选自Medium 作者:Slav Ivanov 机器之心编译 参与:黄小天、Smith 近日,Slav Ivanov 在 Medium 上发表了一篇题为《37 Reasons why your Neural Network is not working》的文章,从四个方面(数据集、数据归一化/增强、实现、训练),对自己长久以来的神经网络调试经验做了 37 条总结,并穿插了不少出色的个人想法和思考,希望能帮助你跨过神经网络训练中的 37 个大坑。机器之心对该文进行了编译,原文链接请见文末。 神经网络已经持续训
AI 科技评论按:读论文,看别人的模型的时候仿佛一切都顺利成章,可是等到自己训练模型的时候,麻烦一个接一个…… AI 科技评论找到了一篇国外大神 Slav Ivanov 写的绝招文编译如下,给大家介绍37个好办法! 你的神经网络已经跑了12个小时训练,看上去一切都很完美:梯度运转良好,损失也在降低。但是做预测的时候却一团糟:所有都是0,什么也监测不到。“我哪一步做错了呢?”你迷茫地问你的电脑,而电脑却笑而不语。 如果你的模型输出来的都是辣鸡——例如你想预测所有输出的平均值,或者模型的精度很低——该从哪儿开始
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Slav Ivanov (企业家/黑客) 编译 | 朱璇、霍静、笪洁琼、崔云柯 彼时,我手头的神经网络训练已持续了12个小时,各项指标显示运转良好。没有一点点防备,就在刚才,突然提示:全部预测为零,一点有用的信息都没有! “到底哪里出问题了?” ——我自言自语,很是郁闷。“该如何检查神经网络模型输出的信息是否有用(例如,预测所有输出的平均值,还是看看准确度是不是很糟糕)”? 其实,影响神经网络训练正常运转的影响因素很多! 在经历了多次调试后,我总结出了一些通用的经
当你在Firefox的URL栏中键入about:config时,会看到一个免责声明:“Here be dragons”,它警告你,在这个区域进行调整主要是实验性的,可能会导致浏览器不稳定
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。“我做错了什么?”——我问我的电脑,但它没有回答我。
input 标签的 number 类型提供了一种处理数字的好方法。 我们可以使用min和max属性设置界限,并且可以通过向上和向下键来添加或减少1,如果设置step属性,则向上或向下键来添加或减少对应的 step 值。 但是,如果我们想让用户以不同的step上下移动,该怎么办?
最近开源了一个 Vue 组件,还不够完善,欢迎大家来一起完善它,也希望大家能给个 star 支持一下,谢谢各位了。
比如对一个企业进行信用评级,涉及三个维度:企业年龄、企业注册资本与企业法人年龄。当然,在这个例子中各项值暂定为都是越高所得的评定分值越高。
在上一篇文章中,我们已经知道了 VSAN 是如何处理容量设备和缓存设备磁盘故障的,那么,如果vsan主机发生故障,会如何呢?我们再来看看下面这幅图:
在构建一个神经网络的时候我们往往需要设计很多参数,如:layers,learning rates ,acivation functions,hidden units, 而这些参数我们往往不能一次性就能设计到成为了最佳的参数,往往是我们自己有一些想法,然后写出代码,开始实验,然后开始调整,再次更改代码实验,就这样一步步调整,得到最佳的参数.使神经网络的性能最佳.
