损失函数的选择与神经网络模型从示例中学习的特定预测建模问题（例如分类或回归）有关。...然后平均分割训练和验证集 为了介绍不同的损失函数，我们将开发一个小型多层感知器(MLP)模型。 根据问题定义，有20个特征作为输入，经过我们的模型。需要要预测的一个实值，所以输出层将有一个节点。...我们使用SGD进行优化，并且学习率为0.01，动量为0.9，两者都是合理的默认值。训练将进行100个轮，测试集将在每个阶段结束时进行评估，并且绘制学习曲线。...下图显示各训练轮次的对比MSE收敛得很好，但MSE可能过拟合了，因为它从20轮开始下降变得变换并且开始上升。...这里还是一半用于训练，一半用于测试， 我们还是定义一个简单的MLP模型， 使用SGD优化，学习率为0.01，动量为0.99。 模型训练200轮进行拟合，并根据损失和准确性评估模型的性能。
他一直盯着损失函数的变化曲线，迭代若干次之后损失函数竟然到0了，小明异常兴奋，觉得自己训练出了最完美的模型。 接下来小明迫不及待的又定了几个尺寸的蛋糕，当作测试样本，来验证自己的模型准不准。...小明按照老师的意思训练新模型，但是这次之前的损失函数不能优化到0了，效果比之前差。小明心想，老师是不是在忽悠我？但奇怪的是，当他用新的模型去预测新蛋糕时，发现测试集损失函数真的更小了。...在某些很小的区间里，函数值的变化很剧烈。这就意味着函数在某些小区间里的导数值（绝对值）非常大，但是损失函数附加了参数的平方和，导致整个算法不会让参数变的过大，使得拟合函数波动变小。...方差（variance）是由于对训练样本集的小波动敏感而导致的误差。它可以理解为模型预测值的变化范围，即模型预测值的波动程度。...Early Stopping 提前停止的策略是在验证集误差出现增大之后，提前结束训练；而不是一直等待验证集 误差达到最小。提前停止策略十分简单,执行效率高，但需要额外的空间备份参数。
，在这里有两个任务：【像监督学习一样学习一个模型去预测标号，但尽量使用未标注的信息；将没有标注的数据的标号给预测出来（自训练）】； 19、无监督学习：整个数据是没有标号的，任务也不是去预测一个标号（聚类算法...22、 23、监督学习组成部分： 24、模型（Model）：通过输入预测输出； 25、损失函数（Loss）：用于衡量模型预测出来的值与真实之间的差距； 26、目标（Objective）：在训练训练时，...：损失函数波动剧烈 54、 55、多层感知机：代替人工提取特征。...82、欠拟合和过拟合距离要小 83、 84、选择深度10的模型可能是最好的 85、 86、数据复杂度和模型复杂度的匹配 87、随机、K折、留一 88、时间序列的验证很玄学 89、 90、模型验证：交叉验证...91、不要给训练集看验证集的题目：）！！！！！
市场风险管理 市场风险包括由于利率、汇率、股票价格等市场因素波动而带来的损失风险。机器学习可以通过时间序列分析或深度学习模型来预测市场波动，从而帮助金融机构优化投资组合，降低潜在损失。...数据偏差 历史数据未必能够完全反映未来的市场状况，特别是在剧烈的经济波动或不确定性事件发生时（如金融危机或全球疫情）。...1.2.2 股市预测的机会 尽管股市预测面临许多挑战，但机器学习技术的发展为其提供了新的机遇。深度学习、自然语言处理（NLP）等先进技术，使得股市预测的准确性和效率大幅提高。...LSTM模型更适合归一化后的数据，这有助于加快训练并避免数值不稳定问题。...模型训练与预测 使用Adam优化器和均方误差（MSE）损失函数，模型在训练集上训练并生成预测结果。通过可视化图表，可以清晰看到模型对未来股价的预测表现。 3.
