社长为你推荐来自 AI 研习社问答社区的精华问答。如有你也有问题，欢迎进社区提问。...话不多说，直接上题 问：损失函数的不同会对神经网络带来什么影响 来自社友的回答 ▼▼▼ @Mackey ： 损失函数是表示神经网络性能的‘恶略程度’的指标，即当前的神经网络对监督数据在多大程度上不拟合...这个损失函数可以使用任意函数，但一般采用均方误差和交叉熵误差等。为了寻找损失函数尽可能小的地方，需要计算参数的导数，（梯度），然后以这个导数为指引，逐步更新参数的值。
同时，人脸识别的大规模应用成本高昂，因为其深度架构所需的计算成本很高。因此，近年来研究者也在研究 CNN 模型的其它方面，如损失函数、非线性、优化器等。其中一个重要研究是开发适合人脸识别的损失函数。...近期的损失函数（如 Soft-Margin Softmax Loss [19]、Congenerous Cosine Loss [20]、Minimum Margin Loss [21]、Range Loss...本论文对近期提出的用于深度人脸识别的损失函数进行了综合性能对比。该研究实施了大量实验，从不同方面（比如架构的影响（如深度和重量）、训练数据集的影响）来判断不同损失函数的性能。...本文对用于人脸识别的不同损失函数进行了性能对比，如交叉熵损失、Angular Softmax、Additive-Margin Softmax、ArcFace 和 Marginal Loss。...作者提供了基于测试准确率、收敛速率和测试结果的对比。 ? 图 2：损失函数性能评估的训练和测试框架。 ? 图 3：该研究中不同模型在 LFW 数据集上获得的最高测试准确率。 ?
小勤：我现在有个按营业额不同等级的提成比例表，怎么用Power Query读到营业额数据表里？如下图所示： 大海：这个问题如果是在Excel里的话，用Lookup函数非常简单。...小勤：这我知道啊，但我要考虑跟其他数据处理过程都做成全自动的，所以还是考虑用PQ来处理，但PQ里却好像没有Lookup函数。 大海：嗯。...大海：这其实是Table.SelectRows进行筛选表操作时的条件，这相当于将一个自定义函数用于做条件判断，其中的(t)表示将提成比例表作为参数，而t[营业额]表示提成比例表里的营业额列，而最后面的[...如下图所示： 实际上，你还可以先写一个自定义函数，然后直接在Table.SelectRows里面进行引用，具体写法如下： 后面就可以引用该自定义函数完成数据的匹配，如下图所示： 小勤：嗯，这种分开编写自定义函数的感觉好像更容易理解一些...大海：PQ里的函数式写法跟Excel里的公式不太一样，慢慢适应就好了。
在训练bp网络时经常遇到的一个问题，过拟合指的是模型在训练数据上损失函数比较小，预测准确率较高（如果通过画图来表示的话，就是拟合曲线比较尖，不平滑，泛化能力不好），但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低...常用的防治过拟合的方法是在模型的损失函数中，需要对模型的参数进行“惩罚”，这样的话这些参数就不会太大，而越小的参数说明模型越简单，越简单的模型则越不容易产生过拟合现象。...在hinton的论文摘要中指出，在每个训练批次中，通过忽略一半的特征检测器（让一半的隐层节点值为0），可以明显地减少过拟合现象。...Dropout中哪里体现了“不同模型”；这个奥秘就是我们随机选择忽略隐层节点，在每个批次的训练过程中，由于每次随机忽略的隐层节点都不同，这样就使每次训练的网络都是不一样的，每次训练都可以单做一个“新”的模型...不同的模型在不同的训练集上训练（每个批次的训练数据都是随机选择），最后在每个模型用相同的权重来“融合”，介个有点类似boosting算法。
何为卷积神经网络？ 先谈定义，卷积神经网络是一种特殊的神经网络，其中至少包含一个卷积层。...批次大小 在卷积神经网络的学习过程中，小批次会表现得更好，选取范围一般位于区间[16,128]内。 还需要注意的是，CNN网络对批次大小的调整十分敏感。...激活函数 激活函数具有非线性，理论上可以使模型拟合出任何函数。通常情况下，rectifier函数在CNN网络中的效果较好。...当然，可以根据实际任务，选择其他类型的激活函数，如Sigmoid和Tanh等等。...隐含层的数目和单元数 增加隐含层数目以加深网络深度，会在一定程度上改善网络性能，但是当测试错误率不再下降时，就需要寻求其他的改良方法。增加隐含层数目也带来一个问题，即提高了训练该网络的计算成本。
