我们将讨论学习率的选择和调整。...以下是一些可以增加到文章中的内容： 激活函数 介绍不同类型的激活函数（如ReLU、Sigmoid和Tanh），并解释它们在神经网络中的作用。 演示如何在TensorFlow中使用激活函数层。...介绍批量归一化（Batch Normalization）的概念和优势，以及如何在神经网络中应用它来加速训练和提高性能。...，如学习率、批量大小、迭代次数等。...比较不同深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch和Keras，并讨论它们的特点和适用情况。
在下一章中，我们将学习如何实现 R-CNN 并将其与其他 CNN 模型（如 ResNet，Inception 和 SSD）结合使用，以提高对象检测的预测，准确率和速度。...为了进行训练，使用以下参数：衰减率为0.0005，动量为0.9，将图像调整为高度为600像素，20,000 批量的学习率为0.001和0.0001 10,000 个批量。...，如何生成 TensorFlow .xml和.jpg文件中的tfRecord文件，如何开始训练过程并在训练过程中监控读数，如何创建 TensorBoard 以观察训练准确率，如何在训练后保存模型以及如何通过保存的模型进行推断...对代码内的文件名进行必要的更改，如“步骤 4”中所示。...本章讨论单个应用以及如何在计算引擎上运行分布式 TensorFlow。 训练结束后，本章将讨论如何评估模型并将其集成到应用中以进行大规模操作。
作者| Matt H/Daniel R 译者| 婉清 在经历成千上万个小时机器学习训练时间后，计算机并不是唯一学到很多东西的角色，作为开发者和训练者的我们也犯了很多错误，修复了许多错误，从而积累了很多经验...用 TensorFlow 时要注意：如果保存和恢复模型权重，请记住在设置完AdamOptimizer 后设置 Saver，因为 ADAM 也有需要恢复的状态（即每个权重的学习率）。...粗略地说，方差缩放初始化器根据每层的输入或输出数量（TensorFlow中的默认值是输入数量）调整初始随机权重的方差，从而有助于信号更深入地传播到网络中，而无须额外的裁剪或批量归一化（batch normalization...特别是在输入数据在一端或两端可能不受限制的情况下，神经网络将在（0,1）之间学习得更好。 ▌一般不用学习率衰减 学习率衰减在 SGD 中更为常见，但 ADAM 很自然地处理了这个问题。...如果你真的想把每一分表现都挤出去：在训练结束时短时间内降低学习率；你可能会看到突然的、非常小的误差下降，然后它会再次变平。 如果你的卷积层有 64 或 128 个过滤器，那就足够了。
7、 优化SGD的其他策略数据集的洗牌和课程学习：避免模型偏差，提高收敛性。批量归一化：提高学习率，减少对初始化的依赖。Early stopping：提前结束训练以防止过拟合。...例如，在每经过一定次数的迭代后，将学习率减半。...自适应学习率一些优化算法如 Adagrad、RMSprop 和 Adam，通过引入自适应学习率机制，使得每个参数都有不同的学习率，能够根据参数的历史梯度信息自动调整学习率。...优化SGD的其他策略数据集的洗牌和课程学习：避免模型偏差，提高收敛性批量归一化：提高学习率，减少对初始化的依赖Early stopping：提前结束训练以防止过拟合梯度噪音：提高模型对初始化的鲁棒性数据集的洗牌和课程学习在使用随机梯度下降...数据集的洗牌和课程学习避免模型偏差，提高收敛性2. 批量归一化提高学习率，减少对初始化的依赖3. Early stopping提前结束训练以防止过拟合4.
您将学习构建一些有趣的项目，如风格转移，低分辨率图像到高分辨率图像，GAN，图像分割，翻译以及如何将深度学习应用于结构化数据。第二部分最重要的部分是建立自己的工作站。...课程3的作业是学习怎样使用TensorFlow。作业设计的非常明确。 4. 课程4是关于CNN的。课程发布后，我将更新此部分。 5. 课程5是关于RNN或序列数据的。一旦课程发布，我将更新该部分。...由于课程遵循自下而上的方法，所以即使在第三节课结束后，您仍然很难在您的领域中使用DL来构建解决方案。 3. 由于提供了基础框架，所以您将不再学习如何管理自己的工作站。...课程分为5个部分，并附赠100美元的亚马逊Credit。它涵盖了很多深度学习技术，如CNN，RNN，GAN，自编码器。 亮点： 1....到课程结束的时候，您可以在所有项目中轻松使用TensorFlow。 4. 高质量的社区和论坛指导，他们随时准备为您提供帮助。 局限： 1.
