当我第一次开始使用fastai时，我非常兴奋地建立并训练了一个深度学习模型，它可以在很短的时间内产生惊人的结果。 我将在本文的最后链接我以前的文章，在这些文章中我用fastai记录了我的学习过程。...就像Jeremy在他的书中所说的那样：使用小图像开始训练，然后使用大图像结束训练。将大多数时期的训练花费在较小的图像上，有助于更快地完成训练。使用大图像完成训练会使最终精度更高。...这是一种实验技术，与获得相同大小的图像时相比，这种技术已被证明在获得更高的精度方面非常有用。 现在让我们看看如何训练多种尺寸，对吗？ 我们将批处理大小设为64，图像大小设为较小的128x128。...dls = get_dls(64, 128) 现在，让我们继续计算在此部分训练中应使用的学习率。 寻找合适的学习率 首先，我们通过下面的代码利用迁移学习来建立模型。...learn.lr_find() 输出看起来像这样，如果我们采用特定的学习率值，则可以清楚地看到我们的损失。 ? 看起来学习率大约为1e-3足以确保我们的损失随着训练而减少。
模型训练中的学习率规划器 在使用梯度下降算法的机器学习模型中，相比恒定的学习率，使用自适应的学习率可以提升模型的性能，缩短训练时间。 由此，学习率规划器也被称为学习率的模拟退火，自适应学习率。...在本文中统一称为学习率规划器。在每批次的训练结束后，默认情况下学习率规划器将使用相同的学习率更新权重。 在训练过程中，最简单的调整学习率的方法就是让学习率随着时间的推移而不断衰减。...在训练开始时，我们通常使用较大的学习率来让模型快速达到较好的性能，随后通过衰减学习率使模型权重更好地逼近最优的配置。 这就是学习率规划器可以达到更快的速度和更优的性能的原因。...下面我们将细致探讨两个易于使用的学习率规划器： 学习率随训练批次连续衰减。 学习率在特定的批次衰减，即阶梯式衰减学习率。 让我们使用Keras分别尝试实现一下这两种规划器。...因为学习率一般会随着训练批次的增加而降低，所以不妨让学习率从一个较高的水平开始下降。较大的学习率可以使模型在初始训练时权重有更大的变化，有助于后续低学习率调优时收敛至更优的权重范围。
我们可以从 0.1 这样的值开始，然后再指数下降学习率，比如 0.01，0.001 等等。当我们以一个很大的学习率开始训练时，在起初的几次迭代训练过程中损失函数可能不会改善，甚至会增大。...当我们以一个较小的学习率进行训练时，损失函数的值会在最初的几次迭代中从某一时刻开始下降。这个学习率就是我们能用的最大值，任何更大的值都不能让训练收敛。...fast.ai 是一个简单而强大的工具集，可以用于训练最先进的深度学习模型。Jeremy 在他最新的深度学习课程（http://www.fast.ai/）中使用了这个库。...fast.ai 提供了学习率搜索器的一个实现。...训练过程中，最优学习率会随着时间推移而下降。你可以定期重新运行相同的学习率搜索程序，以便在训练的稍后时间查找学习率。
我们在这里假设了出现在相同路径背景下的基因具有相同的生物学功能，同时在定义Gene2Vec时，使用了标准的Skip-Grammodel。 ?...在微调的第一阶段，除了最后一层，所有自定义的ResNet34全连接层都被冻结。利用学习率查找器，选择0.01的学习率，详细可见Leslie Smith的论文及其在Fast.AI repo中的具体实现。...倾斜的三角形学习率训练周期为10个周期，第一阶段完成的准确率为73.2%。...在第二阶段，我们采用差异性微调（discriminative fine-tuning），利用学习率查找器确定学习速率为0.000001到0.001。...在训练的第二阶段，我们使用了倾斜的三角形学习率的12个训练周期。第一阶段完成的准确率为78.3%。 下图是我们分类器的混淆矩阵： ?
