这是一个没有商量余地的步骤——如果你没有正确地处理这件事情，并且有些疏忽大意的话，你的网络能够工作的机会就微乎其微了。...总的来说，重要的是要考虑在每次迭代中，最终的梯度更新将会被平均多少，并且确保你平衡了与使用尽可能多的GPU的潜在并行性所带来的不利影响。...-还要考虑 如果你已经正确地清洗了数据，删除了大部分的异常值，并且正确地设置了学习速率，那么你就不需要进行梯度裁剪了。如果没有它，你会发现你的训练错误偶尔会突然爆炸。...9.你错误地初始化了网络权重 -问题描述 如果你没有正确地初始化你的神经网络权重，那么你的神经网络根本就不可能训练。...当然，所有这些都是高度依赖于环境的，并且没有简单的自动解决方案——拥有好的直觉仍然是决定隐藏单元数量的最重要的因素。
GHM首先对具有相似属性也就是梯度密度进行统计，然后根据密度为每个例子的梯度附加一个调和参数。GHM与CE、FL相比的效果如图1所示。...这种损失与 损失具有相似的性质：当d很小时，它近似于二次函数( 损失)；当d很大时，它近似于线性函数(L1损失)。...分类中一个简单的例子通常是一个预测概率非常低的背景区域，并且肯定会被排除在最终候选区域之外。因此，这类例子的改进对精度几乎没有任何影响。但是在盒回归中，一个简单的例子仍然与地面真值位置有偏差。...但是，在初始化过程中，分类的损失很小，因此我们将分类损失的权重提高了20，使求值损失更合理。但当模型收敛时，分类损失仍然很小，最终得到平均精度(AP)为28.6的模型。...可以看到，区域单元近似算法加快了训练的幅度，对性能的影响可以忽略不计。与CE相比，GHM-C损失的降低也是可以接受的。由于我们的损失还没有完全实现GPU现在，仍然有改进的空间。 ?
【导读】深度学习中有很多简单的技巧能够使我们在训练模型的时候获得最佳实践，比如权重初始化、正则化、学习率等。对于深度学习初学者来说，这些技巧往往是非常有用的。...本文主要介绍深度学习中权重和偏差初始化以及如何选择激活函数的一些技巧，以及它们对于解决梯度消失和梯度爆炸的影响。...值得注意的是，将偏差设置为0不会产生任何麻烦，因为非零权重可以打破对称性，即使偏差为0，每个神经元仍然不同。...在最坏的情况下，这可能会完全阻止神经网络的进一步训练。 更具体地说，在sigmoid（z）和tanh（z）的情况下，如果您的权重很大，那么梯度将会很小，从而有效地防止权重改变它们的值。...这是因为偏置的梯度仅取决于该层的线性激活，而不取决于较深层的梯度。因此，对于偏差项不存在递减或爆炸的梯度。如前所述，它们可以初始化为0。
对于有些模型，如线性回归中（L1正则线性回归即为Lasso回归），常数项b的更新方程不包括正则项，即： ? 其中，梯度下降算法中，α<0,β<0，而在梯度上升算法中则相反。...对于有些模型，如线性回归中（L2正则线性回归即为Ridge回归，岭回归），常数项b的更新方程不包括正则项，即： ? 其中，梯度下降算法中，α<0,β<0，而在梯度上升算法中则相反。...另外一个解释，规则化项的引入，在训练（最小化cost）的过程中，当某一维的特征所对应的权重过大时，而此时模型的预测和真实数据之间距离很小，通过规则化项就可以使整体的cost取较大的值，从而，在训练的过程中避免了去选择那些某一维...当λ=0时，即没有先验）没有正则项，则相当于先验分布具有无穷大的协方差，那么这个先验约束则会非常弱，模型为了拟合所有的训练集数据， 参数w可以变得任意大从而使得模型不稳定，即方差大而偏差小。...λ越大，标明先验分布协方差越小，偏差越大，模型越稳定。即，加入正则项是在偏差bias与方差variance之间做平衡tradeoff。下图即为L2与L1正则的区别： ?
