Warmup是在ResNet论文中提到的一种学习率预热的方法，它在训练开始的时候先选择使用一个较小的学习率，训练了一些epoches或者steps(比如4个epoches,10000steps),再修改为预先设置的学习率来进行训练...内学习率较小,在预热的小学习率下，模型可以慢慢趋于稳定,等模型相对稳定后再选择预先设置的学习率进行训练,使得模型收敛速度变得更快，模型效果更佳。...ExampleExampleExample：Resnet论文中使用一个110层的ResNet在cifar10上训练时，先用0.01的学习率训练直到训练误差低于80%(大概训练了400个steps)，然后使用...be `train_steps/warmup_steps * init_lr`.Args: warmup_steps:warmup步长阈值,即train_steps使用预热学习率...(四)总结使用Warmup预热学习率的方式,即先用最初的小学习率训练，然后每个step增大一点点，直到达到最初设置的比较大的学习率时（注：此时预热学习率完成），采用最初设置的学习率进行训练（注：预热学习率完成后的训练过程
Warmup是在ResNet论文中提到的一种学习率预热的方法，它在训练开始的时候先选择使用一个较小的学习率，训练了一些epoches或者steps(比如4个epoches,10000steps),再修改为预先设置的学习来进行训练...内学习率较小,在预热的小学习率下，模型可以慢慢趋于稳定,等模型相对稳定后再选择预先设置的学习率进行训练,使得模型收敛速度变得更快，模型效果更佳。...E x a m p l e Example Example：Resnet论文中使用一个110层的ResNet在cifar10上训练时，先用0.01的学习率训练直到训练误差低于80%(大概训练了400个steps...Args: warmup_steps:warmup步长阈值,即train_steps使用预热学习率,否则使用预设值学习率 train_steps:训练了的步长数...(sin or exp decay)的曲线图如下: (四)总结 使用Warmup预热学习率的方式,即先用最初的小学习率训练，然后每个step增大一点点，直到达到最初设置的比较大的学习率时（注：此时预热学习率完成
什么是warmup warmup是针对学习率learning rate优化的一种策略，主要过程是，在预热期间，学习率从0线性（也可非线性）增加到优化器中的初始预设lr，之后使其学习率从优化器中的初始lr...如下图所示： image warmup的作用 由于刚开始训练时,模型的权重(weights)是随机初始化的，此时若选择一个较大的学习率,可能带来模型的不稳定(振荡)，选择Warmup预热学习率的方式，...可以使得开始训练的几个epoch或者一些step内学习率较小,在预热的小学习率下，模型可以慢慢趋于稳定,等模型相对稳定后再选择预先设置的学习率进行训练,使得模型收敛速度变得更快，模型效果更佳。...如何使用warmup 实例1：warm_up_ratio 设置预热步数 from transformers import AdanW, get_linear_schedule_with_warmup...这里可以根据具体任务进行调整，主要需要通过warmup来使得学习率可以适应不同的训练集合，另外我们也可以通过训练误差观察loss抖动的关键位置，找出合适的学习率 其他非线性warmp策略 def _get_scheduler
多步长衰减：学习率在指定的区间内保持不变，在区间的右侧值进行一次衰减，可以使用 torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR 类来实现，需要指定优化器、区间列表和衰减比例。...在PyTorch中，可以使用 torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR 类来实现指数衰减。该类的构造函数需要两个参数：一个优化器对象和一个衰减系数。...这样做的目的是在训练初期使用较大的学习率，加快收敛速度，而在训练后期使用较小的学习率，提高模型精度。...固定步长衰减和指数衰减都是学习率衰减的策略，但它们在衰减的方式和速度上有所不同： 固定步长衰减：在每隔固定的步数（或epoch）后，学习率会减少为原来的一定比例。...在PyTorch中，可以使用 torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau 类来实现自适应学习率衰减。
