足的数据,并且可以使用非常大的神经网络(深度学习)。因此,这种权衡比较少,并且现在有更多的选择可以在不增加方差的情况下减少偏差,反
YingJoy_
2018-05-30
731
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Andrew Ng - 《Machine Learning Yearning》 Chapter 20-22
深度学习
人工智能
Machine Learning Yearning. 全新版本 本书作者是Andrew NG
YingJoy_
2018-05-09
803
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4. 数据规模的增大促进了机器学习的发展
机器学习
深度学习
神经网络
编程算法
大数据
深度学习(神经网络)中许多的想法都已经存在了几十年。为什么今天这些想法火起来了呢? 促进机器学习发展的因素主要有两个: • 数据量越来越多. 如今人们在数字设备(电脑,移动设备)上所花费的时间相比以前多得多,这些活动产生了大量的数据,我们可以使用这些数据来训练我们的算法。 • 计算能力的提升. 人类几年前才开始训练神经网络,而且这些神经网络都足够大,可以将现在的大数据作为输入。 具体来说,如果你使用的是传统的机器学习算法(如:逻辑回归),即使你拥有更大的数据量,也会出现“高原效应(plateaus)”。也就是说即使你给它更多的数据,它的学习曲线也会变得平坦(flattens out),算法就不会再有很明显的提升了:
YingJoy_
2018-05-09
897
4
深度学习中的优化问题以及常用优化算法
深度学习
神经网络
机器学习
在深度模型中我们通常需要设计一个模型的代价函数(或损失函数)来约束我们的训练过程,训练不是无目的的训练,而是朝着最小化代价函数的方向去训练的。本文主要讨论的就是这类特定的优化问题:寻找神经网络上一组参
YingJoy_
2018-03-21
1.5K
0
如何在腾讯云上安装 MapD 的 GPU 可视化数据库
数据库
sql
ssh
深度学习
本文介绍了如何在腾讯云服务器上安装和配置 MapD,并使用 MapD 进行数据分析。首先介绍了服务器配置,然后说明了如何安装和配置 MapD,最后演示了如何使用 MapD 进行数据分析。
YingJoy_
2017-05-22
6.2K
3
谷歌论文抢鲜看:教机器画画
深度学习
图像处理
人工智能
本文介绍了使用神经网络来生成基于文本的草图,探讨了不同对象之间的潜在空间,并提出了可以用于创意应用程序的潜在技术。
YingJoy_
2017-04-17
1.2K
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