概述 在这个codelab中，您将学习如何创建和训练识别手写数字的神经网络。一路上，随着你增强神经网络的准确率达到99％，你还将学习到专业人员用来训练模型的高效工具。...梯度下降算法遵循最快速下降到局部最小值的路径。训练图像也会在每次迭代中更改，以便我们收敛到适用于所有图像的局部最小值。 “ 学习率”：您无法在每次迭代时以渐变的整个长度更新您的权重和偏差。...在此步骤中，TensorFlow计算相对于所有权重和所有偏差（梯度）的损失函数的偏导数。这是一个正式的推导，而不是一个数字化的，太费时间了。 然后使用梯度来更新权重和偏差。0.003是学习率。...这些曲线真的很嘈杂，看看测试的准确性：它全部上下跳跃。这意味着即使学习率为0.003，我们也走得太快了。但是，我们不能将学习率除以十，否则训练将永远存在。...你可以用它回忆起你学到的东西： ? 下一步 在完全连接和卷积网络之后，您应该看看循环神经网络。 在本教程中，您已经学习了如何在矩阵级构建Tensorflow模型。
在 TensorFlow 环境下使用 ADAM 时，请注意：如果你想要保存和恢复模型权重，请记住在设置完 AdamOptimizer 后设置 Saver，这是因为 ADAM 也有需要恢复的状态（即对应于每个权重的学习率...粗略地说，方差缩放初始化根据每一层输入或输出的数量（在 TensorFlow 中默认为输入的数量）来调整初始随机权重的方差，从而帮助信号在不需要其他技巧（如梯度裁剪或批归一化）的情况下在网络中更深入地传播...在随机梯度下降（SGD）中，降低学习率是很常见的，但是 ADAM 天然地就考虑到了这个问题。...如果你真的希望达到模型性能的极致，请在训练结束前的一小段时间内降低学习率；你可能会看到一个突然出现的很小的误差下降，之后它会再次趋于平缓。...我们从这个特定的实验序列中得出结论：批归一化隐藏了糟糕的初始化导致的梯度爆炸；并且除了在最后故意设计的一个学习率衰减可能有帮助，减小学习率对 ADAM 优化器并没有特别的帮助。
之后，在背景部分，作者给我们分享了关于大批量训练的知识。目前大批量训练常常会遇到的几个问题，还有如何对其中一些进行处理。 大批量会导致测试精度丢失，所以需要调节超参，比如学习率。...，到一定点切换到正常的学习率策略； 还有大批量训练里的泛化间距（generalization gap）问题，大批量训练模型会倾向于收敛到比较尖锐的局部最小点，这会导致训练很容易达到一个比较高的训练精度，...因此作者提出应该要按照层，来获得每层的学习率（Local LR），而这个每层学习率的计算则需要之后 LAMB 中多次提到的一个trust ratio，置信比，有多大的可能我们相信当前层会在这次更新中改变它的权重...1.通过在Tensorflow具体的LARS优化器实现中，移除其中一个当某层的|w|和|g|都非零时用于计算 trust ratio 的系数 eeta，从而避免了BERT大批量训练中的发散； 2.LARS...自身的trust ratio在一些自适应优化器，比如BERT里用到的ADAM with weight decay 或 ADAM中，会导致不准确的学习率矫正，因为它们用了元素级的更新策略。
您可能遇到以下错误： 梯度更新的算式不正确 未应用权重更新 消失或爆炸的梯度 如果您的梯度值是零，这可能意味着优化器中的学习率太小，或者你遇到了上述的错误＃1：不正确的梯度更新算式。...存在一种称为“死亡ReLU”或“消失梯度问题”的现象，其中ReLU神经元在学习其权重的大负偏差项后将输出零。那些神经元永远不会再在任何数据点上激活。...学习率 - 学习率太低会导致收敛缓慢或陷入局部最小值的风险，而学习率太大会导致优化发散，因为存在跳过损失函数更深、但更窄部分的风险。可以考虑进行学习速率调度，在训练过程时降低学习速率。...机器学习框架，如Keras、Tensorflow、PyTorch、MXNet现在都有关于使用学习速率调度器/递减的文档或示例： Keras - https://keras.io/callbacks/...像Comet.ml这样的工具可以帮助自动跟踪数据集、代码更改、实验历史和产品模型（这包括模型的关键信息，如超参数、模型性能指标和环境详细信息）。
