文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

用深度学习每次得到的结果都不一样，怎么办？

不同结果的演示 解决方法 用 Theano 后端设置随机数种子 用 TensorFlow 后端设置随机数种子 得到的结果还是不同，咋办？ 运行环境 该教程需要你安装了 Python SciPy。...我发现这对神经网络和深度学习的初学者而言是个常见问题。 这种误解可能出于以下问题： 我如何得到稳定的结果？...我如何得到可重复的结果 我应该如何设置种子点 神经网络特意用随机性来保证，能通过有效学习得到问题的近似函数。采用随机性的原因是：用它的机器学习算法，要比不用它的效果更好。...用 TensorFlow 后端设置随机数种子 Keras 从 NumPy 随机生成器中获得随机源，所以不管使用 Theano 或者 TensorFlow 后端的哪一个，都必须设置种子点。...如果这是不可行的，你可以通过为代码使用的随机数发生器设置种子来获得 100% 可重复的结果。 如果你已经按照上面的说明去做，仍然用相同的数据从相同的算法中获得了不同的结果，怎么办？

11.3K30

从未失手的AI 预测：川普将赢得选举，入主白宫 （附深度学习生成川普语录教程）

不管最终结果如何，川普作为美国总统候选人都已经获得了“深入人心”的形象，国外甚至有人整理了他的一些有趣的言论，推出“川普语录”。...干货：用RNN生成川普语录 来源：http://deeplearningathome.com/ 本文将介绍如何向Tensorflow的语言建模教程中添加采样步骤/模式。...你还需要安装Tensorflow。 PTB文本和字符模型 Tensorflow的语言建模教程使用非常小的Penn Tree Bank数据集中更小型的模型。不过，它是使用RNN做语言建模的非常好的介绍。...当我使用随机生成的模型抽样，获得的东西如下： usb9xkrd9ruaias$dsaqj’4lmjwyd61\se.lcn6jey0pbco40ab’65<8um324 nqdhm<ufwt#y*/w5bt...我还降低了所有字母，忽视掉除了字母之外的一些东西，以及标点符号。 以下是我使用的训练配置： ? 用于抽样的种子词组，我选择了“make america”。当然，随机的模型产生的是随机的字母集。

96180
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

训练神经网络的7个技巧

前言 神经网络模型使用随机梯度下降进行训练，模型权重使用反向传播算法进行更新。...2、运行大数值epochs 很多情况下，我们通过大量epochs训练模型之后，可以获得一个很好的结果。...这样，当我们有过大量训练模型的经验之后，大家就可以总结出自己的一组数据（称为epoch factors），使用这些参数，我们训练新的模型时，可以快速设置初始训练epochs，并且按照一定的比例来增加epochs...3、设置种子参数 为了保证模型的可重现性（reproducibility），我们可以采用一种方法，就是设置任何随机数生成操作的种子。...例如，如果我们使用TensorFlow框架，我们可以采用下面的代码片段： import os, random import numpy as np import tensorflow as tf def

7510

调包侠的炼丹福利：使用Keras Tuner自动进行超参数调整

这篇文章将解释如何使用Keras Tuner和Tensorflow 2.0执行自动超参数调整，以提高计算机视觉问题的准确性。 ? 假如您的模型正在运行并产生第一组结果。...我们将在下一节中看到如何使用它来调整学习率 可选地，一个步长值，即两个超参数值之间的最小步长 例如，要设置超参数“过滤器数量”，您可以使用： 全连接层层具有两个超参数，神经元数量和激活函数： 模型编译...对于每个调谐器，可以为实验可重复性定义种子参数：SEED = 1。 随机搜寻 执行超参数调整的最直观方法是随机采样超参数组合并进行测试。这正是RandomSearch调谐器的功能！...下一节将说明如何设置它们 超频 超频带是随机搜索的优化版本，它使用早期停止来加快超参数调整过程。主要思想是使大量模型适合少数时期，并且仅继续训练在验证集上获得最高准确性的模型。...在RTX 2080 GPU上运行后获得以下结果： ? Keras Tuner结果。最差的基准：使用随机搜索的一组超参数之一实现最差的验证准确性的模型。默认基线：通过将所有超参数设置为其默认值获得。