：输入层、两个隐含层和输出层，将手写数字识别任务通过全连接神经网络表示，如 图3 所示。...在该任务中，中间的两个隐含层为10×10的结构，通常隐含层会比输入层的尺寸小，以便对关键信息做抽象，激活函数使用常见的Sigmoid函数。 输出层：输出网络计算结果，输出层的节点数是固定的。...中间的两个隐含层为10×10的结构，激活函数使用常见的Sigmoid函数。 与房价预测模型一样，模型的输出是回归一个数字，输出层的尺寸设置成1。 下述代码为经典全连接神经网络的实现。...predicts = model(images) #计算损失，取一个批次样本损失的平均值 loss =...，可以发现卷积神经网络的损失值下降更快，且最终的损失值更小。
CMI 从用户的历史交互序列中为每个用户学习多个兴趣embedding，其中隐式正交微视频类别用于解耦多个用户兴趣。此外，构建对比多兴趣损失，以提高兴趣embedding的鲁棒性和推荐的性能。...每个商品具有相同或相似的属于不同类别的概率。造成这种退化的原因是学习到的商品类别embedding很相似。 所有商品都属于同一类。...,\mathbf{v}_{i|s_i|}]) 2.2 对比正则项 部分交互中隐含的用户兴趣与所有交互（所有交互的意思是整个交互序列 s_i ）中隐含的用户兴趣相同。...由于m通常不会太大，因此上述负对的数量是有限的。给定 \mathbf{u}_i^{k \prime} ，利用同一批次中每个其他用户的兴趣embedding来构建额外的负对。...2.3 损失函数 用户 u_i 和候选商品 v_t 的预测方式为 c_{i t}=\max _{0 < k \leq m}\left(\left\{\mathbf{u}_{i}^{k T} \mathbf
每个样本包含手写数字图片和对应的标签。 train_set（训练集）：用于确定模型参数。 val_set（验证集）：用于调节模型超参数（如多个网络结构、正则化权重的最优选择）。...往往越精巧设计的模型和方法，越不容易在不同的数据集之间迁移。 ---- 训练样本乱序、生成批次数据 训练样本乱序： 先将样本按顺序进行编号，建立ID集合index_list。...Sigmoid激活函数 隐含层引入非线性激活函数Sigmoid是为了增加神经网络的非线性能力。...Momentum： 引入物理“动量”的概念，累积速度，减少震荡，使参数更新的方向更稳定。 每个批次的数据含有抽样误差，导致梯度更新的方向波动较大。...交叉熵损失函数只能作为优化目标，无法直接准确衡量模型的训练效果。准确率可以直接衡量训练效果，但由于其离散性质，不适合做为损失函数优化神经网络。 2. 检查模型训练过程，识别潜在问题。
下面我将展示一个示例，以确切地演示它是如何为其使用的 training set 和 testset 提供更多信息的，testset 包含实际的 dataset对象。...1）将图像拉平，从2D的图像（28*28）转化为1D（1*784）；2）将1D的图像按照批次输入到第一个隐含层；3）隐含层的输出采用非线性激活函数Relu（https://en.wikipedia.org...10个输出值与批次中的每个图像相关联；这些值将被用于检查模型的性能。...训练模型 在准备好训练模型之前，我们需要设置一个损失函数、一个优化器和一个效用函数来计算模型的准确性： learning_rate = 0.001 num_epochs = 5 device...我们定义了两个变量training_running_loss和train_acc，帮助我们在不同批次训练时监视训练精度和损失。 model.train()设置模型的模式，准备训练。
为了解决数据不均衡的问题，早期的方法有： 对训练数据进行重新采样，低采样高频类或过采样低频类； 采用加权计算损失函数的方式来关注稀缺类别，为每个类或每个例子的不同的训练样本分配不同的损失； 最近也有一些新研究...此外，通过引入监督对比损失的定义，以便于以后的分析：对于批次B中表示的 z_i ，它的每个实例是 x_i ，监督对比损失函数可以表示为： 在这里插入图片描述 其中 By 是包含 y 类的所有样本B的子集...⋆ 代表每个类的均值。不同的颜色代表不同的类别。如（b）所示，SCL 扩大了高频类之间的距离同时减少了低频类之间的距离，这会导致长尾数据的不对称几何分布。...L1 和 L2 之间的唯一区别是平均操作发生在不同的位置。L1 是在指数函数外进行平均，而 L2 在指数函数内进行平均。L3 中每个样本被拉向其原类并远离其他类，以下为类平均的代码实现。 2....令人惊讶的是，L3 实现了比 L2 更好的性能，这可能归因于prototype的良好表征特性。 为了证明平衡对比损失函数的优越性，作者在下表中比较了不同损失的性能。