随着学习率的增加，模型也可能会从欠拟合过度到过拟合状态，在大型数据集上的表现尤其明显，笔者之前在Place365上使用DPN92层的模型进行过实验。...2.2、学习率变换策略对模型性能的影响 学习率在模型的训练过程中很少有不变的，通常会有两种方式对学习率进行更改，一种是预设规则学习率变化法，一种是自适应学习率变换方法。...inv和fixed的收敛结果最差。这是比较好解释的，因为fixed方法始终使用了较大的学习率，而inv方法的学习率下降过程太快。...确定学习率上下界的方法则可以使用LR range test方法，即使用不同的学习率得到精度曲线，然后获得精度升高和下降的两个拐点，或者将精度最高点设置为上界，下界设置为它的1/3大小。...原理上各种改进的自适应学习率算法都比SGD算法更有利于性能的提升，但实际上精细调优过的SGD算法可能取得更好的结果，在很多的论文中都得到过验证，我们在实验中也多次证明过这一点，如下图。
前言 本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节根据混淆矩阵工具计算精准率以及召回率。最后通过例子说明精准率和召回率在评价极度有偏的数据的分类任务上比准确率更好。...这一小节我们将介绍通过混淆矩阵才能得到的精准率和召回率两个非常重要的指标。 上一小节的最后我们举了一个小例子：在癌症预测系统中对1万个人进行是否患有癌症的分类任务。...为了方便依然使用上一小节用到的混淆矩阵为例。 ? ▲癌症预测系统的混淆矩阵 首先来看一下什么叫做精准率？ ?...▲精准率和召回率 在癌症预测的例子中，精准率是指算法预测为患病的100个人中有多少是预测正确的。召回率是指真实有100个患有癌症的病人，算法能够从中正确挑出多少个患有癌症的人。...通过精准率和召回率这两个指标可以判断这个预测算法完全没有用，这就是为什么在极度有偏的数据中不看准确率，而选择看精准率和召回率两个指标的原因。通过这两个指标才能够更好的评价分类算法的好坏。
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。...在深度学习中另一种被广泛使用的学习率规划器是在特定的epochs降低学习率。
当然，每个模型都有所不同，但希望它能够给读者在关于机器学习中我们如何使用数据来帮助保护我们的用户以及如何改善模型的不同处理方法上带来一个全新的认识。...采样 在机器学习模型中，从观测数据中下采样是有必要的。采样过程本身很简单，一旦有了所需要的训练数据集，就可以在数据集上做一个基于行的采样。...结果，在模型的构建数据和模型的评估数据之间的正面人物和反面人物的比例有着明显的差异。当评估模型准确率和召回率的时候分配合适的权重值是相当重要的。...此外，因为我们可能会使用下采样以减少观测样本的数量，所以我们还需要调整模型占采样过程的准确率和召回率。...评估准确率和召回率 对于模型评估的两种主要的评估度量是准确率（Precision）和召回率（Recall）。在我们的例子当中，准确率是预测结果为反面角色中被正确预测为反面角色的比例。
前言 本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要说明精准率和召回率是相互制约、相互矛盾的两个指标，通过选取不同的threshold阈值来观察精准率和召回率的变化。...使用手写数字识别制作有偏的二分类数据集的过程和前几个小节一样，选择样本标签是否为9作为二分类是否为1的标准，接下来使用train_test_split将数据集划分为训练集和测试集，之后在训练集上训练逻辑回归算法...前面对于精准率和召回率的平衡，我们是通过调整判断样本分类为1的阈值来完成的，不过在sklearn中本身是没有这样一个函数可以让我们在具体进行predict的过程中传入分类的阈值，算法自带的predict...至此我们在sklearn中通过使用decision_function函数改变threshold阈值进而改变算法分类的标注，最终通过计算算法在新的阈值上的精准率和召回率来观察精准率和召回率之间的关系。...的时候精准率为0.96，召回率为0.53； 当阈值从-5到0再到5的过程中，精准率逐渐的提升，而召回率逐渐的下降，这里通过使用程序的方式再次展示了精准率和召回率这两组指标它们之间是相互制约、相互矛盾的。
墨西哥的员工流动率在全球排名第八，平均每年约17％的流失率 - 一些行业（如餐饮服务）的流失率高达50％。 根据Catalyst的一项研究，平均而言，替换员工的成本约为员工年薪的50％至75％。...在本文中，我们提供了一个神经网络模型的详细信息，该模型能够识别具有高度人员流动风险的员工候选人，并以大约96％的准确率完成此任务。...使用随机梯度下降优化器，学习率为0.01，批量大小为64，分类错误的损失函数。 它经过200个周期的训练，实现了96.15％的验证准确率（与始终预测离职率的基线为84％相比）。...目前，该模型只能预测一年或另一年，但也许预测数月而不是数年是值得使用更多信息来区分候选人的。 尽管如此，招聘人员可以从这些工具中受益匪浅。...有了这些工具和新的策略来打击流失率，世界各地的公司可以显着减少流失率，潜在增加数百万的收入。
