现在您需要知道的是，训练循环如下所示： 训练数据 => 更新权重和偏差 => 更好的识别 (循环这三步) 让我们逐个浏览可视化的六个面板，看看训练神经网络需要什么。 ?...这是在训练和测试集上计算的。如果训练顺利，你会看到它上升。 ? 最后两个图代表了内部变量采用的所有值的范围，即随着训练的进行，权重和偏差。...“训练”神经网络实际上意味着使用训练图像和标签来调整权重和偏差，以便最小化交叉熵损失函数。下面是它的工作原理。 交叉熵是训练图像的权重，偏差，像素及其已知标签的函数。...如果我们相对于所有权重和所有偏差计算交叉熵的偏导数，我们获得了对于给定图像，权重和偏差的标签和现值计算的“梯度（gradient）”。...这样最终可以为您的问题提供一个相当理想的神经网络。 这里例如，我们在第一个卷积层中只使用了4个像素。如果您接受这些权重补丁在训练过程中演变成形状识别器，您可以直观地看到这可能不足以解决我们的问题。
现在您需要知道的是，训练循环如下所示： 训练数据 => 更新权重和偏差 => 更好的识别 (循环这三步) 让我们逐个浏览可视化的六个面板，看看训练神经网络需要什么。 ?...这是在训练和测试集上计算的。如果训练顺利，你会看到它上升。 ? 最后两个图代表了内部变量采用的所有值的范围，即随着训练的进行，权重和偏差。...“训练”神经网络实际上意味着使用训练图像和标签来调整权重和偏差，以便最小化交叉熵损失函数。下面是它的工作原理。 交叉熵是训练图像的权重，偏差，像素及其已知标签的函数。...在丢失数据期间，在每次训练迭代中，您从网络中丢弃随机神经元。您选择pkeep保留神经元的概率，通常在50％至75％之间，然后在训练循环的每次迭代中，随机移除所有权重和偏差的神经元。...这样最终可以为您的问题提供一个相当理想的神经网络。 这里例如，我们在第一个卷积层中只使用了4个像素。如果您接受这些权重补丁在训练过程中演变成形状识别器，您可以直观地看到这可能不足以解决我们的问题。
本文列举了在搭建神经网络过程中的37个易错点，并给出了解决建议。 有一个网络已经训练了12个小时。一切看起来都很好：梯度是逐渐变化的，损失在减少。但接下来的预测：都是零，所有的图像背景都没有被检测到。...由于许多原因，神经网络可能不会进行训练。在许多调试过程中，我经常发现自己在做同样的检查。我把我的经验和最好的想法整理在这个便利的列表中，希望它们对你也有用。 目录 1. 如何使用本指南？ 2....与其他形式的正则化（权重L2、dropout等）结合使用过多会导致网络不匹配。 14. 检查预训练模型的预处理 如果你使用的是预训练模型，请确保使用的规范化和预处理与训练时使用的模型相同。...可视化训练 监视每一层的激活、权重和更新。 确保它们的大小匹配。 例如，参数更新的大小(权重和偏差)应该是1-e3。 考虑一个可视化库，比如Tensorboard和Crayon。...Deeplearning4j指出了在权重和偏差的直方图中应该期望什么: “对于权重，这些直方图应该在一段时间后具有近似高斯(正态)分布。
由于许多原因，神经网络可能不会进行训练。在许多调试过程中，我经常发现自己在做同样的检查。我把我的经验和最好的想法整理在这个便利的列表中，希望它们对你也有用。 目录 1. 如何使用本指南？ 2....监视其他指标 有时候，损失并不最好的预测器来判断你的网络是否在正常训练。如果可以，请使用其他指标，如准确性。 22. 测试任何自定义层 是否网络中的某一层是你自己实现的？...对输入维使用奇怪的数字（例如，每个维使用不同的素数)，并检查它们如何在网络中传播。 26. 进行梯度检查 如果你手工实现梯度下降，进行梯度检查可以确保你的反向传播能够正常工作。...可视化训练 （1）监视每一层的激活、权重和更新。确保它们的大小匹配。例如，参数更新的大小(权重和偏差)应该是1-e3。 （2）考虑一个可视化库，比如Tensorboard和Crayon。...在紧要关头，你还可以打印权重/偏差/激活。 （3）注意那些平均值远远大于0的层激活。尝试Batch Norm或ELUs。 （4）Deeplearning4j指出了在权重和偏差的直方图中应该期望什么。
