如果这个原始数据集足够大且足够通用，那么预训练网络学到的特征 的空间层次结构可以有效地作为视觉世界的通用模型，因此这些特征可用于各种不同的计算机 视觉问题，即使这些新问题涉及的类别和原始任务完全不同。...VGG16架构，它是一种简单而又广泛使用的卷积神经网络架构。 使用预训练网络有两种方法：特征提取（feature extraction）和微调模型（fine-tuning）。...用于图像分类的卷积神经网络包含两部分：首先是一系列池化层和卷积层，最 后是一个密集连接分类器。第一部分叫作模型的卷积基（convolutional base）。...对于卷积神经网 络而言，特征提取就是取出之前训练好的网络的卷积基，在上面运行新数据，然后在输出上面 训练一个新的分类器....通过VGG16架构训练得到的验证精度达到了约90%，比上一节从头开始训练的小型模型效果要好得多。
概述 深度神经网络在计算机视觉、自然语言处理等多个领域展现出卓越的性能，然而，和学术界高质量的大规模数据集如 ImageNet ILSVRC 2012、MS COCO和 Places Database等不同...这样的不平衡数据对神经网络模型的训练非常有挑战性，如图1所示，训练后的模型很容易偏向具有大量训练数据的头部类，导致模型在数据有限的尾部类上表现不佳。...，通过调整训练期间不同类别的损失值来对类别进行重新平衡，近期的研究提出了各种代价敏感学习方法来处理类别不平衡问题，包括类别级重加权和类别级re-margining。...为解决该问题，一些研究提出尺度不变的余弦分类器： 其中分类器权重和样本特征均被归一化。其中τ是温度系数，应合理选择。 4.3 解耦训练 解耦训练将学习过程解耦为表征学习和分类器训练两部分。...不过，累积的训练阶段使解耦训练不太实用，无法与其他不平衡问题 (如目标检测和实例分割)中现有的公式化方法集成。尽管如此，解耦训练思想简单，可以很容易地用于设计解决各种不平衡学习问题的新方法。
训练神经网络是一个复杂的过程。有许多变量相互配合，通常不清楚什么是有效的。 以下技巧旨在让您更轻松。这不是必须做的清单，但应该被视为一种参考。您了解手头的任务，因此可以从以下技术中进行最佳选择。...使用迁移学习 迁移学习背后的想法是利用从业者在大量数据集上训练的模型并将其应用于您的问题。...在预先训练好的模型之上，添加自己的分类器，只更新这部分网络；基层被冻结。您遵循此方法是因为原始 top 是针对特定问题进行训练的，但您的任务可能会有所不同。...通常，这是以数据并行的方式完成的：网络在不同的设备上复制，批次被拆分和分发。然后将梯度平均并应用于每个网络副本。在 TensorFlow 中，您有多种关于分布式训练的选择。...问题是：为什么不直接训练小模型呢？首先，训练较小的模型，尤其是在 NLP 领域，比训练较大的模型更复杂。其次，大型模型对于我们的问题可能是过度的：它足够强大，可以学习我们需要的东西，但它可以学到更多。
神经网络的基本数据结构是张量，PyTorch（以及几乎所有其他深度学习框架）都是以张量为基础。 ?...构建神经网络 ? 要通过 PyTorch 构建神经网络，你需要使用 torch.nn 模块。网络本身是继承自 torch.nn.Module 的类。...从上图中可以看出，我们的网络基本上根本不知道这个数字是什么，因为我们还没训练它，所有权重都是随机的！接下来，我们将了解如何训练该网络，使其能学习如何正确地对这些数字进行分类。...nn.Linear(hidden_sizes[1], output_size)), ('softmax', nn.Softmax(dim=1))])) model 训练神经网络...例如，回归问题和二元分类问题经常使用均方损失 ?
