在机器学习的优化问题中，梯度下降法和牛顿法是常用的两种凸函数求极值的方法，他们都是为了求得目标函数的近似解。在逻辑斯蒂回归模型的参数求解中，一般用改良的梯度下降法，也可以用牛顿法。...梯度下降法 梯度下降法用来求解目标函数的极值。这个极值是给定模型给定数据之后在参数空间中搜索找到的。迭代过程为： ?...为了更形象地理解，也为了和牛顿法比较，这里我用一个二维图来表示： ? 懒得画图了直接用这个展示一下。在二维图中，梯度就相当于凸函数切线的斜率，横坐标就是每次迭代的参数，纵坐标是目标函数的取值。...当θ是向量时，牛顿法可以使用下面式子表示： ? 其中H叫做海森矩阵，其实就是目标函数对参数θ的二阶导数。 通过比较牛顿法和梯度下降法的迭代公式，可以发现两者及其相似。...海森矩阵的逆就好比梯度下降法的学习率参数alpha。牛顿法收敛速度相比梯度下降法很快，而且由于海森矩阵的的逆在迭代中不断减小，起到逐渐缩小步长的效果。
1.1 批梯度下降（BGD） 批梯度下降即 batch gradient descent，在训练中每一步迭代都使用训练集的所有内容 \{x_1, \cdots ,x_n\} 以及每个样本对应的输出 y_i...③ SGD具有随机性，我们的梯度来自小批量数据（使用全部数据计算真实梯度速度太慢了），可能会有噪声，这样梯度下降的路线会很曲折，收敛的慢。...[随机梯度下降SGD; 有噪声的SGD路线曲折] 下面有一些「小批量梯度下降」基础上的优化算法。 1.3 动量（Momentum）更新 带动量的更新方法在深度网络上几乎总能得到更好的收敛速度。...和小批量随机梯度下降（mini-batch SGD）不同，让 L-BFGS 在小批量上运行起来是很需要技巧，同时也是研究热点。...这种在训练过程加入随机性，然后在测试过程中对这些随机性进行平均或近似的思想在很多地方都能见到： 批量归一化：训练时的均值和方差来自随机的小批量；测试时使用的是整个训练过程中的经验方差和均值。
2.1 批量梯度下降 批量梯度下降是一种优化算法，用于在机器学习中通过计算整个训练数据集的成本函数相对于参数的梯度来更新模型的参数。这种方法也被称为普通梯度下降。...学习率是SGD中的关键步骤，通常比批量梯度下降的学习率小得多。...2.3 小批量梯度下降 小批量梯度下降，它是一种机器学习中使用的批量梯度下降优化算法的变体，通过计算成本函数相对于训练数据集的小随机选择子集的参数梯度来更新模型的参数。...小批次梯度的梯度总和或平均值相对于随机优化减少了方差，从而导致更稳定的收敛。小批量梯度下降通常用于深度学习模型中，并且在文本中以公式形式表示。...4 优化策略 4.1 动量（Momentum） 随机梯度下降法和小批量梯度下降法是优化成本函数的常用方法，但在大规模应用中学习效果并不理想。动量策略提出加速学习过程，特别是在高曲率情况下。
在测试使用反向dropout方法时，不要使用dropout（不要使用随机消除单位），也不要在训练中使用计算中保留的1/keep_prob因子。...优化算法 image.png 小批量梯度下降（在单个小批量上计算）的一次迭代比批量梯度下降的迭代快。 最好的小批量大小通常不是1而不是m，而是介于两者之间。...一、如果最小批量为1，则会小批量样本中失去向量化的好处。二、如果最小批量为m，则最终会产生批量梯度下降，该批量梯度下降处理完成之前必须处理整个训练集。...假设学习算法的成本JJJ，绘制为迭代次数的函数，如下所示： ? 从图中可以得知如果是使用小批量梯度下降法，看来是可以接受的，如果是使用批量梯度下降，有些事情是错误的。 image.png ?...image.png 超参数调整，批量标准化，编程框架 在大量超参数中进行搜索，通常使用随机值而不是网格中的值。 不是每个超参数都会对训练产生巨大的负面影响，比如学习率，比其他参数更重要。
基于激活的方法 - 在这些方法中，我们破译单个神经元或一组神经元的激活，以直观的了解他们正在做什么。 基于梯度的方法 - 这些方法倾向于在训练模型时计算前向和后向梯度。...我们研究了大批量体系中这种泛化下降的原因，并提供了支持大批量方法倾向于收敛到训练和测试函数的局部最小化的观点的数据证据 - 众所周知，局部的最小值导致较差的泛化。...如果您同时使用Dropout和批量标准化，请务必阅读下面关于Dropout的观点。...随机梯度下降（SGD） - 有几种SGD使用动量、自适应学习率和Nesterov更新，但在训练表现和泛化方面都没有明显的优势（参见Sebastian Ruder的优秀文章’梯度下降优化算法概述‘和这个有趣的实验...这里重要的注意事项是：如果您同时使用Dropout和批量规范化（batch norm），请谨慎处理这些操作的顺序，甚至谨慎一起使用它们。