因此，深度神经网络可以在较小的网络和传统的学习算法中占据主导地位。 Scale如何在深度神经网络中推动性能 此外，有许多算法的创新使深度神经网络的训练速度变得更快。...第5课:处理偏差和方差的工具 吴恩达描述了一个研究人员如何采取相对应的步骤来识别和处理偏差和方差的问题。...下面这张图给出了一个系统性的答案： 解决偏差和方差问题的方法 他还提到了偏差和方差之间通常被引用的“权衡(tradeoff)”。...第11课:基本的TensorFlow后端理解 吴恩达解释了如何使用TensorFlow实现神经网络，并解释了一些在优化过程中使用的后端过程。...如果没有像贝叶斯这样的基准，就很难理解你的网络中存在的方差和可避免的偏差问题。 第18课:误差分析 吴恩达展示了一种很明显的技术，可以通过误差分析极大地提高算法性能的有效性。
即便是对于相对简单的前馈神经网络，研究人员也需要经常讨论网络架构、权重初始化和网络优化等问题。...除了关注梯度的绝对值之外，还要确保监视每个层匹配的激活、权重的大小。例如，参数更新的大小（权重和偏差）应为 1-e3。...batch size 将导致学习过程在训练过程中以噪声成本快速瘦脸，并可能导致优化困难。 学习率（Learning rate）：太低会导致收敛缓慢或陷入局部最小值的风险，太高则会导致优化发散。...同时，它显著降低了模型的方差，并且不显著增加偏差。 Dropout：是另一种规范网络以防止过度拟合的技术。在训练时，以某个概率 p（超参数）保持神经元活动来实现丢失，否则将其设置为 0。...结果，网络必须在每个训练 batch 中使用不同的参数子集，这减少了特定参数的变化而变得优于其他参数。 5. 全程跟踪工作 通过对工作更好地跟踪，可以轻松查看和重现之前的试验，以减少重复工作。
由于许多原因，神经网络可能不会进行训练。在许多调试过程中，我经常发现自己在做同样的检查。我把我的经验和最好的想法整理在这个便利的列表中，希望它们对你也有用。 目录 1. 如何使用本指南？ 2....与其他形式的正则化（权重L2、dropout等）结合使用过多会导致网络不匹配。 14. 检查预训练模型的预处理 如果你使用的是预训练模型，请确保使用的规范化和预处理与训练时使用的模型相同。...监视其他指标 有时候，损失并不最好的预测器来判断你的网络是否在正常训练。如果可以，请使用其他指标，如准确性。 22. 测试任何自定义层 是否网络中的某一层是你自己实现的？...可视化训练 监视每一层的激活、权重和更新。 确保它们的大小匹配。 例如，参数更新的大小(权重和偏差)应该是1-e3。 考虑一个可视化库，比如Tensorboard和Crayon。...Deeplearning4j指出了在权重和偏差的直方图中应该期望什么: “对于权重，这些直方图应该在一段时间后具有近似高斯(正态)分布。
更多笔记请火速前往 DeepLearning.ai学习笔记汇总 本周我们将学习如何配置训练/验证/测试集，如何分析方差&偏差，如何处理高偏差、高方差或者二者共存的问题，如何在神经网络中应用不同的正则化方法...解释一下上面流程图的意思： 1.High bais --> bigger network: 首先如果我们构建的模型有较大的偏差(high bias)，那么我们需要构建一个更大的网络，如增加隐藏层的数量...简化网络结构 和正则化一样，通过dropout，神经网络结构会被简化，从而达到预防过拟合的效果。 2. 权重扩散 ?...这样网络就能训练得更好了。 4....前面提到的 \(L2\)正则化 正则化虽然可以同时优化方差和偏差，但是他需要花费较大精力去找到合适的参数λ，但是吴大大说他自己更加倾向于用 \(L2\)正则化 这个方法。
假定下，使用训练数据集预置模型状态更好，但是这需要用试验进行验证。 另外，状态初始化的方法还有很多种；例如： 完成一个训练epoch，包括权重更新。例如，在最后一个训练epoch结束后不重置状态。...完成训练数据的预测。 一般认为两种方法在某种程度上相当。预测训练数据的后者更好，因为这种方法不需要对网络权重进行任何修改，并且对于存入文件夹的不变网络而言它可以作为可重复步骤。...从每次试验收集的均方根误差（RMSE）给出结果分布，然后可使用描述统计学（如平均偏差和标准偏差）方法进行总结。...必须这样做的原因在于，与LSTM类似的神经网络会受其初始条件影响（例如它们的初始随机权重）。 这表示，每个方案的结果将使我们能够解释每个方案的平均性能以及它们的对比情况。 让我们研究一下这些结果。...在每次试验结束时，计算并打印每种方案的总结数据，包括均值偏差和标准偏差。 完整的输出结果如下所示： 另外生成一个盒须图并保存至文件夹，如下所示： 初始化和未初始化的LSTM的盒须图 结果很令人意外。