训练神经网络或大型深度学习模型是一项很难的优化任务。传统的训练神经网络的算法称为随机梯度下降。你可以通过在训练中改变学习率来提高性能和提高训练速度。...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。...使用深入学习模式的另一个流行的学习率方案是在训练周期特定次数下有计划的降低学习率。...请注意，我们将SGD类中的学习率设置为0，以表明它不被使用。不过，如果你希望这种学习率方案中有动量，你可以在SGD中设定一个动量项。
本小节首先通过具体的编程实现混淆矩阵进而计算精准率和召回率两个指标，最后使用sklearn中封装的库函数实现混淆矩阵、精准率以及召回率。...由于准确率在处理极度偏斜数据集时候不能准确的衡量分类算法的性能，所以我们需要使用一些其它的性能指标。...b 调用Sklearn中的库函数实现 最后来看一下如何调用sklearn中的库函数来实现相应的混淆矩阵、精准率和召回率这些指标。...同样的从sklearn中的metrics包下导入recall_score函数，这和之前我们自己实现的函数名一样，类似的只需要将测试集的真实值y_ture以及在算法上的预测值y_log_predict传入函数中...与此同时，学习了在sklearn中如何调用相应的库函数来计算这些指标。这里主要引入了精准率和召回率这两个新的指标，像混淆矩阵小工具是为了计算这两个指标而服务的。
近年来，目睹了使用深度学习技术的图像超分辨率的显着进步。...通过使用高分辨率图像作为目标(或 ground-truth)和LR图像作为输入，我们可以将其视为监督学习问题。监督式SR方法是同时使用LR和相应的HR图像进行训练。 先来看看主要的算法： ? ?...2、后置上采样SR 在这种情况下，低分辨率图像被传递到CNNs。上采样在最后一层使用可学习层来执行。将上采样操作移至网络末端，在低维空间中学习映射。 ?...在本节中，我们将介绍一些传统的基于插值的算法和基于深度学习的上采样方法。...4、视频超分辨率 在视频超分辨率中，多个帧可以提供更多的场景信息，该领域不仅有帧内空间依赖，还有帧间时间依赖（如运动、亮度和颜色变化）。
相比于其它超参数学习率以一种更加复杂的方式控制着模型的有效容量，当学习率最优时，模型的有效容量最大。从手动选择学习率到使用预热机制，本文介绍了很多学习率的选择策略。...Smith 认为，用户可以以非常低的学习率开始训练模型，在每一次迭代过程中逐渐提高学习率（线性提高或是指数提高都可以），用户可以用这种方法估计出最佳学习率。 ?...「预热」是因为学习率重新开始时并不是从头开始的，而是由模型在最后一步收敛的参数决定的 [7]。 下图展示了伴随这种变化的过程，该过程将每个周期设置为相同的时间段。 ?...在 cycle_mult=2 的情况下训练整个网络，直到过度拟合 从上面的步骤中，我们注意到步骤 2、5 和 7 提到了学习速率。...这篇文章的前半部分已经基本涵盖了上述步骤中的第 2 项——如何在训练模型之前得出最佳学习率。 在下文中，我们会通过 SGDR 来了解如何通过重启学习速率来减少训练时间和提高准确性，以避免梯度接近零。
当然，每个模型都有所不同，但希望它能够给读者在关于机器学习中我们如何使用数据来帮助保护我们的用户以及如何改善模型的不同处理方法上带来一个全新的认识。...采样 在机器学习模型中，从观测数据中下采样是有必要的。采样过程本身很简单，一旦有了所需要的训练数据集，就可以在数据集上做一个基于行的采样。...结果，在模型的构建数据和模型的评估数据之间的正面人物和反面人物的比例有着明显的差异。当评估模型准确率和召回率的时候分配合适的权重值是相当重要的。...此外，因为我们可能会使用下采样以减少观测样本的数量，所以我们还需要调整模型占采样过程的准确率和召回率。...召回率计算：在所有原本就是反面人物中，模型正确预测的比例，即TP/(TP+FN）。 通过观察可以看出，尽管准确率和召回率的分子是相同的，但分母不同。 通常在选择高准确率和高召回率之间总有一种权衡。
