---- （第二部分：深度学习） 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据...与 PG 算法直接尝试优化策略以增加奖励相反，我们现在看的算法不那么直接：智能体学习去估计每个状态的未来衰减奖励的期望总和，或者在每个状态中的每个行为未来衰减奖励的期望和。...这样就得到了衰减因子等于0.9时，这个MDP的最佳策略是什么：状态s0时选择动作a0；在状态s1时选择动作a0；在状态s2时选择动作a1。...它与传统的监督和非监督学习有什么不同？ 你能想到什么本章没有提到过的强化学习的应用？环境是什么？智能体是什么？什么是可能的动作，什么是奖励？ 什么是衰减率？如果你修改了衰减率那最优策略会变化吗？...---- （第二部分：深度学习） 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据
本文介绍在tensorflow库中，用于动态调整神经网络的学习率的一种方法——指数衰减ExponentialDecay()策略的参数含义及其具体用法。 ...在进行神经网络训练时，我们经常需要用到动态变化的学习率，其中指数衰减ExponentialDecay()策略是我们常用的一种策略。...在tensorflow库中，其完整的用法是tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay()，其中的具体参数如下所示。...如以下代码所示，使用ExponentialDecay()策略后，程序将依据如下的规律，基于当前训练的step，以及我们自行设定的几个参数，从而计算得到当前的学习率。...可以看到，在epoch为0时（也就是进行第一个epoch时），学习率一直为0.1；而进行到第二个epoch时——此时我们训练过程的step就应该是从95开始，但还不到190，因此(step / decay_steps
在本文中，我们使用Python的Keras进行实验，尝试两种不同的学习率衰减方法来训练我们的神经网络模型。 本文解决的主要问题： 如何配置和评估连续衰减的学习率规划器。...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。
转载自：51CTO技术栈原文地址：使用TensorFlow训练图像分类模型的指南众所周知，人类在很小的时候就学会了识别和标记自己所看到的事物。...就本例而言，像MINST这样的简单数据集，我并不建议使用较高的数值。您可以尝试不同的学习率（learning rate），例如0.01、0.05和0.1。在本例中，我将其保持为0.01。...对于其他超参数，我将衰减步骤（decay steps）和衰减率（decay rate）分别选择为2000和0.9。而随着训练的进行，它们可以被用来降低学习率。在此，我选择Adamax作为优化器。...它是神经网络隐藏层中最常用的激活函数之一。然后，我们使用Dropout方法添加Dropout层。它将被用于在训练神经网络时，避免出现过拟合（overfitting）。...下面让我们用给定的训练数据，来编译和训练神经网络。首先，我们以初始学习率、衰减步骤和衰减率作为参数，使用ExponentialDecay（指数衰减学习率）来定义学习率计划。
在使用多GPU训练的时，我更喜欢用mxnet后端（或甚至直接是mxnet库）而不是keras，但这会引入更多配置进行处理。...在今天文章的其他部分中，我将演示如何使用keras，python和深度学习训练图像分类的CNN。 MiniGoogLeNet 深度学习框架 ?...=70——这是我们训练数据将要传递给网络的次数（周期） 初始化学习率INIT_LR=5e-3，这是在之前的试验中发现的值 这里定义poly_decay函数，它相当于Caffe的多项式学习速率衰减。...正如你所看到的，不仅可以轻松地使用Keras和多个GPU训练深度神经网络，它也是高效的！ 注意：在这种情况下，单GPU实验获得的精度略高于多GPU实验。在训练任何随机机器学习模型时，会有一些差异。...总结 在今天的博客文章中，我们学习了如何使用多个GPU来训练基于Keras的深度神经网络。 使用多个GPU使我们能够获得准线性加速。