假定下，使用训练数据集预置模型状态更好，但是这需要用试验进行验证。 另外，状态初始化的方法还有很多种；例如： 完成一个训练epoch，包括权重更新。例如，在最后一个训练epoch结束后不重置状态。...完成训练数据的预测。 一般认为两种方法在某种程度上相当。预测训练数据的后者更好，因为这种方法不需要对网络权重进行任何修改，并且对于存入文件夹的不变网络而言它可以作为可重复步骤。...从每次试验收集的均方根误差（RMSE）给出结果分布，然后可使用描述统计学（如平均偏差和标准偏差）方法进行总结。...必须这样做的原因在于，与LSTM类似的神经网络会受其初始条件影响（例如它们的初始随机权重）。 这表示，每个方案的结果将使我们能够解释每个方案的平均性能以及它们的对比情况。 让我们研究一下这些结果。...在每次试验结束时，计算并打印每种方案的总结数据，包括均值偏差和标准偏差。 完整的输出结果如下所示： ? ? 另外生成一个盒须图并保存至文件夹，如下所示： ?
欠拟合&过拟合的概念 注：在机器学习或人工神经网络中，过拟合与欠拟合有时也被称为“过训练”和“欠训练”，本文不做术语差异上的专业区分。...：如减少神经网络深度，决策树的数目等。...L1/L2正则化：通过在代价函数加入正则项（权重整体的值）作为惩罚项，以限制模型学习的权重。...（拓展：通过在神经网络的网络层引入随机的噪声，也有类似L2正则化的效果） 提前停止(Early stopping)：通过迭代次数截断的方法，以限制模型学习的权重。...结合多个模型： 集成学习：如随机森林（bagging法）通过训练样本有放回抽样和随机特征选择训练多个模型，综合决策，可以减少对部分数据/模型的依赖，减少方差及误差； Dropout： 神经网络的前向传播过程中每次按一定的概率
欠拟合&过拟合的概念 注：在机器学习或人工神经网络中，过拟合与欠拟合有时也被称为“过训练”和“欠训练”，本文不做术语差异上的专业区分。...如减少神经网络深度，决策树的数目等。...L1/L2正则化：通过在代价函数加入正则项（权重整体的值）作为惩罚项，以限制模型学习的权重。...（拓展：通过在神经网络的网络层引入随机的噪声，也有类似L2正则化的效果） 提前停止(Early stopping)：通过迭代次数截断的方法，以限制模型学习的权重。...结合多个模型： 集成学习：如随机森林（bagging法）通过训练样本有放回抽样和随机特征选择训练多个模型，综合决策，可以减少对部分数据/模型的依赖，减少方差及误差； Dropout：神经网络的前向传播过程中每次按一定的概率
本文将通过描述构建，训练和评估简单多层感知器的过程，提供如何使用Eager Execution的示例。 架构和符号 该示例中构建的神经网络由输入层，一个隐藏层和输出层组成。...输出值是连续的（即神经网络执行回归）。 输入，隐藏和输出层的值以及层之间的权重可以表示为矩阵。隐藏和输出层的偏差可以表示为向量（具有一行或一列的矩阵的特殊情况）。下图显示了每个矩阵和向量的尺寸。...，正向传递，反向传播以及权重和偏差更新的代码。...用于前向传递的矩阵代数 丢失的反向传播以及权重和偏差的更新都使用几行代码（分别在模型类的loss（）和backward（）方法中）。 下面相当长的代码段显示了如何在类中实现模型构建过程。...这样做的代码与训练相似，但没有反向传播和权重和偏差的更新。
神经网络背后的直观知识 如果您是开发人员或了解一种工作——知道如何在代码中调试错误。...下面正是我们在神经网络中所做的：基于错误更新偏差和权重。 这种权重和偏差更新过程被称为“反向传播”。...全批量梯度下降和随机梯度下降 Gradient Descent的第二个变体通过使用相同的更新算法执行更新MLP的权重的相同工作，但差异在于用于更新权重和偏差的训练样本的数量。...：网络中的权重可以从为训练示例计算的错误中更新。...如前所述，我们什么时候训练第二次，然后更新权重和偏差用于正向传播。 以上，我们更新了隐藏和输出层的权重和偏差，我们使用了全批量梯度下降算法。
下面正是我们在神经网络中所做的：基于错误更新偏差和权重。 这种权重和偏差更新过程被称为“反向传播”。...全批量梯度下降和随机梯度下降 Gradient Descent的第二个变体通过使用相同的更新算法执行更新MLP的权重的相同工作，但差异在于用于更新权重和偏差的训练样本的数量。...：网络中的权重可以从为训练示例计算的错误中更新。...如前所述，我们什么时候训练第二次，然后更新权重和偏差用于正向传播。 以上，我们更新了隐藏和输出层的权重和偏差，我们使用了全批量梯度下降算法。...Step 1 步骤2：用随机值初始化权重和偏差（有初始化权重和偏差的方法，但是现在用随机值初始化） ?