在这篇博客中，我们将深入探讨如何修复AI训练中的常见错误“Learning Rate Too High”。通过优化学习率参数，您可以显著提高模型训练的稳定性和性能。...引言 在深度学习模型训练过程中，学习率（Learning Rate）是一个关键参数。它控制着模型在每次迭代中更新权重的步伐。然而，学习率过高会导致训练过程中的振荡，甚至模型无法收敛。...学习率过高的症状与原因 学习率过高的主要症状包括： 训练损失（Training Loss）在高值间振荡 验证损失（Validation Loss）无法下降 模型精度（Accuracy）波动较大 这些症状通常是由于每次迭代步幅过大...实际案例分析 ️ 以下是一个具体案例，展示如何调整学习率来优化模型训练效果。 案例描述 假设我们正在训练一个图像分类模型，初始学习率为 0.01，但训练过程中出现振荡。...QA环节 Q: 如何判断学习率是否过高？ A: 观察训练和验证损失曲线是否出现明显的振荡，如果是，通常说明学习率过高。 Q: 什么是学习率循环策略？
他一直盯着损失函数的变化曲线，迭代若干次之后损失函数竟然到0了，小明异常兴奋，觉得自己训练出了最完美的模型。 接下来小明迫不及待的又定了几个尺寸的蛋糕，当作测试样本，来验证自己的模型准不准。...小明按照老师的意思训练新模型，但是这次之前的损失函数不能优化到0了，效果比之前差。小明心想，老师是不是在忽悠我？但奇怪的是，当他用新的模型去预测新蛋糕时，发现测试集损失函数真的更小了。...在某些很小的区间里，函数值的变化很剧烈。这就意味着函数在某些小区间里的导数值（绝对值）非常大，但是损失函数附加了参数的平方和，导致整个算法不会让参数变的过大，使得拟合函数波动变小。...方差（variance）是由于对训练样本集的小波动敏感而导致的误差。它可以理解为模型预测值的变化范围，即模型预测值的波动程度。根据概率论中方差的定义，有： ?...Early Stopping 提前停止的策略是在验证集误差出现增大之后，提前结束训练；而不是一直等待验证集 误差达到最小。提前停止策略十分简单,执行效率高，但需要额外的空间备份参数。
随着深度学习的发展，很多研究者在量化CTA策略的研发中，开始尝试深度学习算法。常见的作法，如直接用深度学习预测每个品种未来一段时间的收益率，并根据预测收益构建品种多空的组合。...其中模型部分可以采用任何用于序列预测的深度学习模型，我们这里以LSTM为例。 虽然模型非常直观，但其中有多细节值得我们推敲，我们主要讨论以下两个问题：模型怎么校准？Batch数据怎么划分等？...这里就需要引入验证集，每次训练时，作者使用90%的数据进行训练，10%的数据用作验证集，只要满足以下任意条件，模型就停止训练： 达到最大的训练epoch，比如100个epoch； 没有达到最大的训练epoch...，但在验证集上已经连续25个epoch，验证集的loss没有降低，此时就提前终止训练。...原文的模型使用的是递推式滚动训练，每五年训练一次，其中前4年作为训练数据，最后1年作为验证数据。并在接下来的五年使用前五年数据训练的模型。
局部更新通过先验用户历史进行训练，公式如下，其中 D_u^s 表示支持集，L()表示针对用户u的训练任务的损失函数， \theta_{u}=\theta_{u}-\alpha_{l} \nabla_{\...更糟糕的是，每次元推荐的性能下降时，在训练过程中命中率的方差急剧增加，如图 1 的子图所示。因此，我们需要新的方法来控制在线性能并提供更多稳定的训练过程。...由于在线系统的波动性，在梯度正确收敛之前可能会发生剧烈波动 不同用户在全局更新中都是同等对待的 本文作者提出了三个方法来解决上述问题：Follow the Online Meta Leader (FTOML...目标函数为下式，其中损失函数表示用户u在时刻s的局部损失，D为用户u的训练数据集。...3.2.2 Follow the regularized online meta leader 由于用户随机且不均匀地到达，因此参数会在不同的轮次中更新 波动性强，导致梯度下降不稳定。