此外，大部分神经网络流程都假设输入输出是在0附近的分布，从权值初始化到激活函数、从训练到训练网络的优化算法。将数据减去均值并除去方差。 3....learning rate设大了会带来跑飞（loss突然一直很大）的问题。这个是新手最常见的情况——为啥网络跑着跑着看着要收敛了结果突然起飞了。...如果你做回归任务可以考虑使用的神经元数量为输入或输出变量的2到3倍。实际上，与其他因素相比，隐藏单元的数量通常对于神经网络的性能影响相当小。...但是，出现这种问题一般情况下表明数据有其他问题，而gradient clipping只是一个临时的解决方案。 8....趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量数目； 5. train loss 不断上升，test loss 不断上升，说明网络结构设计不当，训练超参数设置不当，数据集经过清洗等问题。
关于pytorch-GPU的介绍可以参考文章：深度学习GPU环境配置及建模（Python） 01 考虑换一种学习率 schedule 学习率 schedule 的选择对模型的收敛速度和泛化能力有很大的影响...例如，使用 1Cycle 策略在 ImageNet 数据集上训练 ResNet-56，训练迭代次数减少为原来的 1/10，但模型性能仍能比肩原论文中的水平。...04 使用自动混合精度（AMP） PyTorch 1.6 版本包括对 PyTorch 的自动混合精度训练的本地实现。...这样一来，每个 GPU 将由一个专用的 CPU 核心驱动，避免了 DataParallel 的 GIL 问题。...14 使用梯度裁剪 关于避免 RNN 中的梯度爆炸的问题，已经有一些实验和理论证实，梯度裁剪（gradient = min(gradient, threshold)）可以加速收敛。
机器学习训练营最近的作业都是使用Keras，所以最近去翻了下文档，这里记录一下学习栗子。（官网有中文文档） 不多BB，直接上代码，注释已经写得很清楚了。 #!...model，一种组织网络层的方式。...最简单的模型是 Sequential 顺序模型，它由多个网络层线性堆叠。...validate on 10000 samples Epoch 1/20 ### Test loss: 0.11462802259046188 Test accuracy: 0.9826 对数据训练...20次得到的结果，准确率高达98.26%，还是挺6的。
通过训练神经网络模型解决的优化问题非常具有挑战性，尽管这些算法在实践中表现出色，但不能保证它们会及时收敛到一个良好的模型。...在本文中，您将了解在训练神经网络模型时如何充分利用反向传播算法的技巧和诀窍。 训练神经网络的挑战在训练数据集的新示例之间取得平衡； 七个具体的技巧，可帮助您更快地训练出更好的神经网络模型。...训练神经网络模型的目标最具挑战性，因为它要解决两个难题： 学习训练数据集以最小化损失； 泛化模型性能以便在未见过的示例上进行预测。...在这些问题之间存在权衡，因为学的太好的模型泛化能力可能较差，而泛化良好的模型可能欠拟合。训练神经网络的目标是在这两方面找到一个良好的平衡。...而本文给出的众多tips就是让大家，在神经网络训练过程中，更加简单方便的加速训练网络。
一个乐于探索和分享AI知识的码农！ 今天的这篇文章分别从数据方面和模型方面分析了导致模型训练不收敛或失败的原因，数据方面总结了四种可能的原因，模型方面总结了九种可能的问题。...除此之外，文章介绍了每种潜在问题的产生后果或现象，并提供了常规做法。 在面对模型不收敛的时候，首先要保证训练的次数够多。在训练过程中，loss并不是一直在下降，准确率一直在提升的，会有一些震荡存在。...此外，大部分神经网络流程都假设输入输出是在0附近的分布，从权值初始化到激活函数、从训练到训练网络的优化算法。将数据减去均值并除去方差。 3. 样本的信息量太大导致网络不足以fit住整个样本空间。...如果你做回归任务可以考虑使用的神经元数量为输入或输出变量的2到3倍。实际上，与其它因素相比，隐藏单元的数量通常对于神经网络的性能影响相当小。...但是，出现这种问题一般情况下表明数据有其它问题，而gradient clipping只是一个临时的解决方案。 8. 最后一层的激活函数用的不对。
this指向是js开发中必须掌握的知识，今天我们就用一道题目来看看你的基础。 ? 各位认为会输出什么呢？请大家先思考不要直接去运行看答案。 实际上会输出：5和2。...（1）：第一行fn(),这个毫无疑问，this指向的是window，所以length自然输出5，大家不要看到fn()在obj对象里面调用，就把this认为指向了obj，这是非常错误的； this指向谁，...是在于函数执行时的环境对象，fn()在执行时，他的环境对象依然是window，这里的fn()大家可以理解为window.fn(),是这样进行执行的。...（2）：第二行arguments[0]();大家都知道这个对象是获取函数参数列表的，我们调用method一共传入了两个参数，第一个为fn函数，第二个则是10这个数字，arguments[0]则取了fn这个函数变量指针...大家明白了吗，这道题对于this指向还是比较经典的题目，如果这道题可以独立做出来，证明this指向这块，你基本上是过关的。