在接下来的几次笔记中,我们将对第二门课《优化深度神经网络》进行笔记总结和整理。我们在第一门课中已经学习了如何建立一个神经网络,或者浅层的,或者深度的。而这第二门课,我们将着重讨论和研究如何优化神经网络模型,例如调整超参数,提高算法运行速度等等。开始吧~
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库,利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序,在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置,实现图形化开发极大的方便了开发效率,本章将重点介绍QSpinBox精度数值组件的常用方法及灵活运用。
一、 MIGO过帐未退回的托盘 对不能退回的托盘,做报废处理 在此步骤中,可以从库存移除未退回的托盘并过帐到成本中心。 1. 进行以下输入: 字段名称 用户操作和值 注释 业务类型 A07 – 发货
Andrew Ng的深度学习专项课程的第一门课《Neural Networks and Deep Learning》的5份笔记我已经整理完毕。迷路的小伙伴请见如下链接: Coursera吴恩达《神经网
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一个标量日期/时间函数,它返回一个新的时间戳,该时间戳是通过将指定日期部分的多个间隔添加到时间戳来计算的。
近年来,基于模糊的抽象自动化软件测试经历了一次复兴,特别是反馈驱动模糊以其在有限输入语料库下高效地进行随机测试的能力而闻名(such afl)。尽管取得了许多进展,但有两个常见的问题是 magic numbers 和 checksums,这些问题通常使用 taint tracking 和symbolic execution 等计算开销较大的方法来克服这些障碍。不幸的是,这样的方法通常需要访问源代码、对环境的需求较高(例如,库调用或底层操作系统的行为)或平台指令集的确切语义。
和这篇文章的作者一样,有时想到一个很棒的点子,辛苦写好代码,终于运行正常了,但是效果就是不咋地,不免懊恼地产生一种“难道我的点子不行?”的想法。真的是点子不行吗?未必,NN不work的原因有很多种,作者在这篇博客中根据自己的实践经验分享了很多宝贵的建议。
建议将服务接口、服务模型、服务异常等均放在 API 包中,因为服务模型和异常也是 API 的一部分,这样做也符合分包原则:重用发布等价原则(REP),共同重用原则(CRP)。
训练之前一定要执行参数初始化,否则可能减慢收敛速度,影响训练结果,或者造成Nan数值溢出等异常问题。
梯度爆炸是一个在训练过程中大的误差梯度不断累积,导致神经网络模型权重出现大幅更新的问题。这会影响你的模型不稳定,无法从你的训练数据中学习。 在这篇文章中,我将带你了解深度人工神经网络的梯度爆炸问题。
检查 Alluxio 集群是否健康。 您可以在 http://:19999 检查 web 用户界面,看看是否可以从浏览器访问 master。 类似地,可以通过单击 Alluxio master UI 的“workers”选项卡或导航到 http://:30000/ 来访问 workers 或者,运行 bin/alluxio fsadmin report 从控制台收集类似信息。 Web 界面和命令行输出都包含用于验证是否有任何节点停止服务以及最后已知心跳时间的指标。
本文列出了FPGA设计中常见的十个错误。我们收集了 FPGA 工程师在其设计中犯的 10 个最常见错误,并提供了解决方案的建议和替代方案。本文假定读者已经具备 RTL 设计和数字电路方面的基础。接下来让我们深入探讨在FPGA 设计中要避免的 10 大错误。
声明:网络资源,本文章仅用于SAP软件的应用与学习,不代表SAP公司。(注:文中所示截图来源SAP软件,相应著作权归SAP所有。)
“当你正在深入研究深度学习的下一个重大突破时,或许会遇到一个不幸的挫折:你的神经网络不起作用。你去找你的老板/主管,但他们也不知道如何去解决这个问题——他们和你一样都是新手。那么现在该怎么办呢?” 因
在 Shopify 中,我们将Apache Flink作为标准的有状态流媒体引擎,为我们的BFCM Live Map等各种用例提供支持。我们的 Flink 应用程序部署在利用Google Kubernetes Engine的 Kubernetes 环境中。我们的集群采用配置使用高可用性模式,配置任务管理为故障点。我们还为我们使用状态保存器作为我们使用的检查点和点写入谷歌云存储(GCS)。
本项目开源了基于医疗指令微调的中文医疗问诊模型:明医 (MING)。目前模型的主要功能如下:
随着前几周的学习,我们会发现这些项目代码通常会变的越来越长。今天,我们将利用过去四个天学到的所有概念来构建Hangman游戏。正如往常一样,随着项目代码写入,我们将引入新的概念。今天,我们的目标是创建功能齐全的Hangman游戏,在这个游戏里,我们可以猜词,减少生命值,并最后赢或输掉游戏。在这个游戏中,我们不会创建图象。在我们共同完成项目后,你可以根据自己的需求随意添加图形。