神经网络中的一些超参数是： 隐藏层的数量 隐含层中单位或节点的集合的数量 学习速率 DropOut比例 迭代次数 优化器的选择如SGD, Adam, AdaGrad, Rmsprop等 激活函数选择如ReLU...为了在TensorBoard中可视化模型的超参数并进行调优，我们将使用网格搜索技术，其中我们将使用一些超参数，如不同的节点数量，不同的优化器，或学习率等看看模型的准确性和损失。...TensorBoard是Tensorflow的一个可视化工具包，用于显示不同的指标、参数和其他可视化，帮助调试、跟踪、微调、优化和共享深度学习实验结果 TensorBoard可以跟踪模型在每个训练迭代的精度和损失...函数返回最后一个批次的验证准确性。...我们需要将最后一个批次的验证精度转换为标量值。
原因是小网络更难使用梯度下降等局部方法来进行训练：虽然小型网络的损失函数的局部极小值更少，也比较容易收敛到这些局部极小值，但是这些最小值一般都很差，损失值很高。...从另一方面来说，如果训练一个大的网络，你将发现许多不同的解决方法，但是最终损失值的差异将会小很多。所有的解决办法都差不多，而且对于随机初始化参数好坏的依赖也会小很多。...正则化强度是控制神经网络过拟合的好方法。看下图结果： ? （不同正则化强度的效果：每个神经网络都有20个隐层神经元，但是随着正则化强度增加，它的决策边界变得更加平滑。）...隐含层越宽、越深，学习能力（网络容量）越强，收敛速度越快 其他问题，建议自行体验： 不同激活函数会影响收敛速度吗？ 加入交叉特征，收敛会更快吗？ 网络越深/宽越好吗？ 深度和宽度，哪个更重要？...学习率是0.1，没有偏置，激活函数用sigmoid，并同时统计每批次的运行时间。 ?
许多随机梯度下降的变体，如Adam, RMSProp, Adagrad等等，都可以让你设置学习速率。学习速率能够告诉优化器，在一个小批次处理的梯度方向移动权重的距离有多远。...有多种方法可以为学习速率选择一个好的起点。一个简单的方法是尝试一些不同的值，看看哪一个值能给你最好的损失，同时又不牺牲训练的速度。...论文地址：https://arxiv.org/abs/1506.01186 每个小批次处理后，学习速率提高 记录每个批次的学习速率和训练损失。然后，把损失和学习速率画出来。...我们需要在图上选择一个点，以最快的速度减少损失。在本例中，当学习速率在0.001到0.01之间时，损失函数就会迅速下降。...只要多次运行训练，每次只训练一个小批次就可以了。在每次小批次训练后，通过将它乘以一个小的常数增加学习速率。当损失比先前观察到的最好的值(例如，当当前损失>最好损失乘以4)高很多时，停止该程序。
处理层则是该网络中的“隐含层”。这些“隐含层”将对输入信号进行特殊处理，并将生成的输出信号传递到下一层。输入层和输出层均是可见的，而其中间层则是隐藏起来的。 ?...9) 成本函数(Cost Function) –——当我们建立一个网络后，网络将尽可能地使输出值无限接近于实际值。我们用成本函数（或损失函数）来衡量该网络完成这一过程的准确性。...成本函数（或损失函数）将在该网络出错时，予以警告。 运行网络时，我们的目标是：尽可能地提高我们的预测精度、减少误差，由此最小化成本函数。最优化的输出即当成本函数（或损失函数）为最小值时的输出。...这意味着网络的训练是在几个不同的结构上完成的。这种dropout的方式就像是一场合奏，多个不同结构网络的输出组合产生最终的输出结果。 ?...如应用过滤器，在相同补白的情况下，卷积后的图像大小等于实际图像的大小。 有效补白(Valid Padding)指的是保持图片上每个真实的像素点，不增加空白，因此在经历卷积后数据的尺寸会不断变小。
例如，可以提取转换来自层中每个神经元的求和信号的激活函数，并将其作为称为激活的层状对象添加到Sequential 中。...例如，下面是不同预测模型类型的一些标准损失函数： 回归：均值平方误差或' mse '。 二元分类（2类）：对数损失，也称为交叉熵或' binary_crossentropy '。...反向传播算法要求网络训练指定数量的时期或暴露于训练数据集。 每个迭代可以被划分为称为批次的输入 - 输出模式对的组。这定义了在一个迭代内更新权重之前网络所暴露的模式数。...这包括损失和编译模型时指定的任何其他指标，记录每个迭代。 第 4 步.评估网络 一旦网络被训练，就可以对其进行评估。...这将提供对网络表现的估计，以便对未来看不见的数据进行预测。 该模型评估所有测试模式的损失，以及编译模型时指定的任何其他指标，如分类准确性。返回评估指标列表。
