答： 使用ReLU激活而不是S型。 使用Xavier初始化。 2.在图像分类任务中使用CNN（卷积神经网络）而不是DNN，为什么？...5.比较批次、迷你批次和随机梯度下降（SGD）的区别？ 答：批处理是指通过获取整个数据来估计数据，通过采样一些数据点来进行小批量处理，而SGD则是在每个时期更新一个数据点的梯度。...这里的权衡是在梯度计算的精确度与可以保留在内存中的批量大小之间。此外，通过在每个时间段添加随机噪声，以小批量而不是整个批次具有正规化效果。 6.什么是数据扩充？举个例子。...答：不可以，因为使用每个训练数据在每个历元上计算梯度，所以改组没有区别。 14.当使用小批量梯度下降时，为什么对数据进行乱序？ 答：防止模型学到样本间的顺序。而这个顺序并不是样本自带的特征。...答：在任何双向模型中，都假定可以在给定的“时间”内访问序列的下一个元素。文本数据（例如，情感分析，翻译等）就是这种情况，而时间序列数据则不是这种情况。 20。
训练神经网络以最小化以下形式的损失函数： theta 代表模型参数 m 是训练数据样本的数量 i 的每个值代表一个单一的训练数据样本 J_i 表示应用于单个训练样本的损失函数 通常，这是使用梯度下降来完成的...随机梯度下降计算训练数据子集 B_k 上的梯度，而不是整个训练数据集。 B_k 是从训练数据集中采样的一批，其大小可以从 1 到 m（训练数据点的总数）。...这通常称为批量大小为 |B_k| 的小批量训练。我们可以将这些批次级梯度视为“true”梯度的近似值，即整体损失函数相对于 theta 的梯度。...事实上，正如我们在第二个图中所看到的，epoch距离的比率随着时间的推移而增加！ 但是为什么大批量训练每个 epoch 遍历的距离更短呢？是因为我们的批次较少，因此每个 epoch 的更新较少吗？...现在，批量大小 256 的验证损失为 0.352 而不是 0.395——更接近批量大小 32 的损失 0.345。 提高学习率如何影响训练时间？
我们可以使用以下方法比较模型预测和实际目标： 计算两个矩阵（preds 和 targets）之间的差异； 求这个差异矩阵的所有元素的平方以消除其中的负值； 计算所得矩阵中元素的平均值。...如果梯度元素为正数，则： 稍微增大元素的值会增大损失。 稍微减小元素的值会降低损失。 ? 作为权重的函数的 MSE 损失（蓝线表示梯度） 如果梯度元素为负数，则： 稍微增大元素的值会降低损失。...稍微减小元素的值会增大损失。 ? 作为权重的函数的 MSE 损失（绿线表示梯度） 通过改变一个权重元素而造成的损失的增减正比于该元素的损失的梯度值。这就是我们用来提升我们的模型的优化算法的基础。...之所以是「随机」，原因是样本是以批的形式选择（通常会用到随机混洗），而不是作为单独一个数据组。 ?...我们将遵循实现梯度下降的同一过程： 生成预测 计算损失 根据权重和偏置计算梯度 按比例减去少量梯度来调整权重 将梯度重置为零 唯一变化的是我们操作的是分批的数据，而不是在每次迭代中都处理整个训练数据集。
另外，如果想利用TensorFlow的图特性，则只能使用TensorFlow运算。 最好返回一个包含实例的张量，其中每个实例都有一个损失，而不是返回平均损失。...默认情况下是"sum_over_batch_size"，意思是损失是各个实例的损失之和，如果有样本权重，则做权重加权，再除以批次大小（不是除以权重之和，所以不是加权平均）。...再假设模型在第二个批次做了3次正预测，但没有一个预测对，则准确率是0%。如果对这两个准确率做平均，则平均值是40%。但它不是模型在两个批次上的准确率！...因为输入不是变量，就需要记录器监视输入。 大多数时候，梯度记录器被用来计算单一值（通常是损失）的梯度。这就是自动微分发挥长度的地方了。因为自动微分只需要一次向前传播一次向后传播，就能计算所有梯度。...通常，最好在TF函数的外部创建变量（比如在自定义层的build()方法中）。如果你想将一个新值赋值给变量，要确保调用它的assign()方法，而不是使用=。