在计算梯度时，w的梯度变为： 其中，sign是符号函数，那么便使用下式对参数进行更新： 8.jpg 对于有些模型，如线性回归中（L1正则线性回归即为Lasso回归），常数项b的更新方程不包括正则项，即...L2正则化中则使用下式对模型参数进行更新： 10.jpg 对于有些模型，如线性回归中（L2正则线性回归即为Ridge回归，岭回归），常数项b的更新方程不包括正则项，即： 其中，梯度下降算法中，α<0,...如下图： 另外一个解释，规则化项的引入，在训练（最小化cost）的过程中，当某一维的特征所对应的权重过大时，而此时模型的预测和真实数据之间距离很小，通过规则化项就可以使整体的cost取较大的值，从而，...当λ=0时，即没有先验）没有正则项，则相当于先验分布具有无穷大的协方差，那么这个先验约束则会非常弱，模型为了拟合所有的训练集数据， 参数w可以变得任意大从而使得模型不稳定，即方差大而偏差小。...λ越大，标明先验分布协方差越小，偏差越大，模型越稳定。即，加入正则项是在偏差bias与方差variance之间做平衡tradeoff。
1.神经网络 1.1 什么是神经网络 2神经网络前提 2.1二分分类 2.2logistic回归 2.3logistic回归损失函数 2.4 梯度下降法 2.5 logistic回归中的梯度下降法 2.6...因此字母头上加个“^”表示回归值，表示真实值的一种预测，实际的观测值与回归值是存在偏差的 2.2logistic回归 logistic回归【Logistic regression】是一个用于二分分类【binary...梯度下降法【Gradient Descent】 来训练或学习训练集上的参数w和b 2.5 logistic回归中的梯度下降法 2.6 m个样本的梯度下降 2.7 向量化【vectorization...，阈值θ可看作一个固定输入为-1.0的哑结点所对应的连接权重w(n+1)，这样，权重和阈值的学习就可统一为权重的学习 4 卷积神经网络(CNN) 4.1 边缘检测示例 4.2 Padding 卷积的缺点...第一个缺点是每次做卷积操作，你的图像就会缩小，从6×6缩小到4×4，你可能做了几次之后，你的图像就会变得很小了，可能会缩小到只有1×1的大小。
如果特征的范围差异很大，则不同权重的值也会有很大的差异，并且将花费更多的时间来选择完美的权重集。然而，如果我们使用标准化数据，那么权重就不会有很大的变化，我们将在较短的时间内获得理想的权重集。...当特征在相似的尺度上时，优化权重和偏差变得容易。 梯度消失和梯度爆炸 梯度消失和梯度爆炸问题源于权值的初始化。以上两个问题都导致网络的训练不当和较慢。...设W 是与单位矩阵 I 相近的所有层的权重矩阵。...在前向传播中，一个特定层的输出 Z 由以下公式定义，其中 W 是权重矩阵，X 是输入，b 是偏差： 如果我们在 L 层（L 为层数）上执行上述计算，那么我们可以假设权重矩阵 W 将乘以 L 次，忽略偏差...同样的，如果一个小于1的特定值，例如0.9，则层的激活将呈指数递减，梯度将变得很小，并且梯度下降将采取小的步长，网络将需要很长时间才能达到最小值。这种问题被称为梯度消失。
线性回归算法 求导法推导 梯度下降法推导 线性回归实现人脸识别 导入数据 % pictures=dir('C:\Users\Yezi\Desktop\机器学习\AR_Gray_50by40\*....③设置学习率：将学习率a设置为一个较小的值，用于控制每次更新权重的步长。 ④利用梯度下降法更新权重：通过迭代的方式，多次更新权重参数W，直到达到指定的迭代次数。...在每次迭代中，根据当前的权重W、训练数据trainData和标签矩阵Y，计算出一个临时的权重参数WTemp。这里使用了线性回归的梯度下降法更新公式。...具体来说，根据模型的误差（即预测值与实际值的差）和梯度信息，按照一定的步长反向调整权重的值。 ⑤保存最终的权重参数：将最后一轮迭代得到的临时权重参数WTemp赋给变量W，得到最终的权重参数。...与岭回归类似，套索回归也是在线性回归的基础上添加了正则化项。不同的是，套索回归使用的正则化项是模型权重的绝对值之和，而不是平方和。