同年，AlexNet 的出现开启了深度学习的新纪元。AlexNet 使用 dropout 显著降低了过拟合，并对其在 ILSVRC 2012 竞赛中的胜利起到了关键作用。...可以这么说，如果没有 dropout，我们目前在深度学习领域看到的进展可能会被推迟数年。 自 dropout 推出以后，它被广泛用作正则化器，降低神经网络中的过拟合。...他们首先通过对梯度范数的有趣观察来研究 dropout 的训练动态，然后得出了一个关键的实证发现：在训练初始阶段，dropout 降低小批量的梯度方差，并允许模型在更一致的方向上更新。...换句话说，dropout 抵消了随机梯度下降（SGD）并防止训练早期采样小批量的随机性所造成的过度正则化。...然而，令人惊讶的是，dropout 模型实际上比基线模型移动了更大的距离，这与该研究最初基于梯度范数的预期相反。 梯度方向方差。该研究首先假设 dropout 模型在小批量中产生更一致的梯度方向。
在使用SGD时，每次迭代我们使用一个大小为m 的小批量数据X1…m 。通过计算 ? 来逼近损失函数关于权值的梯度。在迭代过程中使用小批量数据相比使用一个样本有几个好处。...其次，由于现代计算平台的并行性，小批量训练会比单个样例训练更高效 尽管随机梯度下降法简单有效，但却需要谨慎的调整模型的参数，特别是在优化过程中加入学习率和参数初始化方式的选择。...然而，当使用随机优化时，这是不切实际的。因此，做了第二个简化：由于在随机梯度训练中使用小批量，每个小批量产生每次激活平均值和方差的估计。这样，用于标准化的统计信息可以完全参与梯度反向传播。...任何以前接收x作为输入的层现在接收BN(x)作为输入。采用批标准化的模型可以使用批梯度下降，或者用小批量数据大小为m>1的随机梯度下降，或使用它的任何变种例如Adagrad进行训练。...在第一个算法中，让\(B\)是跨越小批量数据的所有元素和空间位置的特征图中所有值的集合——因此对于大小为m的小批量数据和大小为p×q的特征映射，使用有效的大小为m' = \(|B|\) = m ⋅ pq
dropout 正则化（dropout regularization） 训练神经网络时一种有用的正则化方法。dropout 正则化的过程是在单次梯度计算中删去一层网络中随机选取的固定数量的单元。...一旦必要的张量出现，用户就可以通过模型函数将结果转换成估计器。 学习率（learning rate） 通过梯度下降训练模型时使用的一个标量。...每次迭代中，梯度下降算法使学习率乘以梯度，乘积叫作 gradient step。 学习率是一个重要的超参数。...小批量随机梯度下降（mini-batch stochastic gradient descent） 使用小批量的梯度下降算法。也就是，小批量随机梯度下降基于训练数据的子集对 梯度进行评估。...Q 队列（queue） 实现队列数据结构的 TensorFlow 操作。通常在输入／输出（I/O）中使用。 R 秩（rank） 机器学习领域中包含多种含义的术语： 张量中的维度数量。
本篇文章介绍深度学习中的其他一些小技巧（tricks） Early Stop ?...Dropout是用来防止OverFitting十分有效的手段，它的假设是： 不学习全部参数，只学习有效的参数 每层神经元都有一定的概率失活，每层链接都有一定的概率丢失 它具体的工作过程是，在前向传播的过程中...通过Dropout，每次学习的过程中，都或多或少有一些参数是不被考虑的，有效的减少了运算量，而且使得模型的泛化能力更强 ?...的时候用到 Stochastic Gradient Descent 在每一次迭代中，梯度下降使用整个训练数据集来计算梯度，因此有时它也被称为批量梯度下降（Batch Gradient Descent）。...而随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）在每次迭代中只随机采样一个样本来计算梯度 比方说，原本计算loss时假设有60k的数据，那么梯度更新的公式为 $$ \frac{\