Tensorflow 回调是在训练深度学习模型时在特定时刻执行的函数或代码块。 我们都熟悉深度学习模型的训练过程。随着模型变得越来越复杂，训练时间也显着增加。因此，模型通常需要花费数小时来训练。...在训练模型之前的工作中，我们修复了所有选项和参数，例如学习率、优化器、损失等并开始模型训练。一旦训练过程开始，就无法暂停训练，以防我们想要更改一些参数。...此外，在某些情况下，当模型已经训练了几个小时，而我们想在后期调整一些参数时，这是不可能的。而这就是 TensorFlow 回调派上用场的地方。...{epoch:02d} 保存模型时由时期号代替 减少LROnPlateau 当特定指标停止增加并达到平台期时，此回调用于降低训练率。...当任何损失变为 NaN 时，此回调将停止训练过程 tf.keras.callbacks.TerminateOnNaN() Tensorboard Tensorboard 允许我们显示有关训练过程的信息
在训练深度神经网络时，研究人员和工程师们需要面对许多挑战，如训练效率低下、过拟合问题等。本文将介绍一些深度学习模型优化的技巧，旨在提高训练效率和模型精度。 1....以下是一个使用TensorFlow的批量归一化示例： import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization...学习率调整 学习率是训练深度学习模型时需要调整的重要超参数之一。合适的学习率可以加速收敛，提高模型性能。...常用的学习率调整策略包括： 学习率衰减（Learning Rate Decay）：随着训练的进行，逐渐减小学习率，使模型更加稳定。...提前停止（Early Stopping） 过拟合是深度学习中常见的问题，为了避免模型在验证集上过拟合，可以使用提前停止技巧。当验证集上的性能不再提升时，停止训练，防止模型在训练集上过分拟合。
在训练神经网络时，学习率通常是需要你调整的最重要的超参数： 学习率太小，可能导致你的神经网络根本无法学习 学习率太大，你可能会overshoot低loss的区域（甚至从训练开始时就过拟合） 当谈到训练神经网络时...在本文的第一部分中，我们将讨论为什么学习率是训练神经网络时最重要的超参数。 然后将深入探讨为什么我们要在训练期间调整学习率。 这里我将展示如何使用keras实现和利用一些学习率表。...第10-11行为当前epoch计算调整后的学习率，而第14行返回新的学习率。 运行训练程序 现在我们已经实现了一些不同的keras学习率方案，让我们看看如何在实际的训练程序中应用它们。...实验：2：Keras标准优化器学习率衰减在我们的第二个实验中，我们将使用Keras标准衰减的学习率方案： $ python train.py --schedule standard --train-plot...这种类型的陡降（steep drop）是使用阶梯型学习率方案的典型标志 -——如果你在论文，出版物或其他教程中看到这种类型的训练行为，几乎可以肯定他们使用阶梯型衰减！
事实上，他们报告的准确率(截至2019年2月)通常高于实际的准确率。 当部署在服务器上或与其他Keras模型按顺序运行时，一些预先训练好的Keras模型会产生不一致或较低的精度。...’s performance benchmarks 5、你的学习率是什么？...在实践中，你应该保持预训练的参数不变(即，使用预训练好的模型作为特征提取器)，或者用一个相当小的学习率来调整它们，以便不忘记原始模型中的所有内容。...Keras当前实现的问题是，当冻结批处理规范化(BN)层时，它在训练期间还是会继续使用mini-batch的统计信息。我认为当BN被冻结时，更好的方法是使用它在训练中学习到的移动平均值和方差。为什么？...Vasilis还引用了这样的例子，当Keras模型从训练模式切换到测试模式时，这种差异导致模型性能显著下降(从100%下降到50%)。