精度（查准率）和召回率（查全率）等指标对衡量机器学习的模型性能是非常基本的，特别是在不平衡分布数据集的案例中，在周志华教授的「西瓜书」中就特别详细地介绍了这些概念。...与数据科学中的绝大多数概念一样，在我们想要最大化的指标之间存在一个权衡。在召回率的例子中，当召回率增大的时候，精度就会减小。...精度—召回率权衡 结合精度和召回率 在某些情况中，我们也许需要以牺牲另一个指标为代价来最大化精度或者召回率。...F1 score 给了精度和召回率相同的权重，它是通用 Fβ指标的一个特殊情况，在 Fβ中，β 可以用来给召回率和精度更多或者更少的权重。...可视化精度和召回率 我已经向你抛出了几个新术语，接下来我将通过一个例子向你展示它们在实际中是如何使用的。在使用之前，我们要简单地谈一谈精度和召回率的概念。
先回顾一下上一小节，我学到了构建起一个模型函数和一个损失函数，然后我们使用人眼观察损失，并手动调整模型参数。...可以想到的是，如果学习率定的太大，可能很难收敛，就像你的望远镜一直在两种不同的模糊状态中变来变去，而你的学习率定的太小，也会很难收敛，比如你每次只转动0.0001毫米，估计对面的女生都毕业了你也没转到清楚的地方...这里你想到什么问题，就是我们前面说的学习率过大了，那我们就把学习率调小一点，其他的不变，把学习率改到1e-5，同时把grad和params也输出看一下。...我们观察一下结果，在params上，参数w和参数b基本上有10倍的差距，而我们使用同一个学习率那么可能导致一些问题，如果说这个学习率对较大的那个参数比较合适，那么比较小的那个肯定是属于优化过慢，而如果学习率比较适合较小的那个参数...这个时候我们自然想到的是给每一个参数设定一个不同的学习率，但是这个成本很高，至少目前看起来是很高，因为我们在深度模型里可能会有几十亿的参数，那就需要有几十亿的学习率。
想必学过机器学习的人都知道，学习率、训练迭代次数和模型参数的初始化方式都对模型最后的准确率有一定的影响，那么影响到底有多大呢？...我初步做了个实验，在 TensorFlow 框架下使用 Logistics Regression 对经典的 MNIST 数据集进行分类。 本文所说的 准确率 均指 测试准确率。...pip install seaborn或者 conda install seaborn安装 import seaborn # 我是在Jupyter Notebook下运行的 # 如果你是在命令行运行那么就注释掉下面这一行...training_epochs来修改学习率和迭代次数，修改 # 所有变量初始化为0 # W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10])) # b = tf.Variable(tf.zeros...学习率为0.01，迭代次数为50，初始化为0 大部分情况下准确率和损失的变化时单调的，但是当学习率过大（=1）时准确率开始不稳定。
在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后，需要对模型的效果做评价。...业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)等，下图是不同机器学习算法的评价指标。下文讲对其中某些指标做简要介绍。 ?...5、精确率、精度（Precision） 精确率(precision)定义为： ? 表示被分为正例的示例中实际为正例的比例。...（4）虽然ROC曲线相比较于Precision和Recall等衡量指标更加合理，但是其在高不平衡数据条件下的的表现仍然过于理想，不能够很好的展示实际情况。...，因此FP_rate的值仍然很小（如果利用ROC曲线则会判断其性能很好，但是实际上其性能并不好），但是如果利用PR，因为Precision综合考虑了TP和FP的值，因此在极度不平衡的数据下（Positive
任何比简单的学习率预热（warmup）和/或衰减（decay）更复杂的操作都会使 Adam 优化器在管理其内部学习率 时“终结”学习率调度程序，导致模型收敛恶化。...在本文的最后一节，我们将讨论 Adam 和这两种技术中更现代的单周期学习之间的权衡。...在这个过程中，它会更快地找到相同的全局最小值，因为它所走的路径总体上有一个更高的梯度。 fast.ai 普及了一个同时使用热重启和余弦退火的学习率调度器: ?...剩下的训练计划包括预热（warm-up）、冷却（cool-down）和微调（fine-tuning）期。注意，在微调期间，学习率下降到初始值的十分之一。...当学习率非常高时，动量是反向的，这就是为什么动量在优化器中以和学习率相反的方式退火。 单周期学习率调度器或多或少地使用了余弦退火热重启学习率调度器所使用的机制，只是形式因素不同。
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