2.模型估计：偏差 / 方差 [偏差，方差 Bias / Variance] 2.1 模型状态与评估 偏差(Bias)和方差(Variance)是机器学习领域非常重要的两个概念和需要解决的问题。...我们先来梳理一下上面提到的概念： 偏差(Bias)：度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了学习算法本身的拟合能力。...[模型估计：偏差/方差] 这就要特别借助于上一节我们提到几个数据集的评估来完成了(关于模型的评估也可以参考ShowMeAI文章 图解机器学习 | 模型评估方法与准则) [模型估计：偏差/方差] 一般般来说...[模型估计：偏差/方差] 在深度学习的早期阶段，没有太多方法能做到只减少偏差或方差而不影响到另外一方。...对这种Cost Function进行梯度下降优化时，由于w_1 和w_2 数值差异很大，只能选择很小的学习因子\alpha ，来避免J 发生振荡。
介绍 我们知道，XORNet以及BNN都没有在反向传播阶段做梯度的量化，之前也没有任何工作可以在反向传播阶段将梯度量化到8位一下并且保持相当的预测精度。...在BNN和XORNet中，虽然权重是二值化的，但是梯度仍然是全精度浮点数，因此在反向传播时反卷积依然是1bit和32bit数之间的运算，这导致BNN和XORNet的训练时间主要花在反向传播阶段。...在本文的实验中，梯度通常需要比激活值更大的位宽，而激活值通常需要比权重更大的位宽，这样可以保证与32位浮点数相比精度不会掉很多。 3....这些ReLU的输入可以是负数，这会导致ReLU的输出为0。对于这些权重，ReLU的导数将会在反向传播过程中为0，这意味着该网络无法从这些导数学习到任何东西，权重也无法得到更新。...在这里，是目标函数，由于从伯努利分布中采样是一个不可微分的过程，没有定义，因此反向传播中的梯度不能由链式法则直接算出，然而由于和的期望相同，我们可以使用定义好的梯度对做近似，并且构建了一个如上所示的STE
更多笔记请火速前往 DeepLearning.ai学习笔记汇总 本周我们将学习如何配置训练/验证/测试集，如何分析方差&偏差，如何处理高偏差、高方差或者二者共存的问题，如何在神经网络中应用不同的正则化方法...二、偏差 & 方差 这两个易学易混淆的概念可以参考Andrew Ng机器学习课程笔记--week6(精度&召回率&偏差&方差) 三、机器学习基础 这一节主要介绍在训练模型时，遇到问题该如何解决的过程...z\)就很小 而\(z\)很小，那么激活函数\(tanh(z)\)就处于线性关系啦，bingo！！...九、正则化输入 正则化数据前后的数据分布特点 ? 正则化前后梯度下降的区别 ? 十、梯度消失与梯度爆炸 假如有如下图示的深度神经网络： ?...十一、神经网络的权重初始化 这篇文章主要就是介绍了权重如何初始化，但是并没有给出推导过程，而是直接给了结论。
偏差 (bias) 距离原点的截距或偏移。偏差（也称为偏差项）在机器学习模型中以 b 或 w0 表示。例如，在下面的公式中，偏差为 ： 请勿与预测偏差混淆。...最优的逻辑回归模型预测的平均概率等于训练数据的平均标签。 广义线性模型的功能受其特征的限制。与深度模型不同，广义线性模型无法“学习新特征”。 梯度 (gradient) 偏导数相对于所有自变量的向量。...梯度下降法 (gradient descent) 一种通过计算并且减小梯度将损失降至最低的技术，它以训练数据为条件，来计算损失相对于模型参数的梯度。...离群值 (outlier) 与大多数其他值差别很大的值。在机器学习中，下列所有值都是离群值。 绝对值很高的权重。 与实际值相差很大的预测值。 值比平均值高大约 3 个标准偏差的输入数据。...训练线性模型的目标是确定每个特征的理想权重。如果权重为 0，则相应的特征对模型来说没有任何贡献。 宽度模型 (wide model) 一种线性模型，通常有很多稀疏输入特征。