第3步 - 定义神经网络架构 神经网络的体系结构指的是诸如网络中的层数，每层中的单元数以及单元如何在层之间连接的元素。...在您的文件中，设置以下变量和值： learning_rate = 1e-4 n_iterations = 1000 batch_size = 128 dropout = 0.5 学习率表示在学习过程的每个步骤中参数将调整很多...我们使用小批量图像而不是单独提供它们以加快训练过程并允许网络在更新参数之前看到许多不同的示例。 培训完成后，我们可以在测试图像上运行会话。...，或者想要了解调整超参数的影响的更多信息，我们可以测试更改学习速率，退出阈值，批量大小和迭代次数的效果。...我们还可以更改隐藏层中的单元数，并更改隐藏层本身的数量，以查看不同架构如何增加或降低模型精度。 为了证明网络实际上是在识别手绘图像，让我们在我们自己的单个图像上进行测试。
值得注意的是，在决定合适的批量尺寸时，其背后的主要参考依据是：过小的批量尺寸会使收敛过于繁琐，而过大的批量尺寸则可能并不适合您的计算机内存。...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。...这对于向TensorFlow框架传达输出的标签（即：0到9）为类（class），而不是数字类型，是非常重要的。05 设计神经网络架构下面，让我们来了解如何在细节上设计神经网络架构。...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。
深度学习中的优化问题通常指的是：寻找神经网络上的一组参数θ，它能显著地降低代价函数J(θ)。...（有一种措施是先设定大一点的学习率，当两次迭代之间的变化低于某个阈值后，就减小 learning rate，不过这个阈值的设定需要提前写好，这样的话就不能够适应数据集的特点。）...优点：减少了学习率的手动调节。 缺点：分母会不断积累，学习率就会减小并最终会变得非常小。（一开始就积累梯度平方会导致有效学习率过早过量减小）。...允许使用一个更大的学习率。 优点：相比于AdaGrad，这种方法更好的解决了深度学习中过早的结束学习的问题；适合处理非平稳目标，对RNN效果很好。...7 TensorFlow中的优化器 TensorFlow中实现了11种优化算法，具体如下： 优化器名称 文件路径 Adadelta tensorflow/python/training/adadelta.py
，ADADelta：一种自适应学习率方法，2012 使用批量和随机训练 虽然 TensorFlow 根据反向传播更新我们的模型变量，但它可以同时操作从一个基准观察到一大批数据的任何事物。...虽然训练期间的评估并不总是必要的，但我们将展示如何使用回归和分类进行评估。 训练结束后，我们需要量化模型对数据的执行方式。...此秘籍向您展示如何将之前的简单回归算法更改为打印出训练循环中的损失并在结束时评估损失。例如，我们将在本章的先前实现反向传播秘籍中重新审视并重写我们的回归示例。 分类模型基于数字输入预测类别。...准备 我们将使用与先前秘籍中相同的鸢尾数据集，但我们将更改损失函数和学习率以查看收敛如何变化。 操作步骤 我们按如下方式处理秘籍： 程序的开始与上一个秘籍相同，直到我们达到我们的损失函数。...五、最近邻方法 本章将重点介绍最近邻方法，以及如何在 TensorFlow 中实现它们。我们将首先介绍这些方法，然后我们将说明如何实现各种形式。本章将以地址匹配和图像识别的示例结束。
你不仅能掌握理论，还能看到深度学习如何应用到产业中。我们将需要使用 Python 和 TensorFlow 来实现所有的项目，课程中也会教这一部分。...完成这门课程后，你将能以创新的方式将深度学习应用到你的工作中。该课程是以翻转课堂的形式教学的。你将先在家里观看 Coursera 视频、完成编程任务以及在线测验，然后来到课堂上做进一步讨论和完成项目。...然后是深度模型的优化或调参技巧，例如初始化、正则化、数据集划分、Dropout、归一化、梯度检查等，和各种经典的学习率衰减方法，如动量算法、Adam 等。 ?...基础部分涉及超参数调整、批规一化方法等，以及深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）的应用。然后是机器学习策略，包括垂直化调参、评估指标设置、数据集划分等。...这一课会介绍如何在实际案例中应用深度学习，Pranav Rajpurkar 将教你构建医疗领域的深度学习应用，即吴恩达团队开发的 Chest X-Rays 项目。 ?