创建新的示例（在图像的情况下 - 重新调整比例，增加噪音等） 02 选择适当的激活函数 任何神经网络的重要组成部分之一是激活函数。...在尾部饱和S形（进一步导致消失梯度问题） 2. sigmoids不是以零为中心的。...虽然tanh依旧存在渐变梯度的问题，但 tanh以零为中心，因此，使用tanh激活函数会导致更快的收敛。我发现使用tanh作为激活一般比sigmoid更好。...12 可视化 有一种方法可能会导致深度学习模式的训练出错。当模型被训练几个小时或几天，并且只有在训练结束后，我们才意识到出了问题。在这种情况下（这可能是非常合理的）） - 始终可视化训练过程。...Bengio）] (https://arxiv.org/pdf/1206.5533v2.pdf) [了解深度前馈神经网络的训练有多难（Glorot and Bengio，2010）] (http://
使用机器学习训练时，如果想训练出精确和健壮的模型需要大量的数据。但当训练模型用于需要自定义数据集的目的时，您通常需要在模型所看到的数据量级上做出妥协。...如果每个类都需要数千个示例，并且随着类的变化，每年都需要重新训练模型，那么为保护构建模型是无用的。但这个问题并不局限于环境保护，基准测试之外的许多领域也存在类似的数据量和变化速率问题。...什么是孪生神经网络？ 简而言之，孪生神经网络是任何包含至少两个并行，相同的卷积神经网络的模型架构。从现在开始，我们将其称为SNN和CNN。...通过选择随机嵌入来进行测量，我们就有离群值使距离测量值和最终结果偏斜的风险。 这可以使用原型（prototypes）解决，它是解决我们问题的一种优雅且易于理解的解决方案。...在右边，同样的支持集2再次显示，表明SNN已经正确地为测试图像确定了最可能的2类. 结论 在本文中，我们学习了什么是孪生神经网络，如何训练它们，以及如何在推理时使用它们。
,这个新的变量也指向了这个"test"常量. (2)String str = new String("test"); //此种方式会在堆内存中new一个"test"对象实例,详细分析见下文. (1)只有使用引号包含文本的方式创建的...String对象之间使用"+"连接产生的新对象才会被加入到字符串池中。...(2)对于所有包含new方式创建对象（包括null）的“+”连接表达式，它所产生的新对象都不会被加入字符串池中。...str4是在堆中创建的String对象，str3是在字符串池中创建的的"helloworld" 但是！以上的情况是一般情况！...String str4 = STR1 + STR2; System.out.println(str3 == str4); //false } } 回到开始提到的问题
今天我们会来聊聊在怎么样加速你的神经网络训练过程.包括以下几种模式:Stochastic Gradient Descent (SGD)MomentumAdaGradRMSPropAdam图片越复杂的神经网络..., 越多的数据 , 我们需要在训练神经网络的过程上花费的时间也就越多....可是往往有时候为了解决复杂的问题, 复杂的结构和大数据又是不能避免的, 所以我们需要寻找一些方法, 让神经网络聪明起来, 快起来.Stochastic Gradient Descent (SGD)¶图片所以..., 最基础的方法就是 SGD 啦, 想像红色方块是我们要训练的 data, 如果用普通的训练方法, 就需要重复不断的把整套数据放入神经网络 NN训练, 这样消耗的计算资源会很大.我们换一种思路, 如果把这些数据拆分成小批小批的...图片没问题, 事实证明, SGD 并不是最快速的训练方法, 红色的线是 SGD, 但它到达学习目标的时间是在这些方法中最长的一种.
目前系统集成商对连锁超市行业特点和用户业务流程的了解还不够全面和细致，在“粗节”的可用性和完整性还成问题的时候谈“细节决定成败”，为时尚早。...用两个例子来说明这个问题：1、不少集成商都宣称在产品中提供了“先进的”生鲜管理模块，而实际上并没有掌握生鲜商品经营管理的特殊规律，还是按管理常规商品的思维方式来处理生鲜商品的数据。...”的数据要清理（已经忙不过来还添乱）；在所考察过的系统中，没有看到比较合理的解决方案，还是要用户用手工解决生鲜的成本核算问题。...（如果能像哥伦布那样跳出思维的窠臼，鸡蛋是完全可以竖得起来的，因为竖鸡蛋在技术上不是问题！）...由此，“需求变更的管理与控制”的理论研讨和“产品定义委员会”的机构设置也就应运而生了。这种严谨的态度没有错，但这种试图把动态的“细节”固化住的方法和思维的“出发点”却有问题！
Problem & Solution Problem_0 $ conda update conda Traceback (most recent c...