我们通过对图像特征f（x）平均值之间加上L2范数距离惩罚生成器。 ? 其中f（x）是鉴别器中即时层的输出，用于提取图像特征。 ? 在这里，我们的目标不是简单地欺骗鉴别者。...为了避免这个问题，当对任何真实图像的预测超过0.9时（D(real image)>0.9），我们惩罚鉴别器。我们的通过将目标标签值设置为0.9而不是1.0来完成它。...为了减轻这一点，我们将参考批次与当前批次结合起来计算归一化参数。 历史平均（Historical averaging） 在历史平均中，我们跟踪最后t模型的参数。...或者，如果我们需要保留一个长序列模型，我们更新模型参数的运行平均值。 我们在损失函数下面添加一个L2损失： ? 对于一些具有非凸对象函数的对抗，历史平均可能会使模型停止在均衡点附近并开始收敛。...我们还没有看到特定的损失函数在所有GAN应用中可以一直表现出更好的图像质量，或者我们看到某种损失函数淘汰原始的GAN。我们最多可以说，如果你需要更好图像质量，你可能要测试不同的方法。
提升网络是有可能的，因为我们可以通过调节权值去改变函数。我们希望找到一个比初始化的模型性能好很多的函数。 问题在于，训练的过程相当于最小化损失函数。为什么是最小化损失而不是最大化呢？...让我们对指数加权平均新序列 V 的三个连续元素的定义进行扩展。 ? V——新序列。S——原始序列。 将其进行合并，我们可以得到： ? 再对其进行简化，可得： ?...这就是为什么 beta 值越大，我们就要对更多的点积进行平均。下面的图表显示的是与 threshold = 1 / e 相比，随着序列 S 初始值变化，权重变小的速度，在此我们「忘记」了初始值。 ?...最后要注意的是，第一次迭代得到的平均值会很差，因为我们没有足够的值进行平均。我们可以通过使用序列 V 的偏差修正版而不是直接使用序列 V 来解决这一问题。 ? 式中 b = beta。...我们该如何将其应用于神经网络的训练中呢？它可以平均我们的梯度。我将在下文中解释它是如何在动量中完成的这一工作，并将继续解释为什么它可能会得到更好的效果。
提升网络是有可能的，因为我们可以通过调节权值去改变函数。我们希望找到一个比初始化的模型性能好很多的函数。 问题在于，训练的过程相当于最小化损失函数。为什么是最小化损失而不是最大化呢？...事实上，它通常都不会。在使用梯度下降算法的时候，如果所选择的学习率足够小的话，能够保证你的损失函数在每一次迭代中都会减小。但是使用 Mini-batch 的时候并不是这样。...让我们对指数加权平均新序列 V 的三个连续元素的定义进行扩展。...使用这个近似值的好处在于当权重小于 1 / e 时，更大的 beta 值会要求更多小于 1 / e 的权值。这就是为什么 beta 值越大，我们就要对更多的点积进行平均。...最后要注意的是，第一次迭代得到的平均值会很差，因为我们没有足够的值进行平均。我们可以通过使用序列 V 的偏差修正版而不是直接使用序列 V 来解决这一问题。 式中 b = beta。
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。...因此，打印/显示几批输入和目标输出，以确保它们是正确的。 2.尝试随机输入 尝试传入随机数而不是实际数据，看看错误是否相同。如果是这样，这是一个确定的信号，说明你的网络在某个时候将数据转换为了垃圾。...例如，如果我们有10个类，随机意味着我们将在10%的时间内得到正确的类，而Softmax损失是正确类的概率的对数的相反数，所以:-ln(0.1) = 2.302。...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。...在优秀的“程序员实践深度学习”课程中，Jeremy Howard建议首先摆脱不拟合。这意味着你要对训练数据进行充分的过拟合，然后才能解决过拟合问题。 31.
