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腾讯混元、北大发现Scaling law「浪涌现象」，解决学习率调参难题

从上面结论不难发现，当 时，社区中广为流传的线性放缩和平方根放缩在一定范围内都是正确的，并且分别对应使用 SGD 风格和 Adam 风格优化器的情况。 一、居然要降低学习率？...既然从上一节的分析中发现，使用 Adam 优化器时 Batch size 超过 就会导致最优学习率下降，那么只要确定出 取值，然后在通过网格搜索打点观察就可以了。...上面展示了 CNN 在 FashionMNIST 上的学习率 “下降区间”。...三、浪涌现象 前面我们从理论和实验上都发现了，在使用 Adam 风格优化器时最优学习率曲线就像一朵 “浪花” 一样随着 Batch size 增加会先升高后下降。...我们理论预测并实验证明了随着训练进行 “浪花” 逐渐向着大 Batch size 方向涌动： 四、理论发现 前面讨论过 Adam 风格的优化器在进行参数更新时采用类似 的形式。

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【动手学深度学习笔记】之PyTorch实现softmax回归

使用pytorch实现softmax回归模型 使用pytorch可以更加便利的实现softmax回归模型。...dataset：Dataset类型，从其中加载数据 #batch_size：int类型，每个批量加载多少个数 #shuffle：bool类型，每个学习周期都打乱顺序 #num_workers：int类型，加载数据时使用多少子进程...因此可以使用神经网络子模块中的线性模块。 首先定义网络，softmax回归是一个两层的网络，所以只需要定义输入层和输出层即可。...loss = nn.CrossEntropyLoss() 1.4 定义优化算法 依然使用小批量随机梯度下降作为优化算法。定义学习率为0.1。...训练结果： ? 1.7 预测 使用训练好的模型对测试集进行预测 做一个模型的最终目的当然不是训练了，所以来预测一下试试。

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PyTorch 2.2 中文官方教程（一）

如果有可能，我们希望能够在 GPU 或 MPS 等硬件加速器上训练模型。...在实际训练中，优化器帮助我们做到这一点。 注意 以前我们在没有参数的情况下调用backward()函数。...让我们简要了解一下训练循环中使用的一些概念。跳转到完整实现以查看优化循环。 损失函数 当给定一些训练数据时，我们未经训练的网络可能不会给出正确答案。...优化算法定义了如何执行这个过程（在这个例子中我们使用随机梯度下降）。所有的优化逻辑都封装在optimizer对象中。...在这里，我们使用 SGD 优化器；此外，PyTorch 还有许多不同的优化器可供选择，如 ADAM 和 RMSProp，适用于不同类型的模型和数据。

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【动手学深度学习笔记】之通过丢弃法缓解过拟合问题

在训练过程中，丢弃法起到了正则化的作用，并可以用来缓解过拟合的问题。 但在测试过程中，一般不使用丢弃法。...1.3.1 定义和初始化模型 这里使用torch.nn模块中的Dropout函数，这个函数可以在训练时发挥作用，测试模型时，不发挥作用。...1.3.2 损失函数、优化函数和读取数据 由于使用的本质还是softmax回归模型，因此使用softmax运算和交叉熵损失函数，这里直接使用PyTorch中的函数 loss = torch.nn.CrossEntropyLoss...() 这里我们还是使用小批量随机梯度下降算法作为优化算法。...设置对两个隐藏层的丢弃概率均为0时（不使用丢弃法），训练准确率和测试准确率如下 ? 设置对两个隐藏层的丢弃概率都是0.5时，训练准确率和测试准确率如下 ?