本文内容主要包括： 数据处理和异步数据读取 网络结构设计及背后思想 损失函数介绍及使用方式 模型优化算法介绍和选择 分布式训练方法及实践 模型训练调试与优化 训练中断后恢复训练 涵盖了深度学习的数据处理...第一节：数据处理与数据读取 深度学习算法工程师多被称为“炼丹师”，训练深度学习模型则等同于“炼丹”。殊不知，在炼丹之前，重要的一步就是“采药”。采药是炼丹的第一步，同训练深度模型需要准备训练数据。...学习率越小，损失函数的变化速度越慢，意味着我们需要花费更长的时间进行收敛。 学习率不是越大越好。因为只根据总样本集中的一个批次计算梯度，抽样误差会导致计算出的梯度不是全局最优的方向，且存在波动。...第五节：模型训练及分布式训练 此前或多或少介绍了如何训练神经网络，但没有涉及分布式训练的内容，这里介绍一下分布式训练的思想，尤其是数据并行的思想，并介绍如何增加三行代码使用飞桨实现多GPU训练。...理想的模型训练结果是在训练集和验证集上均有较高的准确率，如果训练集上的准确率高于验证集，说明网络训练程度不够；如果验证集的准确率高于训练集，可能是发生了过拟合现象。
今日他发布的这篇博客能为深度学习研究者们提供极为明晰的洞见，在 Twitter 上也引发了极大的关注。 ? 1. 谁说神经网络训练简单了？...例如，你尝试截损失度而不是梯度，这会导致训练期间的异常值被忽视，但语法或维度等检测都不会出现错误。...验证训练损失的下降：在这一阶段，你可能希望在数据集上实现欠拟合，该阶段的模型应该是极简的。然后我们尝试增加一点模型的拟合能力，再看看训练损失是否稍微下降了一些。...很多时候，如果网络以某种方式小幅度波动，那么模型最可能在尝试拟合数据，这也展示了一些不稳定性。太低或太高的学习率也很容易注意到，因为抖动量比较大。...我准备用来寻找好模型的方法有两个阶段：首先获得足够大的模型，这样它能够过拟合（即关注训练损失），然后对其进行适当的正则化（弃掉一些训练损失以改进验证损失）。
但深度学习这小子横空出世，开始抢传统统计学方法的风头。那么问题来了，时间序列预测非得用深度学习吗？咱们今天就来掰扯掰扯。2....GBRT模型的对比研究4.1 研究背景深度学习虽然火，但传统的机器学习方法，比如梯度提升回归树（GBRT），在实际应用中也挺能打。GBRT通过多个弱学习器组合，提升预测性能。...6.2 损失函数损失函数，就像是武林比武的规则，决定了比试的胜负。选择合适的损失函数，能让模型在训练中更加精准地找到自己的不足，从而不断进步。...特别是在没有协变量的情况下，通过合理的特征设计，GBRT模型能够有效捕捉时间序列中的趋势和波动，预测结果优于大多数深度学习模型。...尽管深度学习模型在某些特定任务中表现出色，但GBRT模型通过合理的特征设计和参数调整，在大多数情况下能够取得更高的预测精度和稳定性。
机器学习和深度学习中的正则化方法 之前我们介绍过在机器学习和深度学习中可能存在过拟合问题，过拟合会导致高偏差，解决办法有两个，一个是增加数据量，一个是正则化，下面我们就介绍一下正则化。...，都会讲数据集分为训练集和验证集，对其评估会有训练集误差和验证集误差，偏差是用来衡量训练集误差的，训练集误差大就是高偏差，也就是模型训练不到位，出现欠拟合，训练集误差小就是低偏差。...高方差的问题主要是由于训练集过度学习导致验证集结果不好，也有两个解决办法，一个是增加训练数据，使得训练集能更好的反映验证集的特征信息，另一个方法就是今天的主要内容：正则化，通过降低模型复杂度解决过拟合问题...但是L2无法实现稀疏化，它是通过使得使得特征对总体的影响减少而起到过拟合的作用，求解更稳定。...4 Early Stop 在神经网络网络训练过程中，往往为了训练更加充分会设置很大的训练期数，如10000或100000，但这也会导致对于训练数据集的过度学习，产生过拟合现象，我们可以手动设置模型结束训练的标志