关闭所有的附加功能，例如正则化和数据增强。 3. 如果对一个模型进行微调，要仔细检查预处理，因为它应该与原始模型的训练相同。 4. 验证输入数据是否正确。 5....或者我会一遍又一遍地使用相同的批次。因此，打印/显示几批输入和目标输出，以确保它们是正确的。 2.尝试随机输入 尝试传入随机数而不是实际数据，看看错误是否相同。...例如，如果我们有10个类，随机意味着我们将在10%的时间内得到正确的类，而Softmax损失是正确类的概率的对数的相反数，所以:-ln(0.1) = 2.302。...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。...在优秀的“程序员实践深度学习”课程中，Jeremy Howard建议首先摆脱不拟合。这意味着你要对训练数据进行充分的过拟合，然后才能解决过拟合问题。 31.
但是如果没有BN，这些网络通常无法很好地运行或无法扩展到更大的批处理大小，但是本篇论文构建的网络可以使用大的批次进行伦联，并且比以前的最新方法（例如LambdaNets）更有效 。...如果在所有3个网络中都有一个BN层，那么您在技术上要做的就是将信号转发到BN层，然后您必须在BN层之间传递批处理统计信息，因为否则 在整个批次中没有平均值和方差。这使网络可以“欺骗”某些损失函数。...梯度裁剪通常是通过约束梯度的模来实现的。具体来说，对于梯度向量G =∂L/∂θ，其中L表示损失，θ表示包含所有模型参数的向量，标准裁剪算法在更新θ之前对梯度进行裁剪: ?...在训练过程中，优化器为了达到全局最小值而进行巨大的跳跃并不是一件很好的事情，所以梯度剪切只是说，无论何时任何参数的梯度非常大，我们都会剪切该梯度。...如果梯度是好的，我们肯定会再次看到它，但如果梯度是坏的，我们想要限制它的影响。问题在于它对限幅参数λ非常敏感，原因是它不具有自适应性。
在我们的例子中，backward() 方法被调用在一个张量（即损失函数的输出）上。...这是因为在 PyTorch 中，backward() 方法用于计算某个张量（通常是损失函数的输出）相对于所有需要梯度的参数的梯度。...中，任何需要进行梯度计算的张量都可以使用 backward() 方法来帮助进行梯度更新。...我们看一下训练后的效果： 可以看到经过重复训练几乎和原本的真实直线吻合， 我们在每次epochs后都会记录平均损失，看一下平均损失的下降趋势： 回顾：随机梯度下降算法（SGD） from sklearn.linear_model...import SGDRegressor 随机梯度下降算法（SGD） 每次迭代时, 随机选择并使用一个样本梯度值 由于FG每迭代更新一次权重都需要计算所有样本误差，而实际问题中经常有上亿的训练样本，故效率偏低
例如，SGD的批次大小为 1，而小批次的大小通常介于 10 到 1000 之间。批次大小在训练和推断期间通常是固定的；不过，TensorFlow 允许使用动态批次大小。...分桶 (bucketing) 将一个特征（通常是连续特征）转换成多个二元特征（称为桶或箱），通常根据值区间进行转换。例如，您可以将温度区间分割为离散分箱，而不是将温度表示成单个连续的浮点特征。...通常，嵌套是指将高维度向量映射到低维度的空间。例如，您可以采用以下两种方式之一来表示英文句子中的单词。 表示成包含百万个元素（高维度）的稀疏向量，其中所有元素都是整数。...因此，制造商可能应该根据这三个形心确定毛衣尺寸。请注意，聚类的形心通常不是聚类中的样本。 上图显示了 k-means 应用于仅具有两个特征（高度和宽度）的样本。...动量 (Momentum) 一种先进的梯度下降法，其中学习步长不仅取决于当前步长的导数，还取决于之前一步或多步的步长的导数。动量涉及计算梯度随时间而变化的指数级加权移动平均值，与物理学中的动量类似。