1.6K20

为什么不试试神奇的3407呢？

二、寻找黑天鹅作者同时设置长距离和短距离训练，在cifar 10得出准确率 然后设置扫描大量种子，去获得更高或更低的极端值 得到：模型训练长比训练时间短效果更好。...答：随机种子变化时的精度分布相对尖锐，这意味着结果相当集中于平均值。一旦模型收敛，这种分布就相对稳定，这意味着有些种子本质上比其他种子好。问：是否有黑天鹅，即有些种子会产生截然不同的结果？答：是。...在对104个种子的扫描中，作者获得了接近2%的最大和最小精度差异，这高于计算机视觉社区通常使用的重要阈值。问：对较大数据集的预处理是否减轻了种子选择引起的变异？...五、实操Pytorch中的随机种子设置话虽如此，但是我们也不妨试试随机种子在实验中的魔力。训练模型过程中，会遇到很多的随机性设置，设置随机性并多次实验的结果更加有说服力。...(number)：为所有GPU设置种子，生成随机数；如果随机种子相同，每次运行随机函数生成的结果应该都是一样的，那么我们使用3407作为我们的随机种子：import torchtorch.manual_seed

11820

神经网络参数初始化方法

、随机初始化、Xaxier初始化、He初始化、随机初始化With BN、Pre-train初始化，特性如下图所示（来源于网络）：  图片 来源网络 全零初始化 通过合理的数据预处理和规范化，当网络收敛到稳定状态时...全零初始化参数可使得初始化时参数得期望（expectation）与网络稳定时参数的期望一致为零。...随机初始化 实际应用中，参数随机初始化，包含均匀随机初始化和正态随机初始化，在 tensorflow 中对应的代码为： 均匀随机：tf.initializers.random_uniform(-0.1,...Keras网络参数初始化 上面内容将网络参数初始化都是用 tensorflow 代码，这里再给出 keras 如何使用初始化方法，这里说的初始化方法是网络权重参数初始化方法，包括全连接层和卷积层。...glorot_uniform(seed=None)，seed：随机数种子 He正太分布初始化方法 he_normal he_normal(seed=None)，seed：随机数种子 He均匀分布初始化方法

1.8K20

神经网络参数与tensorflow变量

和其他编程语言类似，tensorflow中的变量也需要指定初始值。因为在神经网络中，给参数赋予随机初始值最为常见，所以一般也使用随机数给tensorflow中的变量初始化。...，偏置值(bias)通常会使用常数来设置初始值。...除了使用随机数或常数，tensorflow也支持通过其他变量的初始值来初始化新的变量。以下代码给出了具体的方法。...w3的初始值则是weights初始值的两倍。在tensorflow中，一个变量的值在被使用之前，这个变量的初始化过程需要被明确地调用。以下样例介绍了如何通过变量实现神经网络的参数并实现前向传播过程。...import tensorflow as tf# 声明w1、w2两个变量。这里还通过seed参数设定了随机种子。# 这样可以保证每次运行得到的结果是一样的。

87020

谷歌大脑发布GAN全景图：看百家争鸣的生成对抗网络

作者们复现了当前最佳的模型并公平地对比与探索 GAN 的整个研究图景，此外研究者在 TensorFlow Hub 和 GitHub 也分别提供了预训练模型与对比结果。...判别器的归一化主要体现在最优化与表征上，即归一化能获得更高效的梯度流与更稳点的优化过程，以及修正各权重矩阵的谱结构而获得更更丰富的层级特征。...来自固定种子集的每个模型使用不同的随机种子训练 5 次，并报告中位数分数。由高斯过程回归得到的种子方差已经隐含地得到了处理，因此每个模型只需要训练一次。...两项研究都使用了表 1a 中的超参数设置，并在 CELEBA-HQ-128 和 LSUN-BEDROOM 数据集上进行实验。 结果如图 2 所示。可以观察到，非饱和损失在两个数据集上都是稳定的。...结果如下图 4，可以观察到得益于正则化和归一化，两种架构都得到了相当好的结果。在两种架构上，使用谱归一化极大地超越了基线标准。 ? 图 4：判别器和生成器架构对非饱和 GAN 损失的影响。