来源：Cousera 机器学习课程（吴恩达） 训练应当从相对较大的学习率开始。这是因为在开始时，初始的随机权重远离最优值。在训练过程中，学习率应当下降，以允许细粒度的权重更新。...当我们以一个较小的学习率进行训练时，损失函数的值会在最初的几次迭代中从某一时刻开始下降。这个学习率就是我们能用的最大值，任何更大的值都不能让训练收敛。...fast.ai 是一个简单而强大的工具集，可以用于训练最先进的深度学习模型。Jeremy 在他最新的深度学习课程（http://www.fast.ai/）中使用了这个库。...fast.ai 提供了学习率搜索器的一个实现。...训练过程中，最优学习率会随着时间推移而下降。你可以定期重新运行相同的学习率搜索程序，以便在训练的稍后时间查找学习率。
在2021年IJCAI上面有这样一篇Survey论文，是上海交通大学张伟楠老师和华为诺亚实验实的联合工作，将深度学习时代的点击率预测模型分为了三类： 第一类就是基于组合特征挖掘的模型； 第二类针对用户行为的模型...论文对15年至今比较有代表性的深度学习点击率预测模型进行复现，在几个公开数据集上进行调参、再调优。 实验结果显示，模型创新，结构创新带来的收益越来越小。...当然并不是说这些年模型没有发展，业界使用模型做实验时，很多时候都是用自己私有的数据集，数据集会有不同的特点，模型在这样的私有数据集会有收益，并且会针对数据集专门改造模型。...首先是组合特征建模方向，很多深度模型建模的时候，使用显示特征作为输入，这样一是会带来人工的特征工程，二是因为特征的稀疏，直接使用可能学习不好。...基线组的连续特征被专门做了精细化的设计，通过很多的调参去选择出来一个离散化的策略，实验组使用的是原始的连续值，然后在模型里面加入了一个AutoDis，看线上效果，在点击率及eCPM这两个指标上都是有一个百分位的提升
超级收敛的关键元素是使用周期学习率（cyclical learning rate）和一个很大的最大学习率进行训练。...此外，我们也给出了证据说明使用很大的学习率进行训练可以通过对网络的正则化实现表现水平的提升。另外，我们还表明，当有标注的训练数据有限时，超级收敛能比标准训练方法带来更大的水平提升。...我们表明大学习率（LR）可以正则化训练的网络，并且假设这种正则化可以在超级收敛发生时提升测试准确度。 3....当从很小的学习率开始时，网络会开始收敛，然后随着学习率增大，最终会大到导致训练/测试准确度下降。这个峰值处的学习率就是使用 CLR 时用作最大学习率边界的最大值。...图 6：超级收敛与使用分段常数学习率方案的经典训练方法的结果比较。
一个合适的学习率对网络的训练至关重要。...学习率太大，会导致梯度在最优解处来回震荡，甚至无法收敛。学习率太小，将导致网络的收敛速度较为缓慢。一般而言，都会先采取较大的学习率进行训练，然后在训练的过程中不断衰减学习率。...而学习率衰减的方式有很多，这里我们就只使用简单的方式。 上一节划分了验证集，这节我们要边训练边测试，同时要保存训练的最后一个epoch模型，以及保存测试准确率最高的那个模型。...第二种方式是在第80和第160个epoch时将学习率衰减为原来的0.1倍 比如说第1个epoch的学习率为0.1，那么在1-80epoch期间都会使用该学习率，在81-160期间使用0.1×0.1=0.01...我们定义了一个获取学习率的函数，在每一个epoch的时候打印学习率。我们同时要存储训练的最后一个epoch的模型，方便我们继续训练。存储测试准确率最高的模型，方便我们使用。
Keras库提供了一套供深度学习模型训练时的用于监控和汇总的标准性能指标并且开放了接口给开发者使用。 除了为分类和回归问题提供标准的指标以外，Keras还允许用户自定义指标。...这使我们可以在模型训练的过程中实时捕捉模型的性能变化，为训练模型提供了很大的便利。 在本教程中，我会告诉你如何在使用Keras进行深度学习时添加内置指标以及自定义指标并监控这些指标。...损失函数和Keras明确定义的性能评估指标都可以当做训练中的性能指标使用。 Keras为回归问题提供的性能评估指标 以下是Keras为回归问题提供的性能评估指标。...对二分类问题,计算在所有预测值上的平均正确率：binary_accuracy，acc 对多分类问题,计算再所有预测值上的平均正确率：categorical_accuracy，acc 在稀疏情况下，多分类问题预测值的平均正确率...Keras Metrics API文档 Keras Metrics的源代码 Keras Loss API文档 Keras Loss的源代码 总结 在本教程中，你应该已经了解到了如何在训练深度学习模型时使用