5.比较批次、迷你批次和随机梯度下降（SGD）的区别？ 答：批处理是指通过获取整个数据来估计数据，通过采样一些数据点来进行小批量处理，而SGD则是在每个时期更新一个数据点的梯度。...这里的权衡是在梯度计算的精确度与可以保留在内存中的批量大小之间。此外，通过在每个时间段添加随机噪声，以小批量而不是整个批次具有正规化效果。 6.什么是数据扩充？举个例子。...答：爆炸梯度问题的一个简单解决方法是梯度修剪-当梯度的绝对值大于M（其中M是一个大数）时，使梯度为±M。 13.使用批量梯度下降法时是否有必要将训练数据改组？...答：不可以，因为使用每个训练数据在每个历元上计算梯度，所以改组没有区别。 14.当使用小批量梯度下降时，为什么对数据进行乱序？ 答：防止模型学到样本间的顺序。而这个顺序并不是样本自带的特征。...15.描述一些用于迁移学习的超参数。 答：保留几层，添加几层，冻结几层。 16。测试设备上是否使用了dropout？ 答：不！仅在训练上。dropout是一种在训练过程中应用的正则化技术。 17。
同年，AlexNet 的出现开启了深度学习的新纪元。AlexNet 使用 dropout 显著降低了过拟合，并对其在 ILSVRC 2012 竞赛中的胜利起到了关键作用。...可以这么说，如果没有 dropout，我们目前在深度学习领域看到的进展可能会被推迟数年。 自 dropout 推出以后，它被广泛用作正则化器，降低神经网络中的过拟合。...降低小批量的梯度方差，并允许模型在更一致的方向上更新。...换句话说，dropout 抵消了随机梯度下降（SGD）并防止训练早期采样小批量的随机性所造成的过度正则化。...然而，令人惊讶的是，dropout 模型实际上比基线模型移动了更大的距离，这与该研究最初基于梯度范数的预期相反。 梯度方向方差。该研究首先假设 dropout 模型在小批量中产生更一致的梯度方向。
方便我们更好地理解模型：我们可以查看过滤器的权重，并可视化神经网络的学习成果。 分层性质：通过使用较简单的模式描述复杂的模式来学习模式。 4. 说明在图像分类任务中可视化CNN特征的两种方法。...在优化学习速率时，分别尝试学习速率：0.1、0.2，…，0.5是好办法吗？ 答：这种方法并不好，建议使用对数比例来优化学习速率。 6. 假设一个神经网络拥有3层的结构和ReLU激活函数。...8.比较批处理，小批处理和随机梯度下降。 答：批处理是指在估计数据时获取整个数据；小批处理是通过对几个数据点进行采样来进行小批量处理；而随机梯度下降是指在每个时期更新一个数据点的梯度。...16.使用批量梯度下降法时，是否有必要打乱训练数据？ 答：没有必要。因为每个epoch的梯度计算都会使用整个训练数据，所以打乱顺序也没有任何影响。...17.当使用小批量梯度下降时，为什么打乱数据很重要？
AdaGrad 一种复杂的梯度下降算法，重新调节每个参数的梯度，高效地给每个参数一个单独的学习率。...B 反向传播（Backpropagation） 神经网络中完成梯度下降的重要算法。首先，在前向传播的过程中计算每个节点的输出值。然后，在反向传播的过程中计算与每个参数对应的误差的偏导数。...基线（Baseline） 被用为对比模型表现参考点的简单模型。基线帮助模型开发者量化模型在特定问题上的预期表现。 批量 模型训练中一个迭代（指一次梯度更新）使用的样本集。...换句话说就是，当对当前数据继续训练而无法再提升模型的表现水平的时候，就称模型已经收敛。在深度学习中，损失值下降之前，有时候经过多次迭代仍保持常量或者接近常量，会造成模型已经收敛的错觉。...dropout 正则化的过程是在单次梯度计算中删去一层网络中随机选取的固定数量的单元。删去的单元越多，正则化越强。 动态模型（dynamic model） 以连续更新的方式在线训练的模型。
从零开始，一步一步学习caffe的使用，期间贯穿深度学习和调参的相关知识！ Dropout 参数设置 Dropout是一个防止过拟合的层,只需要设置一个dropout_ratio就可以了。...Dropout的目标是在指数级数量的神经网络上近似Bagging过程。具体来说，在训练中使用Dropout时，我们会使用基于小批量产生较小步长的学习算法，如随机梯度下降。...每次在小批量中加载一个样本，然后随机抽样（用于网络中所有输入和隐藏单元的）不同二值掩码。 对于每个单元，掩码是独立采样的。通常输入单元被包括的概率为0.8，隐藏单元被包括的概率为0.5。...每个样本每次更新的时间复杂度：O(n)，空间复杂度：O(n)。 适用广。Dropout不怎么限制适用的模型或训练过程，几乎在所有使用分布式表示且可以用随机梯度下降训练的模型上都表现很好。...快速Dropout (Wang and Manning，2013)：利用近似解的方法，减小梯度计算中的随机性析解，获得更快的收敛速度。