例如，SGD 的批次大小为 1，而小批次的大小通常介于 10 到 1000 之间。批次大小在训练和推断期间通常是固定的；不过，TensorFlow 允许使用动态批次大小。...分桶 (bucketing) 将一个特征（通常是连续特征）转换成多个二元特征（称为桶或箱），通常根据值区间进行转换。例如，您可以将温度区间分割为离散分箱，而不是将温度表示成单个连续的浮点特征。...通常，嵌套是指将高维度向量映射到低维度的空间。例如，您可以采用以下两种方式之一来表示英文句子中的单词： 表示成包含百万个元素（高维度）的稀疏向量，其中所有元素都是整数。...在该聚类中，三个形心用于标识每只狗的平均高度和平均宽度。因此，制造商可能应该根据这三个形心确定毛衣尺寸。请注意，聚类的形心通常不是聚类中的样本。...动量 (Momentum) 一种先进的梯度下降法，其中学习步长不仅取决于当前步长的导数，还取决于之前一步或多步的步长的导数。动量涉及计算梯度随时间而变化的指数级加权移动平均值，与物理学中的动量类似。
这也是为什么我们应该用各种优化策略和算法，来更新和计算影响模型训练和模型输出的网络参数，使其逼近或达到最优值。 优化算法分为两大类： 1....此外，相同的学习率并不适用于所有的参数更新。如果训练集数据很稀疏，且特征频率非常不同，则不应该将其全部更新到相同的程度，但是对于很少出现的特征，应使用更大的更新率。 3....这些鞍点通常被相同误差值的平面所包围，这使得SGD算法很难脱离出来，因为梯度在所有维度上接近于零。 进一步优化梯度下降 现在我们要讨论用于进一步优化梯度下降的各种算法。 1....在每个时间步t中，Adagrad方法为每个参数θ选取不同的学习率，更新对应参数，然后进行向量化。为了简单起见，我们把在t时刻参数θ(i)的损失函数梯度设为g(t,i)。 ?...与之前无效地存储w先前的平方梯度不同，梯度的和被递归地定义为所有先前平方梯度的衰减平均值。作为与动量项相似的分数γ，在t时刻的滑动平均值Eg²仅仅取决于先前的平均值和当前梯度值。
这也是为什么我们应该用各种优化策略和算法，来更新和计算影响模型训练和模型输出的网络参数，使其逼近或达到最优值。 优化算法分为两大类： 1....此外，相同的学习率并不适用于所有的参数更新。如果训练集数据很稀疏，且特征频率非常不同，则不应该将其全部更新到相同的程度，但是对于很少出现的特征，应使用更大的更新率。 3. ...这些鞍点通常被相同误差值的平面所包围，这使得SGD算法很难脱离出来，因为梯度在所有维度上接近于零。 进一步优化梯度下降 现在我们要讨论用于进一步优化梯度下降的各种算法。 1....在每个时间步t中，Adagrad方法为每个参数θ选取不同的学习率，更新对应参数，然后进行向量化。为了简单起见，我们把在t时刻参数θ(i)的损失函数梯度设为g(t,i)。...与之前无效地存储w先前的平方梯度不同，梯度的和被递归地定义为所有先前平方梯度的衰减平均值。作为与动量项相似的分数γ，在t时刻的滑动平均值Eg²仅仅取决于先前的平均值和当前梯度值。
批次 (batch) 模型训练的一次迭代（即一次梯度更新）中使用的样本集。 另请参阅批次规模。 批次规模 (batch size) 一个批次中的样本数。...例如，SGD 的批次规模为 1，而小批次的规模通常介于 10 到 1000 之间。批次规模在训练和推断期间通常是固定的；不过，TensorFlow 允许使用动态批次规模。...分桶 (bucketing) 将一个特征（通常是连续特征）转换成多个二元特征（称为桶或箱），通常是根据值区间进行转换。例如，您可以将温度区间分割为离散分箱，而不是将温度表示成单个连续的浮点特征。...通常，嵌套是指将高维度向量映射到低维度的空间。例如，您可以采用以下两种方式之一来表示英文句子中的单词： 表示成包含百万个元素（高维度）的稀疏向量，其中所有元素都是整数。...动量 (Momentum) 一种先进的梯度下降法，其中学习步长不仅取决于当前步长的导数，还取决于之前一步或多步的步长的导数。动量涉及计算梯度随时间而变化的指数级加权移动平均值，与物理学中的动量类似。
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