本章以 TensorFlow 简介作为结束，这将为本书的其余章节奠定基础。 在下一章中，我们将学习另一种称为模式识别的计算机视觉技术，并将使用它来对具有模式的图像内容进行分类。...内部协方差平移和批量归一化 在训练过程中，每层输入的分布会随着上一层的权重因子的变化而变化，从而导致训练变慢。 这是因为它要求较低的学习率和权重因子选择。...然后，利用这些信息，我们计算归一化的输入。 微型批量的输出计算为比例（γ）乘以归一化输入，再加上偏移量（β）。 在 TensorFlow 中，这可以表示如下。...在本节中，我们描述了如何在训练过程中查看中间激活层，以了解如何在神经网络上变换特征映射。 但是，如果您想了解神经网络如何将特征和隐藏层转换为输出，请参阅 TensorFlow 神经网络游乐场。...可视化方法可帮助我们了解如何在神经网络中变换特征映射，以及神经网络如何使用全连接层从此变换后的特征映射中分配类别。
第 1 部分：TensorFlow 2.0 - 架构和 API 更改 本书的这一部分将为您简要概述 TensorFlow 2.0 中的新增功能，与 TensorFlow 1.x 的比较，惰性求值和急切执行之间的差异...本章重点关注惰性求值和急切执行的概念，重点介绍如何在 TensorFlow 1.x（TF 1.x）和 TF 2.0 中求值基础计算图之间的差异 。...：动态更改学习率 tf.keras.callbacks.EarlyStopping：发生以下情况时中断训练 保存和还原模型 监视训练进度非常重要，并且在每次迭代或训练步骤中都能查看模型对于调试模型的表现同样重要...此外，训练结束后，需要加载模型以进行推理和部署。 为了能够做到这一点，需要保存模型的训练权重和参数以备将来使用。 TF 2.0 提供了支持，可以轻松完成此操作，因为可以在训练期间和训练后保存模型。...这是前面描述的度量可视化的补充。 自定义标量日志记录可用于记录动态学习率。
第3章，线性回归，重点是使用TensorFlow来探索各种线性回归技术，如戴明，套索，脊，弹性网和逻辑回归。 我们演示如何在TensorFlow计算图中实现每个。 ...第6章，神经网络涵盖了如何在TensorFlow中实现神经网络，从操作门和激活功能概念开始。然后我们显示一个浅层神经网络，并展示如何建立各种不同类型的图层。...第8章，通过说明如何在具有卷积神经网络（CNN）的图像上使用神经网络来扩展我们对神经网络的知识。我们展示如何构建一个简单的CNN用于MNIST数字识别，并将其扩展到CIFAR-10任务中的彩色图像。...我们还说明了如何扩展以前的训练过的图像识别模型，用于定制任务。我们通过解释和展示TensorFlow中的stylenet /神经风格和深层梦想算法来结束本章。 ...第9章，循环神经网络解释了如何在TensorFlow中实现复发神经网络（RNN）。我们展示如何做文本垃圾邮件预测，并扩展RNN模型，以基于莎士比亚的文本生成。
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