于是，Fast.ai库成了一个功能强大的工具箱，能够快速载入一些当前最新的算法实现，如带重启的随机梯度下降算法、差分学习率和测试时增强等等，这里不逐一提及了。...下面会分别介绍这些技术，并展示如何使用Fast.ai库来快速使用它们。 这个函数库是基于PyTorch构建，构建模型时可以流畅地使用。...Fast.ai库地址： https://github.com/fastai/fastai 2.使用多个人不是单一学习率 差分学习率（Differential Learning rates）意味着在训练时变换网络层比提高网络深度更重要...Leslie Smith的一篇周期性学习率论文发现了答案，这是一个相对不知名的发现，直到它被Fast.ai课程推广后才逐渐被广泛使用。...△ 每个循环所包含的周期都是上一个循环的2倍 利用这些参数，和使用差分学习率，这些技巧是Fast.ai用户在图像分类问题上取得良好效果的关键。
于是，Fast.ai库成了一个功能强大的工具箱，能够快速载入一些当前最新的算法实现，如带重启的随机梯度下降算法、差分学习率和测试时增强等等，这里不逐一提及了。...差分学习率（Differential Learning rates）意味着在训练时变换网络层比提高网络深度更重要。...如何找到合适的学习率 学习率是神经网络训练中最重要的超参数，没有之一，但之前在实际应用中很难为神经网络选择最佳的学习率。...Leslie Smith的一篇周期性学习率论文发现了答案，这是一个相对不知名的发现，直到它被Fast.ai课程推广后才逐渐被广泛使用。...△ 每个循环所包含的周期都是上一个循环的2倍 利用这些参数，和使用差分学习率，这些技巧是Fast.ai用户在图像分类问题上取得良好效果的关键。
训练周期=100 学习率= [0.1, 0.01, 0.001, 0.0001] (1) 不同学习率下的训练精度曲线； (2) 不同学习率下的训练Loss曲线； (3) 不同学习率下的验证精度曲线； (...4) 不同学习率下的验证Loss曲线； 2 方法 在前面的学习过程中，我们已经完成了固定学习率lr=0.001情况下，训练精度，验证精度，训练loss，验证loss的结果，所以说我们只需要加一个循环，通过遍历学习率列表...： 在学习率为0.1的时候，相较于学习率为0.01、0.001、0.0001，训练精度都是较差的，特别是在训练次数相对于较少时，而且在第二张训练Loss曲线中，训练次数较少时， Loss较大，在第三张图也能明显看出...，验证精度曲线，学习率为0.1的曲线变化较大，且精度不是很高，在第四张图上，Loss变化较大，且基本比其他三条线高 从第一张图上来看，学习率为0.01、0.001、0.0001时，精度基本上维持在94%...在第三张图上的验证精度曲线，学习率为0.0001情况下，随着训练次数的增加，精度基本不变，训练精度为0.001情况下，精度随训练次数的增加有少浮的上下移动。
当我们开始以一个大的学习速度进行训练时，损失并没有得到改善，甚至可能在我们进行最初的几次训练的时候就会增长。当以较小的学习速率进行训练时，在某些时候，损失函数的值在开始的几次迭代中开始减少。...损失的变化率，简单的移动平均数 这样看起来更好。在这张图上，我们需要找到最小值。它接近于学习速率=0.01。 实现 美国USF数据研究所的杰里米霍华德和他的团队开发了fast.ai。...fast.ai是一个在PyTorch之上的一个高级抽象的深度学习库，它是一种易于使用又强大的工具集，用于训练艺术深度学习模型。杰里米在最新版本的深度学习课程中使用了这个库。...该库提供了一个学习速率查找器的实现。你只需要几行代码就可以绘制对你的模型的学习率造成的损失。...最佳学习速率在训练时下降。你可以周期性地重新运行相同的学习速率搜索过程，以在训练过程的后期找到学习速率。 使用其他库实现该方法 我还没有准备好使用像Keras这样的其他库的学习速率的搜索方法。