偏差 (bias) 距离原点的截距或偏移。偏差（也称为偏差项）在机器学习模型中以 b 或 w0 表示。例如，在下面的公式中，偏差为 ： ? 请勿与预测偏差混淆。...最优的逻辑回归模型预测的平均概率等于训练数据的平均标签。 广义线性模型的功能受其特征的限制。与深度模型不同，广义线性模型无法“学习新特征”。 梯度 (gradient) 偏导数相对于所有自变量的向量。...梯度下降法 (gradient descent) 一种通过计算并且减小梯度将损失降至最低的技术，它以训练数据为条件，来计算损失相对于模型参数的梯度。...离群值 (outlier) 与大多数其他值差别很大的值。在机器学习中，下列所有值都是离群值。 绝对值很高的权重。 与实际值相差很大的预测值。 值比平均值高大约 3 个标准偏差的输入数据。...训练线性模型的目标是确定每个特征的理想权重。如果权重为 0，则相应的特征对模型来说没有任何贡献。 宽度模型 (wide model) 一种线性模型，通常有很多稀疏输入特征。
没有分布要求， 适合少数类别变量 计算独立分布的乘积 受到多重共线性 Logistic回归 逻辑回归仍然是使用最广泛的，了解更多 一个相当好的分类算法，只要你期望你的特征大致是线性的，并且问题是线性可分的...：使用线性判别分析 如果相关性大部分是非线性的：使用SVM 如果稀疏性和多重共线性是一个问题：具有Ridge（权重）的自适应Lasso + Lasso 线性判别分析 LDA：线性判别分析，不是潜在的Dirichlet...然而，实际上，具有线性内核的SVM与Logistic回归没有太大区别（如果您好奇，可以看看Andrew Ng如何从他的Coursera机器学习课程中的Logistic回归中推导SVM）。...概要 考虑的因素 训练例子的数量，（你的训练集有多大？） 如果训练集很小，高偏差/低方差分类器（例如朴素贝叶斯）比低偏差/高方差分类器（例如，kNN或逻辑回归）具有优势，因为后者会过度拟合。...但是随着训练集的增长（它们具有较低的渐近误差），低偏差/高方差分类器开始赢得胜利，因为高偏差分类器的功能不足以提供准确的模型。您也可以将其视为生成模型与判别模型的区别。
偏差 (bias) 距离原点的截距或偏移。偏差（也称为偏差项）在机器学习模型中以 b 或 w0 表示。例如，在下面的公式中，偏差为 b： ? 请勿与预测偏差混淆。...梯度下降法 (gradient descent) 一种通过计算并且减小梯度将损失降至最低的技术，它以训练数据为条件，来计算损失相对于模型参数的梯度。...通俗来说，梯度下降法以迭代方式调整参数，逐渐找到权重和偏差的最佳组合，从而将损失降至最低。 图 (graph) TensorFlow 中的一种计算规范。图中的节点表示操作。...离群值 (outlier) 与大多数其他值差别很大的值。在机器学习中，下列所有值都是离群值。 绝对值很高的权重。 与实际值相差很大的预测值。 值比平均值高大约 3 个标准偏差的输入数据。...训练线性模型的目标是确定每个特征的理想权重。如果权重为 0，则相应的特征对模型来说没有任何贡献。 宽度模型 (wide model) 一种线性模型，通常有很多稀疏输入特征。