31730

tensorflow | 随机数

使用tensorflow自带的随机种子函数来产生的随机数还是随机的，一脸尴尬。先介绍随机种子的使用。再来介绍随机函数。...---- 随机种子 案例一 结果不一样 案例二 结果一样 随机函数 正态分布 截断正态分布 均匀分布 数据重排 例子 随机种子 案例一： 结果不一样 import tensorflow as tf b...案例二： 结果一样 import tensorflow as tf b = tf.random_normal([1],seed = 1234) with tf.Session() as sees1:...随机函数 正态分布 产生服从正态分布的随机数 tf.random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None...) 截断正态分布 产生服从截断正态分布的随机数，详情见截断正态分布 tf.truncated_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed

2K80

谷歌大脑发布GAN全景图：看百家争鸣的生成对抗网络

作者们复现了当前最佳的模型并公平地对比与探索 GAN 的整个研究图景，此外研究者在 TensorFlow Hub 和 GitHub 也分别提供了预训练模型与对比结果。...判别器的归一化主要体现在最优化与表征上，即归一化能获得更高效的梯度流与更稳点的优化过程，以及修正各权重矩阵的谱结构而获得更更丰富的层级特征。...来自固定种子集的每个模型使用不同的随机种子训练 5 次，并报告中位数分数。由高斯过程回归得到的种子方差已经隐含地得到了处理，因此每个模型只需要训练一次。...两项研究都使用了表 1a 中的超参数设置，并在 CELEBA-HQ-128 和 LSUN-BEDROOM 数据集上进行实验。 结果如图 2 所示。可以观察到，非饱和损失在两个数据集上都是稳定的。...结果如下图 4，可以观察到得益于正则化和归一化，两种架构都得到了相当好的结果。在两种架构上，使用谱归一化极大地超越了基线标准。 ? 图 4：判别器和生成器架构对非饱和 GAN 损失的影响。

34640

tensorflow | 随机数

使用tensorflow自带的随机种子函数来产生的随机数还是随机的，一脸尴尬。先介绍随机种子的使用。再来介绍随机函数。...---- 随机种子 案例一 结果不一样 案例二 结果一样 随机函数 正态分布 截断正态分布 均匀分布 数据重排 例子 随机种子 案例一： 结果不一样 import tensorflow as tf b...案例二： 结果一样 import tensorflow as tf b = tf.random_normal([1],seed = 1234) with tf.Session() as sees1:...随机函数 正态分布 产生服从正态分布的随机数 tf.random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None...) 截断正态分布 产生服从截断正态分布的随机数，详情见截断正态分布 tf.truncated_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed

1.2K10

想轻松复现深度强化学习论文？看这篇经验之谈

如果你添加 dropout，并在每个网络中不小心给了它相同的随机种子，每个网络将获得不同的 dropout，因此视频片段将不会被同等处理。...调试过程大致涉及 4 个基本步骤： 收集关于问题性质的证据； 基于已有证据对问题作出假设； 选择最可能成立的假设，实现一个解决办法，看看结果如何； 重复以上过程直到问题解决。...但是即使花了这么多的精力，我在项目的最后阶段仍然遇到了很大的惊（jing）喜（xia）：强化学习可能不太稳定以至于我们需要使用不同的随机种子重复运行多次以确定性能。...为了让你确切感受到需要做的计算的量级： 使用 A3C 和 16 个工作站，Pong 需要 10 个小时来训练； 这是 160 个 CPU 小时； 训练 3 个随机种子，则是 480 个 CPU 小时。...实际上，即使「五个随机种子（常用的报告指标）也可能不足以得到显著的结果，因为通过仔细的选择，你可以得到非重叠的置信区间。」

80160

TF入门05-实验过程管理

此外，对于研究学者而言，实验结果的可重复性是十分重要的，模型构建和训练时经常需要随机化，如参数的随机初始化，样本的随机打乱。如何控制模型的随机性也是需要解决的问题。...控制随机性 我们可以通过控制随机过程来在实验中得到稳定的结果。TF控制随机性有两种方式： 5.1 op level 设置op的随机种子来控制其随机性。...,stddev=0.1,seed=0) TF的会话用于记录随机状态，每创建一个新的会话都会从随机种子开始重新开始。 ? 在op level的随机性中，每个op拥有自己的随机数种子。 ?...5.2 Graph Level tf.set_random_seed(seed) 如果不关心运算图中每个op的随机性，只是为了保证当创建另一个图时计算结果能复现（这样其他人就可以在他们的计算图上复现结果...当前TF的随机种子只会影响当前的默认计算图. 比如，模型a.py和b.py内部代码相同： ? 分别运行a、b后可以得到相同的计算结果。 ?