通过很多次的循环，不断调整超参数，选定最佳的参数值，从而让神经网络性能最优化。 上述迭代过程中，决定整个训练过程快慢的关键在于单次循环所花费的时间，单次循环越快，训练过程越快。...训练集和验证集的错误率都较大，且两者相当，说明模型存在较大偏差(Bias)，可能出现了欠拟合。 训练集错误率较大，且验证集的错误率远较训练集大，说明方差和偏差都较大，模型很差。...训练集和验证集的错误率都较小，且两者的相差也较小，说明方差和偏差都较小，这个模型效果比较好。...Learning] 模型可能处于上述提到的不同状态中，在我们对模型状态评估完毕之后，针对不同的状态，优化方式如下： 模型存在高偏差：扩大网络规模，如添加隐藏层或隐藏单元数目；寻找合适的网络架构，使用更大的...不要在整个训练过程中使用梯度检验，它仅仅用于调试。
研究人员开发了一种新的模块，可以与标准的神经网络结构（如LSTM或convnet）结合使用，但偏向于学习系统的数值计算。他们的策略是将数值表示为没有非线性的单个神经元。...摘要 神经网络可以学习表示和操作数值信息，但它们很少能很好地推广到训练中遇到的数值范围之外。...结果显示，去除偏差并对权重应用非线性显着提高了端到端模型的准确性，即使大多数参数不在NAC中，NAC将先前最佳结果的误差减少了54％。...结论 目前神经网络中数值模拟的方法还不够完善，因为数值表示方法不能推广到训练中观察到的范围之外。...我们已经展示了NAC和NALU是如何在广泛的任务领域中纠正这两个缺点的，它促进了数字表示和在训练过程中观察到的范围之外的数值表示函数。然而，NAC或NALU不太可能是每个任务的完美解决方案。
本文通过不同的方法初始化神经网络中的图层权重。通过各种简短的实验和思想练习，我们将逐步发现为什么在训练深度神经网络时足够的重量初始化非常重要。...为什么要初始化权重 权重初始化的目的是防止层激活输出在正向通过深度神经网络的过程中爆炸或消失。...为了看看当我们初始化网络权重太小时会发生什么 - 我们将扩展我们的权重值，使得它们仍然落入平均值为0的正态分布内，它们的标准偏差为0.01。 ? 在上述假设的前向传递过程中，激活输出完全消失。...当Xavier Glorot和Yoshua Bengio发表他们的标题性文章“ 理解深度前馈神经网络训练的难度 ”时，他们比较实验的“常用启发式”是在[-1,1]中从均匀分布初始化权重。...关于如何在具有类似ReLU的激活的网络中最佳地初始化权重的探索是Kaiming He等人的动机。人。要提出自己的初始化方案，即对使用这些类型的非对称，非线性的激活深层神经网络量身定制的。
研究表明，利用这些组件构建的神经网络结构，如深度卷积网络，对图像处理任务具有很强的归纳偏差，甚至可以在权重随机初始化的情况下执行。...在搜索过程中，首先在每次迭代中为所有候选架构分配一个共享权重值，然后进行优化，以便在更宽的共享权重值范围内执行良好。 ?...如果我们想进一步提高它的性能，我们可以使用WANN架构和最佳共享权重作为起点，使用学习算法微调每个连接的权重，就像通常训练神经网络的方法一样。...通过在性能和网络简单性方面的多目标优化，我们的方法找到了一个简单的WANN，用于赛车任务，它不需要显式地训练网络的权重。 使用随机权重的网络架构不仅易于训练，还具有其他优势。...结论 我们希望这项工作可以作为一个垫脚石，帮助发现新的基础神经网络组件，如卷积网络，其发现和应用已经在深度学习领域取得了令人难以置信的进展。自卷积神经网络被发现以来，研究界可用的计算资源显著增加。
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