#5 你可以在浏览器中做任何事 说到 JavaScript，你可以使用 TensorFlow.js 在浏览器中训练和执行模型。...在该演讲中，Laurence 做了一件勇敢的事情，在数千人面前用一个 Android 模拟器实时演示图像分类……并且成功了。 ? 1.6 秒计算时间？是的！香蕉识别率超过 97%？是的！...#7：专用硬件更强劲 如果你已经厌倦了在训练神经网络过程中需要等待 CPU 完成数据处理，那么现在你可以使用专门为 Cloud TPU 设计的硬件，T 即 tensor。...tf.data 为你提供与训练同步的快速、灵活且易于使用的数据工作流。 ? #9：你不需要从零开始 你知道开始机器学习最可怕的是什么吗？编辑器中有一个空白的新页面，并且没有大量的示例代码。...TensorFlow Hub 是一个可重复使用的预训练机器学习模型组件 repo，它的封装和使用都非常精简。你可以自己试一下！
学习一时爽，一直学习一直爽 Hello，大家好，我是 もうり，一个从无到有的技术+语言小白。 学习率是深度学习中的一个重要的超参，如何调整学习率是训练出好模型的关键要素之一。 关于学习率的大小 ?...在训练过程中，一般根据训练轮数设置动态变化的学习率。 刚开始训练时：学习率以 0.01 ~ 0.001 为宜。 一定轮数过后：逐渐减缓。 接近训练结束：学习速率的衰减应该在 100 倍以上。...不恰当的初始权值可能使得网络的损失函数在训练过程中陷入局部最小值，达不到全局最优的状态。 momentum 动量能够在一定程度上解决这个问题。...momentum 动量是依据物理学的势能与动能之间能量转换原理提出来的。 当 momentum 动量越大时，其转换为势能的能量也就越大，就越有可能摆脱局部凹域的束缚，进入全局凹域。...前 10 个 epochs 使用 0.1 的学习率，接下来的 10 个 epochs 使用 0.05 的学习率，学习率以指数级进行衰减。
在 1949 出版的《行为组织》一书中，Donald Hebb 提出，当一个生物神经元经常触发另一个神经元时，这两个神经元之间的联系就会变得更强。...训练中的每个周期，Keras会展示到目前为止一共处理了多少个实例（还带有进度条），每个样本的平均训练时间，以及在训练集和验证集上的损失和准确率（和其它指标）。...在这个例子中，在训练一开始时，模型在验证集上的表现由于训练集。但实际情况是，验证误差是在每个周期结束后算出来的，而训练误差在每个周期期间，用流动平均误差算出来的。...保存和恢复模型 使用Sequential API或Functional API时，保存训练好的Keras模型和训练一样简单： model = keras.layers.Sequential([...])...此时，就没有必要恢复最优模型，因为EarlyStopping调回一直在跟踪最优权重，训练结束时能自动恢复。 提示：包keras.callbacks中还有其它可用的调回。
公式16-1 贝尔曼最优性公式 其中： T为智能体选择动作a时从状态s到状态s'的概率 R为智能体选择以动作a从状态s到状态s'的过程中得到的奖励 γ为衰减率 这个等式直接引出了一种算法，该算法可以精确估计每个可能状态的最优状态值...array([0, 2, 1]) 这给我们这个 MDP 的最佳策略，当使用 0.95 的衰减率时：在状态S0选择动作A0，在状态S1选择动作A2（通过火焰！）...在状态S2中选择动作A1（唯一可能的动作）。有趣的是，如果你把衰减率降低到 0.9，最优的策略改变：在状态S1中，最好的动作变成A0（保持不变；不通过火）。...公式16-4 TD学习算法 其中： a是学习率（例如 0.01） TD 学习与随机梯度下降有许多相似之处，特别是它一次处理一个样本的行为。...智能体是什么？什么是可能的动作，什么是奖励？ 什么是衰减率？如果你修改了衰减率那最优策略会变化吗？ 你怎么去定义强化学习智能体的表现？ 什么是信用评估问题？它怎么出现的？你怎么解决？
当学习停滞时，减少2倍或10倍的学习率常常能获得较好的效果。...的形式被减少 patience：当patience个epoch过去而模型性能不提升时，学习率减少的动作会被触发 mode：‘auto’，‘min’，‘max’之一，在min模式下，如果检测值触发学习率减少...在max模式下，当检测值不再上升则触发学习率减少。...6、在验证集的误差不再下降时，如何中断训练？...（1）查询每隔epoch之后的loss和acc （2）通过LearningRateScheduler实现衰减学习率或自定义衰减学习率 （3）通过EarlyStopping实现中断训练 （4）我们还可以自己定义回调函数