作者：黄星源、奉现，Datawhale优秀学习者 本文从构建数据验证集、模型训练、模型加载和模型调参四个部分对深度学习中模型训练的全流程进行讲解。...一个成熟合格的深度学习训练流程至少具备以下功能：在训练集上进行训练；在验证集上进行验证；模型可以保存最优的权重，并读取权重；记录下训练集和验证集的精度，便于调参。...深度学习模型在不断的训练过程中训练误差会逐渐降低，但测试误差的走势则不一定。 在模型的训练过程中，模型只能利用训练数据来进行训练，并不能接触到测试集上的样本，故需要构建验证数据集对模型进行验证。...终于形成的拟合函数波动非常大。在某些非常小的区间里，函数值的变化非常剧烈。 这就意味着函数在某些小区间里的导数值（绝对值）非常大，由于自变量值可大可小，所以仅仅有系数足够大，才干保证导数值非常大。...同时深度学习有众多的网络结构和超参数，因此需要反复尝试。训练深度学习模型需要GPU的硬件支持，也需要较多的训练时间，如何有效的训练深度学习模型逐渐成为了一门学问。
Self-supervised Image Enhancement Network: Training with Low Light Images Only 现有的图像增强数据集都是通过合成或者调整曝光时间得到的，但存在两个问题...为了解决上述问题，本文基于信息熵理论和Retinex模型，提出了第一篇基于深度学习的完全自监督做图像增强的论文，本文提出的网络不用成对的数据集，只需要低光照图像（甚至只要一张低光照图像），训练时间为分钟级...直接使用TV作为损失函数在具有强结构或亮度变化剧烈的区域失效。因为不管区域是纹理细节还是强边界，光照梯度都是均匀减少的。为了使loss感知到图像结构，用反射率梯度作为TV的加权，表示为： ?...因此，可以得到以下基于最大熵的Retinex模型，用变分法或FFT来求解需要大量迭代比较耗时，为了实时对图像增强，作者将其作为损失函数，用深度学习来求解该问题。 ?...entropy (CE), gray mean illumination(GMI), gray mean gradient (GMG), LOE, NIQE,PSNR, SSIM）对增强后的结果进行了验证
在整个训练数据集范围，计算损失函数的梯度，并用于更新参数θ\thetaθ： θ=θ−η⋅▽θJ(θ)\theta = \theta-\eta \cdot \triangledown _{\theta...注意，当下先进的深度学习库提供了多种自动计算梯度的有效方法。但是如果您要自己设计一种新的方法，那么梯度检验（gradient checking）是一个很好的方式去验证新方法的可行性。...因此，它相比于批次梯度下降通常要快得多，也可以用来在线学习。 随机梯度下降在以一个比较大差异进行频繁更新，这就了导致目标函数（损失函数）下降过程中产生剧烈的波动，如下图。 ?...，可以更稳定的收敛；第二在很多现金的深度学习库中经过高度优化过的矩阵计算使小批量梯度下降算法变得更加高效。...，学习率过小会导致收敛很慢，学习率过大会妨碍收敛，导致损失函数在最小值点出波动设置导致发散。
环境 要运行深度学习，你需要有 GPU 或者 TPU 的支持，否则会累坏你的笔记本电脑的。Google Colab 是个不错的实验平台，可以让你免费使用 TPU 来进行深度学习训练。...只不过，抖动比较厉害，稳定性差。 这是损失值变化曲线。 ? 这个图看起来，就不是很美妙了。因为虽然训练集上面的损失值一路下降，但是验证集上，这个效果并不是很明显，一直剧烈波动。...验证集波动没有这么剧烈，模型稳定性好了许多。而且，准确率的取值，也获得了提升。后半程稳定在了75%以上。这样的模型，就有应用价值了。 ? 但是我们看看损失值曲线，可能就不这么乐观了。 ?...可以看到训练集和验证集两条曲线的波动基本保持了一致。这样我们更可以确信，模型预测能力是稳定的，对外界新的输入信息，适应性更好。...祝（深度）学习愉快！