在很多机器学习的实验室中,机器已经进行了上万小时的训练。在这个过程中,研究者们往往会走很多弯路,也会修复很多bug,但可以肯定的是,在机器学习的研究过程中,学到经验和知识的并不仅仅是机器,我们人类也积累的丰富的经验,本文就将给你几条最实用的研究建议。
随着深度学习的飞速发展,模型越来越臃肿先进,运行SOTA模型的主要困难之一就是怎么把它塞到 GPU 上,毕竟,你无法训练一个设备装不下的模型。改善这个问题的技术有很多种,例如,分布式训练和混合精度训练。
原作:Marty Jacobs 安妮 编译自 Zore Equals False 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 📷 无人车到底是怎样一步一步学会开车的? 与人类用双眼去观察路面、用手去操控方向盘类似,无人车用一排摄像机去感知环境,用深度学习模型指导驾驶。大体来说,这个过程分为五步: 记录环境数据 分析并处理数据 构建理解环境的模型 训练模型 精炼出可以随时间改进的模型 如果你想了解无人车的原理,那这篇文章不容错过。 记录环境数据 一辆无人车首先需要具备记录环境数据的能力。 具体来说,我们的目标是得
原作:Marty Jacobs 安妮 编译自 Zore Equals False 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 无人车到底是怎样一步一步学会开车的? 与人类用双眼去观察路面、用手去操控方向盘
简要介绍在PyTorch中加速深度学习模型训练的一些最小改动、影响最大的方法。我既喜欢效率又喜欢ML,所以我想我也可以把它写下来。
前言 无人车到底是怎样一步一步学会开车的?自动驾驶汽车开发的过程,也是我们了解计算机视觉和深度学习的优势和局限性的过程。 与人类用双眼去观察路面、用手去操控方向盘类似,无人车用一排摄像机去感知环境,用深度学习模型指导驾驶。大体来说,这个过程分为五步: 记录环境数据 分析并处理数据 构建理解环境的模型 训练模型 精炼出可以随时间改进的模型 如果你想了解无人车的原理,那这篇文章不容错过。 记录环境数据 一辆无人车首先需要具备记录环境数据的能力。 具体来说,我们的目标是得到左右转向角度的均匀分布。这倒也不难操作
本系列开始介绍PyTorch的流水线并行实现。实质上,PyTorch就是 GPipe 的PyTorch版本。这些开源软件在互相借鉴思路,互相学习,从 PyTorch 的源码注释中,可以见到我们之前介绍的部分框架/库的引用或者论文链接。
Parameter sharding 就是把模型参数等切分到各个GPU之上,以此达到使用较少GPU实现大规模模型训练的目的。本系列会以 Google,微软和Facebook的论文,博客以及代码来对parameter sharding 进行分析,大约有 5~6篇文章。
如果您的ODrive不能按预期运行,请运行odrivetool并输入dump_errors(odrv0) Enter 。 这将列出所有错误代码。如果要清除所有错误,可以运行dump_errors(odrv0,True)。
在我们的机器学习实验室,我们在许多高性能的机器已经积累了成千上万个小时的训练。然而,并不是只有计算机在这个过程中学到了很多东西:我们自己也犯了很多错误,修复了很多错误。
最近这几年,随着JavaScript及前端领域的持续迅猛发展,尤其是在2015年ES6发布后,这个发展的进程也变得越来越快起来。许多新功能也将计划包含在ES2020版本中。
在上节中我们对Vue2和Vue3中的响应式系统做了对比,带大家了解了响应式系统的工作原理,今天我们来进一步探索Vue3中的响应式系统API,为了让大家更好的理解和学习,将方法分组进行归纳。
Apache Hive 在行级别支持 ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)v2 事务,无需任何配置。了解此支持需要什么可帮助您确定您创建的表类型。
上一期我们介绍了使用 Python 数据清洗的相关方法,本篇文章我们介绍数据标准化的相关方法。
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。在本文中,作者基于自己的经验(主要基于 TensorFlow)提出了一些训练神经网络的建议,还结合了案例,可以说是过来人的实践技巧了。
接口测试是测试系统组件间接口的一种测试。接口测试主要用于检测外部系统与系统之间以及内部各个子系统之间的交互部分。
一,抽象层次 Flink提供不同级别的抽象来开发流/批处理应用程序。 1,stateful streaming 最底层。它通过Process Function嵌入到DataStream API中。它允
当一个门控信号(gating signal)可以控制逻辑单元中时钟信号(clock signal)的路径时,将会执行时钟门控检查(clock gating check),一个示例如图10-10所示。逻辑单元与时钟相连的引脚称为时钟引脚(clock pin),与门控信号相连的引脚称为门控引脚(gating pin),产生时钟门控的逻辑单元也称为门控单元(gating cell)。
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