偏差 (bias) 距离原点的截距或偏移。偏差（也称为偏差项）在机器学习模型中以 b 或 w0 表示。例如，在下面的公式中，偏差为 b： 请勿与预测偏差混淆。...，该模型正确地将 18 个归类为有肿瘤（18 个真正例），错误地将 1 个归类为没有肿瘤（1 个假负例）。...最优的逻辑回归模型预测的平均概率等于训练数据的平均标签。 广义线性模型的功能受其特征的限制。与深度模型不同，广义线性模型无法“学习新特征”。 梯度 (gradient) 偏导数相对于所有自变量的向量。...离群值 (outlier) 与大多数其他值差别很大的值。在机器学习中，下列所有值都是离群值。 绝对值很高的权重。 与实际值相差很大的预测值。 值比平均值高大约 3 个标准偏差的输入数据。...训练线性模型的目标是确定每个特征的理想权重。如果权重为 0，则相应的特征对模型来说没有任何贡献。 宽度模型 (wide model) 一种线性模型，通常有很多稀疏输入特征。
偏差 (bias) 距离原点的截距或偏移。偏差（也称为偏差项）在机器学习模型中以 b 或 w0 表示。例如，在下面的公式中，偏差为 ： ? 请勿与预测偏差混淆。...最优的逻辑回归模型预测的平均概率等于训练数据的平均标签。 广义线性模型的功能受其特征的限制。与深度模型不同，广义线性模型无法“学习新特征”。 梯度 (gradient) 偏导数相对于所有自变量的向量。...---- 梯度下降法 (gradient descent) 一种通过计算并且减小梯度将损失降至最低的技术，它以训练数据为条件，来计算损失相对于模型参数的梯度。...离群值 (outlier) 与大多数其他值差别很大的值。在机器学习中，下列所有值都是离群值。 绝对值很高的权重。 与实际值相差很大的预测值。 值比平均值高大约 3 个标准偏差的输入数据。...训练线性模型的目标是确定每个特征的理想权重。如果权重为 0，则相应的特征对模型来说没有任何贡献。 宽度模型 (wide model) 一种线性模型，通常有很多稀疏输入特征。
偏差 (bias) 距离原点的截距或偏移。偏差（也称为偏差项）在机器学习模型中以 b 或 w0 表示。例如，在下面的公式中，偏差为 ： ? 请勿与预测偏差混淆。...梯度下降法 (gradient descent) 一种通过计算并且减小梯度将损失降至最低的技术，它以训练数据为条件，来计算损失相对于模型参数的梯度。...通俗来说，梯度下降法以迭代方式调整参数，逐渐找到权重和偏差的最佳组合，从而将损失降至最低。 图 (graph) TensorFlow 中的一种计算规范。图中的节点表示操作。...离群值 (outlier) 与大多数其他值差别很大的值。在机器学习中，下列所有值都是离群值。 绝对值很高的权重。 与实际值相差很大的预测值。 值比平均值高大约 3 个标准偏差的输入数据。...训练线性模型的目标是确定每个特征的理想权重。如果权重为 0，则相应的特征对模型来说没有任何贡献。 宽度模型 (wide model) 一种线性模型，通常有很多稀疏输入特征。
偏差 (bias) 距离原点的截距或偏移。偏差（也称为偏差项）在机器学习模型中以 b 或 w0 表示。例如，在下面的公式中，偏差为 b： ? 请勿与预测偏差混淆。...最优的逻辑回归模型预测的平均概率等于训练数据的平均标签。 广义线性模型的功能受其特征的限制。与深度模型不同，广义线性模型无法「学习新特征」。 梯度 (gradient) 偏导数相对于所有自变量的向量。...梯度下降法 (gradient descent) 一种通过计算并且减小梯度将损失降至最低的技术，它以训练数据为条件，来计算损失相对于模型参数的梯度。...离群值 (outlier) 与大多数其他值差别很大的值。在机器学习中，下列所有值都是离群值。 绝对值很高的权重。 与实际值相差很大的预测值。 值比平均值高大约 3 个标准偏差的输入数据。...训练线性模型的目标是确定每个特征的理想权重。如果权重为 0，则相应的特征对模型来说没有任何贡献。 宽度模型 (wide model) 一种线性模型，通常有很多稀疏输入特征。
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