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【动手学深度学习笔记】之实现softmax回归模型

这一部分与之前的线性回归的读取数据大同小异，都是转换类型-->生成迭代器。...=True,download=True,transform=transforms.ToTensor())#获取训练集mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST...根据得到的索引在输入中取值#[1,2],[3,2] 因为softmax回归模型得到的结果可能是多个标签对应的概率，为了得到与真实标签之间的损失值，我们需要使用gather函数提取出在结果中提取出真实标签对应的概率...softmax回归应用的优化算法同样使用小批量随机梯度下降算法。...1.8训练模型 在训练模型时，迭代周期数num_epochs和学习率lr都是可以调节的超参数，通过调节超参数的值可以获得分类更准确的模型。

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动手学深度学习(二) Softmax与分类模型

输出问题 直接使用输出层的输出有两个问题： 一方面，由于输出层的输出值的范围不确定，我们难以直观上判断这些值的意义。...当然，遇到一个样本有多个标签时，例如图像里含有不止一个物体时，我们并不能做这一步简化。但即便对于这种情况，交叉熵同样只关心对图像中出现的物体类别的预测概率。 假设训练数据集的样本数为 ?...，即最小化交叉熵损失函数等价于最大化训练数据集所有标签类别的联合预测概率。 模型训练和预测 在训练好softmax回归模型后，给定任一样本特征，就可以预测每个输出类别的概率。...获取Fashion-MNIST训练集和读取数据 在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。它将在后面的章节中被多次使用，以方便我们观察比较算法之间在模型精度和计算效率上的区别。...但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%。为了更直观地观察算法之间的差异，我们将使用一个图像内容更加复杂的数据集Fashion-MNIST[2]。

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Adam新算法、球形CNN等受关注

本研究的贡献： 通过一个简单的凸优化问题阐述了TMSprop和Adam中使用的指数移动平均是如何导致不收敛的。而且文中的分析可以扩展到其他的指数移动平均打的方法上如Adadelta和NAdam。...为了保证算法的收敛，文中使用历史梯度的“长时记忆”。并指出了在以往论文Kingma&Ba(2015）中关于Adam收敛性证明过程中存在的问题。...为了解决这个问题，文中提出了Adam的变体算法，算法在使用历史梯度的“长时记忆”的情况下，并没有增加算法的时间复杂度与空间复杂度。...图1 如图2所示，在逻辑回归、前馈神经网络和CIFARNET中对Adam和AMSGRAD的性能比较。...上面一行显示了ADAM和AMSGRAD在逻辑回归（前两个图）和隐藏层=1的前馈神经网络（右图）的性能。

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Adam新算法、球形CNN等受关注

本研究的贡献： 通过一个简单的凸优化问题阐述了TMSprop和Adam中使用的指数移动平均是如何导致不收敛的。而且文中的分析可以扩展到其他的指数移动平均打的方法上如Adadelta和NAdam。...为了保证算法的收敛，文中使用历史梯度的“长时记忆”。并指出了在以往论文Kingma&Ba(2015）中关于Adam收敛性证明过程中存在的问题。...为了解决这个问题，文中提出了Adam的变体算法，算法在使用历史梯度的“长时记忆”的情况下，并没有增加算法的时间复杂度与空间复杂度。...图1 如图2所示，在逻辑回归、前馈神经网络和CIFARNET中对Adam和AMSGRAD的性能比较。...上面一行显示了ADAM和AMSGRAD在逻辑回归（前两个图）和隐藏层=1的前馈神经网络（右图）的性能。

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用Pytorch自建6层神经网络训练Fashion-MNIST数据集，测试准确率达到 92%

训练神经网络的步骤 下面我张图是我自己制作的，每次要写相关博客时，我都会翻出来温习一下。 ?...Batch Norm 的手段，在全连接层我使用了 Dropout，两者的目的都是为了降低过拟合的现象。...制定训练策略 我选用了比较流行的 Adam 作为优化有段，学习率 是 0.0001。 然后，loss 选用 交叉熵。...后续优化 因为模型是我随便搭建的，只是吸收了比较先进的手段而已，后续可以在这个基础上尝试更多的层数，更少的参数。 耐心的调参，学习率是我随便给的，是否合理没有验证。...ResNet 做图像识别时，威力比较大，可以尝试在神经网络中引入残差单元。 可视化，也许很多新手会比较没谱，自己训练的东西是什么，那么你可以自己尝试把一些中间结果显示出来。