在本文中，我们将讨论如何在少于200行代码中使用以Tensorflow 1.0为后端的Keras 2.0构建能够工作的DCGAN。我们将使用MNIST训练DCGAN学习如何生成手写数图片。...对比Adam，这里使用RMSProp（均方根反向传播）来做为优化器生成更加接近真实的假图片。学习率为0.0008。为了稳定后续的学习，这里还添了权重衰减和输出值的clip。...如果需要调整学习率，也需要对衰减作出响应的调整。...训练参数除了减小的学习率和对应的权重衰减其他训练参数都和鉴别模型一致。 ? 图3. 反模型是简单的降他的输出连接到鉴别模型上。...较低的dropout值（0.3-0.6）将产生更加真实的图片 鉴别器的损失很快就收敛到0了，导致生成器无法学习：不要预先训练鉴别器。而是对于鉴别器使用稍大的学习率。对于生成器使用另一种训练噪声样本。
在这篇文章中，你将了解如何使用Keras深度学习库在Python中使用不同的学习率方案。 你会知道： 如何配置和评估time-based学习率方案。 如何配置和评估drop-based学习率方案。...这里我们将这种方法称为学习率方案，它默认使用不变的学习率为每个训练周期更新网络权重。 在训练过程中，最简单也是最常用的学习率适应是随时间减小学习率的技术。...当使用较大的学习率时，在训练过程的开始更新幅度很大，然后降低学习率，从而使训练过程中的训练更新变小。 它的效果是早期迅速学习权重，然后再进行微调。...此参数用于基于时间的学习率衰减方案，方程如下: LearningRate= LearningRate* 1/(1 + decay* epoch) 当衰减参数为零（默认值）时，对学习率没有影响。...提高初始学习率。因为学习率极有可能从更大的值中下降，至少在开始时一个更大的学习率会让权重变化更大，允许你从之后的微调中受益。 使用大的动量。
不可否认的是，默认的Frozen的BN的行为在迁移学习中确实是有training这个坑存在的，个人认为fchollet的修复方法更简单一点，并且这种方式达到的效果和使用预训练网络提取特征，单独训练分类层达到的效果是一致的...从下图可以看到加了BN之后Loss下降更快，最后能达到的效果也更好。 ? 1.3 Keras中的learning_phase是啥 网络中有些层在训练时和推导时的行为是不同的。...在2.1.3及之后，当BN层被设为trainable=False时，Keras中不再更新mini batch的移动均值和方差，测试时使用的是预训练模型中的移动均值和方差，从而达到冻结的效果， But is...2.1 问题描述 2.1.3版本后，当Keras中BN层冻结时，在训练中会用mini batch的均值和方差统计值以执行归一化。...用了这个补丁之后，BN冻结后，在训练时它不会使用mini batch均值方差统计值进行归一化，而会使用在训练中学习到的统计值，避免归一化的突变导致准确率的下降**。
例如“optimizer”用来指定我们想使用的优化器以及设定优化器的学习率。...例如Adam优化器“tf.keras.optimizer.Adam”、SGD优化器“tf.keras.optimizer.SGD”等，在15行代码中我们使用了Adam优化器，并设置了学习率为“0.001...tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler：动态的改变学习率。...tf.keras.callbacks.EarlyStopping：当模型在验证集上的性能不再提升时终止训练。...模型的保存和恢复 我们可以使用“model.save()”和“tf.keras.models.load_model()”来保存和加载由“tf.keras”训练的模型： # 创建一个简单的模型 model
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