根据这样的图式，损失项（loss terms）可能是实现每个 chunk 和/或每个 example 的期望稀疏水平（sparsity）所必需的。...我们在堆叠的 LSTM 层之间应用一个卷积MoE（Hochreiter＆Schmidhuber，1997），如图1所示。对文本中的每个位置，MoE 都被调用一次，在每个位置上可能选择不同的专家组合。...如果门控网络为每个样本从 n 个专家中选择 k 个，则对于一批 b 个样本来说，每个专家接收的批次要远远小于 b 个样本。这导致随着专家数量的增加，朴素 MoE 的实现变得非常低效。...由此，我们提出了以下技术用于增加批量大小： 混合数据并行性和模型并行性（Mixing Data Parallelism and Model Parallelism）：在传统的分布式训练设置中，不同设备上的模型的多个副本异步处理不同批次的数据...在我们的技术中，这些不同的批次同步运行，以便它们可以组合为 MoE 层。 利用卷积性：在我们的语言模型中，我们对上一层的每个时间步长应用相同的 MoE。
（2）损失函数：计算输出结果与真实标签之间的差异，常用的损失函数有均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。（3）反向传播：根据损失函数的梯度，通过链式法则更新网络中的权重和偏置。...（4）优化算法：如梯度下降（Gradient Descent）、Adam等，用于在训练过程中调整网络参数，以最小化损失函数。二、深度学习模型训练操作介绍1....（2）批次训练：将数据分为多个批次，进行迭代训练。（3）超参数调整：学习率、批次大小、迭代次数等。4. 模型评估使用验证集和测试集评估模型的性能，如准确率、召回率、F1分数等。...四、结论通过对深度学习模型训练原理的深入剖析、操作步骤的详细阐述以及对不同模型类型的对比分析，我们可以得出以下结论：首先，深度学习模型的训练是一个涉及数据准备、模型构建、参数优化和性能评估等多个环节的系统性工程...每个环节都对模型的最终性能有着至关重要的影响，因此，研究人员和实践者需要对这些环节进行细致的优化和调整。其次，不同的深度学习模型具有各自的优势和局限性。
本文目标是使用高分辨率可视化来提供神经损失函数的经验性特征，并探索不同网络架构的选择对损失函数的影响。...然后，本文通过可视化来探索由不同方法发现的极小值的尖锐度/平坦度，以及网络架构选择（跳过连接的使用、过滤器数量、网络深度）对损失函数的影响。...本文目标是理解损失函数几何形状的不同是如何影响神经网络的泛化能力的。 ? 图 1：ResNet-56 没有跳过连接和有跳过连接的损失函数曲面。垂直坐标是对数的，以展示动态范围。...本文提出的过滤器归一化方案用于比较两个图的尖锐度/平坦度。 ? 图 2：通过对 VGG-9 使用小批次和大批次方法得到的解的 1D 线性差值。蓝线是损失值，红线是准确率。...小批次在横坐标的 0，大批次在横坐标的 1。 ? 表 1：VGG-9 使用不同的优化算法和超参数在 CIFAR-10 上的测试误差。 ? 图 3：权重的直方图。
和对应的标号 ? ，我们可以计算输出g(x)，然后计算当 ? 时 ? 为正的概率，其中 ? 是映射 ? 的单调函数(如sigmoid函数)。p(x)越大表示x属于 ?...为使用软标签技巧的交叉熵损失函数，自适应的将集合 ? 中一批次的样本实例 ? 的 ? 和 ? 相结合，即： ? 令n为小批次的尺寸，为了通过训练学习到一组最优参数 ?...，作者通过执行杂化损失函数l对 ? 的单步梯度下降来小幅度的更新模型g的每个小批次实例的参数 ? （即微扰），然后对小批次验证实例的 ? 的交叉熵损失进行梯度下降，校正输出为非负。即： ? ?...表示执行的步数，m表示验证集上包含明确的正负样本小批次的尺寸， ? 表示来自验证集的带有真实标签的样本。 ? 是使用了更新的参数 ? 的损失函数。 同时，由于软标签可能是不准确的，在 ?...)为PU学习引入了更强的监督，并带来了较高的准确性;2)不同学生和教师模型之间的一致性损失引入了学习稳定性(低方差)。最后作者提出的Self-PU的综合损失函数为： ?
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