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线性神经网络——softmax 回归随笔【深度学习】【PyTorch】【d2l】

3.2、softmax 回归 3.2.1、softmax运算 softmax 函数是一种常用的激活函数，用于将实数向量转换为概率分布向量。...它在多类别分类问题中起到重要的作用，并与交叉熵损失函数结合使用。...softmax 函数用于将模型输出转化为概率分布形式，交叉熵损失函数用于衡量模型输出概率分布与真实标签的差异，并通过优化算法来最小化损失函数，从而训练出更准确的分类模型。...3.2.3、PyTorch 从零实现 softmax 回归 （非完整代码） #在 Notebook 中内嵌绘图 %matplotlib inline import torch import torchvision...训练 num_epochs = 10 d2l.train_ch3(net,train_iter,test_iter,loss,num_epochs,trainer)

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打造Fashion-MNIST CNN，PyTorch风格

如果没有强大的本地环境，则可以在Google Colab和Tensor Board上使用此处的代码。事不宜迟开始吧。...请注意，在fc1（完全连接层1）上，使用了PyTorch的张量操作t.reshape来拉平张量，以便随后可以将其传递到密集层。...该optim课程将网络参数和学习率作为输入，将帮助逐步完成训练过程并更新梯度等。在这里，将使用Adam作为优化算法。...optimizer = optim.Adam(network.parameters(), lr=run.lr) 现在已经创建了网络，准备了数据加载器并选择了优化器。开始训练吧！...由于在Google Colab上运行此模型，因此将使用一种称为的服务ngrok来代理和访问在Colab虚拟机上运行的Tensor Board。ngrok 首先安装： !

1.3K20

使用贝叶斯优化进行深度神经网络超参数优化

在本文中，我们将深入研究超参数优化。 为了方便起见本文将使用 Tensorflow 中包含的 Fashion MNIST[1] 数据集。...有两种类型的超参数： 结构超参数：定义模型的整体架构（例如隐藏单元的数量、层数） 优化器超参数：影响训练速度和质量的参数（例如学习率和优化器类型、批量大小、轮次数等） 为什么需要超参数调优库？...我们不能尝试所有可能的组合，看看验证集上什么是最好的吗？ 这肯定是不行的因为深度神经网络需要大量时间来训练，甚至几天。如果在云服务器上训练大型模型，那么每个实验实验都需要花很多的钱。...我们可以使用参数“max_trials”来配置它。 除了贝叶斯优化器之外，keras-tuner还提供了另外两个常见的方法：RandomSearch 和 Hyperband。...以上例子也说明Keras Tuner 是使用 Tensorflow 优化深度神经网络的很好用的工具。 我们上面也说了本文选择是贝叶斯优化器。

1.1K20

NLP面经汇总

根据我简历上的项目，问我LR的一些基础知识，然后让我用python的numpy手写LR 2. LR和SVM的区别 3. 知道有哪些优化器嘛？ 4. 对深度学习了解多少？知道CNN嘛？...逻辑回归的原理，以及逻辑回归的损失函数是什么？ 有关逻辑回归的问题答案，整理如图： ? 3. 随机森林是如何引入随机性的？...在训练、跑数据的时候有何不同？ dropout通过随机失效神经元来引入随机性，属于bagging思想。在训练数据时随机失效神经元，预测生成时并不失效神经元。 6. LSTM的原理？如图。 ?...当使用SGD时，会出现过度振荡，徘徊前进，而在这个过程中其实那个梯度分量过大的方向的梯度其实在慢慢减小的，原本梯度分量较小的方向在慢慢增大，动量思想可以放大这个过程，使得模型尽快收敛。...Adam ? adam综合以上两个优化器的思想，集他们的大成。动量是当前的瞬时梯度越大，那么越快，AdaGrad是如果当前梯度大，就极速削减。