作者丨Daryl Chang 来源丨CV技术指南 导读 这篇文章非常全面细致地介绍了Batch Size的相关问题。...结合一些理论知识，通过大量实验，文章探讨了Batch Size的大小对模型性能的影响、如何影响以及如何缩小影响等有关内容。 在本文中，我们试图更好地理解批量大小对训练神经网络的影响。...训练神经网络以最小化以下形式的损失函数： theta 代表模型参数 m 是训练数据样本的数量 i 的每个值代表一个单一的训练数据样本 J_i 表示应用于单个训练样本的损失函数 通常，这是使用梯度下降来完成的...我们将使用不同的批量大小训练神经网络并比较它们的性能。 数据集：我们使用 Cats and Dogs 数据集，该数据集包含 23,262 张猫和狗的图像，在两个类之间的比例约为 50/50。...为什么会这样仍然是未来调查的问题。 较大批量的训练运行现在是否与小批量的初始权重相差甚远？ 调整前后按批次大小与初始权重的距离 大多数情况下，答案是肯定的。
[知乎作答]·关于在Keras中多标签分类器训练准确率问题 本文来自知乎问题 关于在CNN中文本预测sigmoid分类器训练准确率的问题？中笔者的作答，来作为Keras中多标签分类器的使用解析教程。...一、问题描述 关于在CNN中文本预测sigmoid分类器训练准确率的问题？ 对于文本多标签多分类问题，目标标签形如[ 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 ]。...二、问题回复 问题中提出的解决多标签多分类问题的解决方法是正确的。但是要注意几点，keras里面使用这种方式的acc是二进制acc，会把多标签当做单标签计算。 什么意思呢？...举个例子，输入一个样本训练，共有十个标签，其中有两个为1，而你预测结果为全部是0，这时你得到准确率为0.8。最后输出的ac是所有样本的平均。可以看出这个准确率是不可信的。...关于如何设置合适权重，笔者还在实验中，可以关注下笔者的知乎和博客。后面实验结果会及时更新。
在本文中，我们试图更好地理解批量大小对训练神经网络的影响。具体而言，我们将涵盖以下内容： 什么是Batch Size？ 为什么Batch Size很重要？ 小批量和大批量如何凭经验执行？...训练神经网络以最小化以下形式的损失函数： theta 代表模型参数 m 是训练数据样本的数量 i 的每个值代表一个单一的训练数据样本 J_i 表示应用于单个训练样本的损失函数 通常，这是使用梯度下降来完成的...我们将使用不同的批量大小训练神经网络并比较它们的性能。 数据集：我们使用 Cats and Dogs 数据集，该数据集包含 23,262 张猫和狗的图像，在两个类之间的比例约为 50/50。...还是因为每次批量更新遍历的距离更短？或者，答案是两者的结合？ 为了回答这个问题，让我们测量每个批量更新的大小。...为什么会这样仍然是未来调查的问题。 较大批量的训练运行现在是否与小批量的初始权重相差甚远？ 调整前后按批次大小与初始权重的距离 大多数情况下，答案是肯定的。
然而白化很少在卷积神经网络中使用，可能原因是图像信息本来就是依靠像素之间的相对差异来体现的，白化让像素间去相关，让这种差异变得不确定，损失了信息。...· 加速收敛，没有饱和问题，大大缓解了梯度消散的现象。...为了解决ReLU 在负区间的导数为零的问题，人们发明了 Leaky ReLU, Parametric ReLU, Randomized ReLU 等变体，他们的中心思想都是为ReLU 函数在负区间赋予一定的斜率...带有L1正则化项结尾的神经网络仅仅使用它的最重要的并且接近常量的噪声的输入的一个稀疏的子集。相比之下，最终的权重向量从L2正则化通常是分散的、小数字。...在训练期间，dropout能够被理解为在一个全连接的神经网络中的神经网络进行子采样，并且仅仅基于输入数据更新网络采样更新的参数。然而,该指数可能的取样数量,网络并不是独立的,因为他们共享参数。
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