上图可以看到信息的损失量，我们可以在相同的码率下，随着我们的分辨率的增高，实际上视频的清晰度逐渐升高。到了一个最高点以后，反而会由于视频的分辨率的增加，它的清晰度会降低。这也验证了之前我们看到例子。...CBR是途中的红线，我们可以看到实际上视频清晰度的损失波动非常大，在红线中可以看到高的时候可以非常高，低的时候非常低。...在播放的时候肯定不希望能够看到一个清晰度剧烈抖动的视频，这对人眼的观看是极其糟糕的，于是我们尝试用一种叫CQP的方式进行视频编码，这实际是确定了视频编码的量化步长，这个情况下可以得到清晰度相对稳定的视频...在前面的波谷就不太好解释了，通过观察了码率的分布图，我们发现当时码率非常低，实际上，在这段时间正好是普京讲话，这是一个相对静止的画面，由于采用了VBR，码率发生了剧烈的波动，从而引起带宽剧烈波动。...通过上述手段，整个视频的码率没有上升，但人眼的主观感觉会更清晰。
越来越多的证据表明，在科学深度学习中，规模可能是一个关键因素，但科学领域中物理先验的重要性使得规模扩展的策略和益处尚不确定。...为了实现缩放实验，作者主要关注与学习动态相关的设置（例如，批量大小和学习率），这些设置会影响大规模训练，并根据模型类型和数据集特征而波动。...图4显示了作为模型和数据集大小函数的预训练损失，覆盖了多个数量级。模型在自我监督的因果语言建模设置中进行训练，并针对固定验证集的下一个标记预测进行评估。...神经力场（NFF）模型使用学习率调度器进行训练，该调度器在验证损失没有改进的情况下每50个周期降低学习率，直到学习率达到10^-7。损失是L1损失，实验如图5所示，覆盖了四个数量级的数据集大小。...这意味着最佳模型是那些具有最佳容量并能够在验证损失不平稳的情况下训练最长时间的模型。最佳容量和深度与宽度的比例随数据集大小而变化，即理想的GNN容量取决于数据集大小，这些选择会影响收敛的损失。
，深度学习模型分类器对于该图片的正确类别的预测降低。...整体的优化函数 将整个优化过程转化为对抗生成的极大极小优化过程： 模型的注意力敏感度 为了进一步提升对抗补丁的攻击效果和稳定性，该论文选择让对抗补丁放置在深度学习模型分类敏感的位置。...比如他们会使用普通的涂鸦贴画贴在同样的位置，通过结果看到，深度学习模型的分类准确率基本上没有明显的变化，这更证明了生成的对抗补丁的攻击性。...图 5 模型在对抗补丁白盒攻击场景下的分类准确率（ImageNet只选择了部分类别） 最后，为了验证算法生成的对抗补丁的攻击稳定性，论文还对算法训练不同周期时生成的对抗补丁的攻击性的效果进行了测试。...如图所示，可以看到PSGAN的攻击性较为稳定，攻击能力持续上升并最终保持稳定；而对比算法产生的对抗补丁的攻击性则不稳定，训练了几百个epoch之后仍会产生较大的波动。
梯度下降法与优化算法：SGD、Adam等优化方法在机器学习和深度学习中，优化算法是训练模型的核心组成部分。优化算法用于调整模型的参数，以最小化损失函数，从而提高模型的预测准确性。...虽然它能够准确地计算出梯度，但由于每次都需要遍历所有训练样本，计算量较大，且在数据量较大的时候非常慢。优点：收敛稳定。每次更新基于所有训练数据，较为精确。缺点：计算开销大，尤其是在处理大型数据集时。...它每次使用一小部分训练样本（如32或64个样本）来计算梯度并更新参数。这样，计算速度较快，同时避免了SGD的高波动性。小批量梯度下降通常是现代深度学习中使用的优化算法。优点：计算开销较小，收敛较快。...而Adam则是处理大部分问题时非常有效的优化方法，特别是在深度学习中。以下是不同优化算法的适用场景：SGD：适用于小批量数据和需要高精度优化的场景，特别是在深度学习中，结合动量的SGD可以加快收敛。...实践中的优化策略学习率调度：在训练过程中，学习率通常需要逐步降低。学习率衰减（learning rate decay）能够帮助优化算法更快地收敛。
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