1.1K20

从零开始学Pytorch（四）softmax及其实现

softmax的基本概念 分类问题 softmax函数主要是用于分类问题，一般在全连接层后面使用。...aligned} o_2 &= x_1 w_{12} + x_2 w_{22} + x_3 w_{32} + x_4 w_{42} + b_2 \end{aligned} 神经网络图 softmax回归同线性回归一样...softmax回归对样本 i 分类的矢量计算表达式为 小批量矢量计算表达式 广义上讲，给定一个小批量样本，其批量大小为 n ，输入个数（特征数）为 d ，输出个数（类别数）为 q 。...softmax回归的矢量计算表达式为 其中的加法运算使用了广播机制， \boldsymbol{O}, \boldsymbol{\hat{Y}} \in \mathbb{R}^{n \times q}...模型训练与预测 获取Fashion-MNIST训练集和读取数据 图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST[1]。但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%。

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「建模调参」之零基础入门数据挖掘

对于回归算法，我们要降低模型在未知的数据上的误差；对于分类算法，我们要提高模型在未知数据上的准确率。...SVR：用于标签连续值的回归问题 SVC：用于分类标签的分类问题 Boosting 一堆弱分类器的组合就可以成为一个强分类器；不断地在错误中学习，迭代来降低犯错概率通过一系列的迭代来优化分类结果，每迭代一次引入一个弱分类器...{‘lbfgs’, ‘sgd’, ‘adam’},默认adam, lbfgs - quasi-Newton方法的优化器:对小数据集来说,lbfgs收敛更快效果也更好 sgd - 随机梯度下降...adam - 机遇随机梯度的优化器 alpha - 正则化项参数,可选的，默认0.0001 learning_rate - 学习率,用于权重更新,只有当solver为’sgd’时使用 max_iter...- 最大迭代次数,默认200 shuffle - 判断是否在每次迭代时对样本进行清洗,默认True,只有当solver=’sgd’或者‘adam’时使用 XGBRegressor梯度提升回归树,也叫梯度提升机

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【机器学习】机器学习：人工智能中实现自动化决策与精细优化的核心驱动力

线性回归可以使用最小二乘法进行优化。 逻辑回归（Logistic Regression）：逻辑回归是一种用于分类问题的算法，特别是当结果只能为两个值时（例如，0或1，是或否）。...在实际应用中，需要根据具体需求选择合适的算法，并进行相应的参数调整和优化。 以下是线性回归的Python代码示例，使用了scikit-learn库。...下面是一个使用TensorFlow和Adam优化器训练一个简单的神经网络模型的示例： ​ import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import...Adam优化器，并通过learning_rate参数设置了学习率。...模型在训练过程中会自动使用Adam优化算法来调整其权重以最小化损失函数。 十、模型评估与优化 模型评估是判断模型性能的重要步骤。通过交叉验证、准确率、召回率等指标，可以评估模型在不同数据集上的表现。

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逻辑回归优化技巧总结（全）

本文从实际应用出发，以数据特征、优化算法、模型优化等方面，全面地归纳了逻辑回归（LR）优化技巧。...，有特征选择（稀疏解）的效果； 包装法：使用逐步逻辑回归，双向搜索选择特征。...logistic回归OVR进行多分类时，得到的是值是样本相对于其余类别而言属于该类别的概率，一个样本在多个分类器上计算后得到的结果不一定为1。...因而当分类的目标类别是互斥时（例如分辨猫、猪、狗图片），常采用softmax回归进行预测，而分类目标类别不是很互斥时（例如分辨流行音乐、摇滚、华语），可以采用逻辑回归建立多个二分类器（也可考虑下多标签分类...如果是Keras等神经网络库建模，梯度下降算法类有SGD、Momentum、Adam等优化算法可选。对于大多数任务而言，通常可以直接先试下Adam，然后可以继续在具体任务上验证不同优化算法效果。

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