使用多个而不是单一学习率 差分学习率（Differential Learning rates）意味着在训练时变换网络层比提高网络深度更重要。...学习率是神经网络训练中最重要的超参数，没有之一，但之前在实际应用中很难为神经网络选择最佳的学习率。...Leslie Smith的一篇周期性学习率论文发现了答案，这是一个相对不知名的发现，直到它被Fast.ai课程推广后才逐渐被广泛使用。...当调用learn.fit(learning_rate, epochs)函数时，学习率在每个周期开始时重置为参数输入时的初始值，然后像上面余弦退火部分描述的那样，逐渐减小。...△ 每个循环所包含的周期都是上一个循环的2倍 利用这些参数，和使用差分学习率，这些技巧是Fast.ai用户在图像分类问题上取得良好效果的关键。
1.使用Fast.ai库 from fast.ai import * fast.ai库不仅是让新手快速实施深度学习的工具包，而且是当前最佳实践的强大而便捷的来源。...安装：https://docs.floydhub.com/getstarted/get_started/ 2.不要只使用一个学习率，使用多个 ? 差异学习率意味着在训练期间更高层的变化比更深层要大。...学习率是训练神经网络最重要的超参数，但直到最近才确定它的价值。...论文：https://arxiv.org/abs/1506.01186 在这种方法中，我们进行试运行并使用较低的学习率训练神经网络，但每个批次以指数方式增加它。...每个循环需要两倍于上一循环完成的迭代数 使用这些参数以及使用差分学习率是让fast.ai用户在图像分类问题上表现良好的关键技术。
训练阶段模型的输出；训练和验证损失的变化过程。 在你进行训练和验证数据集时，fast.ai 只在内部挑选并保存你的最佳模型。...默认情况下，Fast.ai 不会附带这个指标，所以我们将使用 scikit-learn 库。 ? 打印验证指标。 使用预训练模型和 fast.ai 的妙处在于，你可以获得很好的预测准确率。...我们在学习率 1e-6 和 1e-4 之间选择了一个学习率。 在 7 个 epoch 内，使用 1e-6 和 1e-4 之间的最大学习率来拟合模型。 ?...我们再一次搜索最优学习率： ? 搜索一个合理的学习率 ? 我们选择的学习率是 1e-6 将模型训练 5 个周期。 ? 训练 5 个周期 ? 训练和验证损失 比较训练指标，并与过去的指标进行比较。...找到理想的学习率 以 1e-4 的学习率训练 5 个 epoch 以拟合模型。 ? 以 1e-4 的学习率对模型训练 5 个周期 ? 训练和验证损失 观察训练指标并与之前的指标对比。
如果你在训练机器模型时犯下错误，不仅会导致你的模型执行出错，当你在医疗和自动驾驶汽车等领域做出关键业务决策时，还会造成灾难性的后果。以下是训练机器学习模型时比较常见的 6 个错误。...1使用未经验证的非结构化数据 在人工智能开发过程中，机器学习工程师经常犯的一个错误就是使用未经验证的非结构化数据。...所以，在使用原始数据集进行机器学习训练之前，先要仔细检查一下原始数据集，去掉所有不必要或不相关的数据，以帮助人工智能模型功能更准确。 2使用已用于测试模型的数据 这样的错误应该避免。...5独立依靠人工智能模型学习 身为机器学习工程师，你必须确保你的人工智能模型使用适当的策略来学习。要实现这一目标，你必须定期审查人工智能训练过程及其性能，以确保最佳效果。...必要时，还要请专家帮助，通过大量的训练数据集来训练你的人工智能模型。 在设计机器学习人工智能时，你必须不断地问自己一些重要的问题，比如，你的数据是否来自一个值得信赖的可信来源？
第 1 课：图像分类 该系列课程第一课，是训练一个能以最高精准度识别宠物品种的图像分类器。其中，迁移学习的使用时本次课程的基础。...我们还将讨论如何在训练神经网络时设置最重要的超参数：学习率（这主要基于 Leslie Smith 的 learning rate finder）。...ResNet跳跃连接对损失表面的影响 然后，使用 U-Net 架构来训练超分辨率模型。这是一种可以提高低质量图像分辨率的模型，该模型不仅会提高分辨率，还会删除 jpeg 图片上伪迹和文本水印。...5、电脑需要连接到安装了 fast.ai 库的云 GPU 供应商服务，或设置一个适合自己的 GPU。同时，还需要了解运行深度学习训练的 Jupyter Notebook 环境的基础知识。...6、课程笔记本提供了新的交互式 GUI，用于使用模型查找和修复错误标记或错误收集的图像。 7、（强烈）建议学院参加该课程的在线社区。
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