81820

谷歌大脑提出DropBlock卷积正则化方法，显著改进CNN精度

(b)为使用DropOut的示意图，即在整幅特征图中随机丢弃一些元素的结果，虽然绿色区域有元素被丢弃，但因为特征元素之间空间上的语义信息相关性，这种操作并不能有效激励网络学习剩下的区域的语义特征。...我想大部分人第一直觉是在特征图中随机生成种子点，在种子点周围按照一定的宽高将元素置0。 嗯，论文中就是这样做的(^ ^) 算法描述和示意图如下： ?...下图是使用RetinaNet检测网络加DropBlock在COCO目标检测任务上的结果，依然表现优异。 ?...下图为RetinaNet语义分割网络从随机初始化开始加DropBlock，在VOC2012语义分割任务中的提升结果。 ? 总结 该文想法非常有道理，方法也非常简单，实验结果很有说服力。...TensorFlow中去。

73030

呵，我复现一篇深度强化学习论文容易吗

使用Tensorflow记录度量标准比较困难，所以考虑使用查看easy-tf-log（https://github.com/mrahtz/easy-tf-log），它提供了一个简单的没有任何额外的设置界面的接口...但其中很大一部分原因是我在这个项目最后阶段遇到意外：强化学习可能不太稳定，我们需要使用不同的随机种子重复运行多次以确定性能。...2/3 的随机种子出现失败（红/蓝）并不罕见 对需要的计算量，我给你一个直观的数字： 使用 A3C和16名人员，Pong 需要花费 10 小时训练； 花费160小时CPU时间； 运行3个随机数种子,...成本方面: FloydHub 每小时收费 $0.50 美金，使用8核的设备； 所以每运行10小时收费5美金； 同时运行3个不同的随机数种子，每运行一次需要花费15美元。...事实上，即使“ 五个随机种子 (一种通用标准) 可能不足以说明结果有意义, 通过仔细选择，你会得到不重叠的置信区间。”

85420

开源 | 谷歌大脑提出TensorFuzz，用机器学习debug神经网络

众所周知，由于各种原因，机器学习模型难以调试或解释，一是从概念上难以说明用户想要了解的模型信息，而且通过统计和计算也难以获得指定问题的答案。...CGF 的一个潜在缺陷是，基于梯度的搜索技术可能比随机搜索技术更加高效。然而，我们并不清楚如何明确基于梯度搜索的目标。目前不存在度量模型的真值输出和 NaN 值相似性的直接方法。...图 2：我们训练了一个包含某些不稳定数值运算的 MNIST 分类器。然后我们在 MNIST 数据集的随机种子上运行 fuzzer10 次。fuzzer 在每次运行中都找到了一个非限定元素。...CGF 可以快速在数据周围的小区域中找到很多错误：然后运行 fuzzer，变化限制在种子图像周围的半径为 0.4 的无限范数球中，其中仅使用了 32 位模型作为覆盖的激活值。...随机搜索在给定和 CGF 相同的变化数量下无法找到新的错误：如 4.1 节所述，我们试验了一个基线随机搜索方法以表明覆盖引导在这种设置下特别有用。

52320

【腾讯云 HAI域探秘】高性能服务器引领AI革新浪潮：从AI绘画、知识问答到PyTorch图像分类、视频检测的全方位探索

其架构基于先进技术构建，提供了强大的技术支持和灵活的架构，使得用户能够在开箱即用的环境中部署主流AI模型，并获得快速、稳定且弹性的计算服务。HAI的核心原理基于其先进的技术架构，为AI应用提供支持。...80（注意：不少于50，过少可能导致图像质量下降） 随机种子（Seed） 随机数种子，用于确定扩散的初始状态。不懂的话，可以使用随机的种子。...尽管每个参数的影响可能有些微妙，但通过逐步尝试和观察，将能够更好地理解如何优化这些参数以获得最佳结果。...通过使用HAI平台，用户能够深刻认识到AI技术在不同领域的应用潜力，并学习到如何更好地优化和调整模型参数，以达到更理想的效果。...为了解决这一挑战，提供一个可视化操作界面将会极大地方便用户使用。该界面可以包括模型参数调整、结果可视化等功能，使用户能够更直观地管理和优化模型。另一个技术挑战可能是针对特定应用场景的定制需求。

27410
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券