对话历史记录对于维护上下文和生成连贯的回复至关重要。 使用基于对话的提示时，重要的是在API调用中包含整个对话历史记录，包括系统和用户提示。...描述 数据准备 清理数据，规范化数据，数据增强 模型架构 微调模型，增加模型大小 超参数调整 调整学习率，批量大小，训练周期数 正则化技术 使用 Dropout，L1/L2正则化，提前停止 优化技术 使用...Adam优化，随机梯度下降，批归一化 硬件和软件优化 实现分布式训练，GPU加速，高效利用内存，使用优化的软件库 评估指标 使用困惑度，Bleu分数，进行人工评估 数据准备 确保用于训练模型的数据具有高质量...正则化技术可以帮助模型更好地泛化，并提高其在未见数据上的性能。 Dropout（丢弃法）: Dropout是一种在训练过程中随机丢弃部分神经元的技术。...随机梯度下降（SGD）: SGD是一种简单的优化算法，根据损失函数关于每个参数的梯度来更新模型的参数。这是一种常用的优化算法，但对于大型数据集，收敛速度可能较慢。
在传统的机器学习算法中，Bias和Variance是对立的，分别对应着欠拟合和过拟合，我们常常需要在Bias和Variance之间进行权衡。...注意：使用Dropout训练结束后，在测试和实际应用模型时，不需要进行Dropout和随机删减神经元，所有的神经元都在工作。...一个处理方法是使用早停止法(Early Stopping)。 在早停止法(Early Stopping)中，我们会把训练集和验证集进行梯度下降时的成本变化曲线画在同一个坐标轴内。...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。...可以使用这种方法来判断反向传播进行梯度下降时，是否出现了错误。
1、引言 在ML中存在两类严重的问题：过拟合和学习时间开销大 当过拟合时，得到的模型会在训练集上有非常好的表现，但是对新数据的预测结果会非常的不理想。...对于时间开销大的地方是梯度下降，学习率衰减可以解决梯度下降中时间开销的问题。...（3）当在较大的网络上使用Dropout时，可能会获得更好的表现，因为Dropout降低了模型训练过程中的干扰 （4）在输入层和隐藏层上使用Dropout。...或者在网络的每一层都使用Dropout能有更佳的效果。 （5）使用较高的学习率，使用学习率衰减和设置较大的动量值，将学习率提高10~100倍，且使用0.9或0.99的动量值。...3.2 使用方法 和普通的Dropout方法不同，有封装的API可以一行代码使用。R-Dropout的使用需要自定义模型的输入和损失函数。
，仅仅使用在在第一个卷积层和第二个卷积层 在进行规范化之后会再进行最大池化，第五层虽没有规范化，但也会进行最大池化 该网络中的每一层都会使用Relu激活函数， 我个人觉得，激活函数应该是再池化之前，规范化之后...并且这里直接用CPU进行数据增强，而使用GPU进行训练，这就使得我们更不需要提前处理数据 图像平移和水平翻转 在训练时，会在原图像以及水平翻转的图像（256*256）中随机提取出大小为（224*224）...但是为了一个合理的值，会将这些神经元的输出乘以0.5 训练细节 随机梯度下降 这里采用的是随机梯度下降 为什么要采用这种方式呢，而不是用我们之前一直在使用的批量梯度下降 因为此时我们训练的图片并不是几千张...，几万张，这时如果还是用批量梯度下降，就会使时间过长 随机梯度下降的好处就在这里，每次训练时，仅仅随机抽取部分的样本，在本文中的样本量为128，随 机抽取的样本数量也称为batch size，也就是b（...观察上图公式，你会发现，和我们之前了解的梯度下降公式不同，这里怎么会还有一个v呢， 先别急，我们先来聊一聊 批量梯度下降是会慢慢下降，从而达到我们的期望 但是随机梯度下降不会，因为随机梯度下降采用的是小样本
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