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深度学习的“深度”有什么意义

深度学习的"深度", 早几年讨论的挺多的,身边有不同的理解:深度=更大规模的网络,也有认为:深度=更抽象的特征,近年来物理上也有人侧面显示:深度=玻璃相转变,如果后者的观点成立,那么仅仅引入GPU甚至FPGA 相对的,数据本身的复杂度,我们用带标签的数据的比例和不带标签的数据的比例来衡量。 深度=规模? 而且幂次要求小于1,若不然,每增加一个训练样本,都必须要扩充网络,这种模型没有任何实际意义。谢天谢地,神经网络可以满足这个要求,参考文献3。 要多少训练数据:如果网络节点数为 ? 事实上,不断提高数据量,多层感知器模型也能达到目前深度学习的水平(参考文献2),认为深度学习=普通多层神经网络,的确有现实的理由。 ---- 深度=更多抽象特征?一连串问题来了,何为特征?何为好的特征?深度学习的特征为何被称为抽象的?多层和抽象的关系是啥? 特征=函数展开的基函数?

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深度学习训练

今天来聊聊深度学习训练方法和注意事项 数据集的拆分: 首先要准备好已经处理好的数据集(注意数据集要满足独立同分布),分为训练集、验证集、测试集。可按80%,10%,10%分割。 训练集用来整个模型的训练。 验证集在训练过程中验证是否过拟合。 测试集切记只用在最终判断模型的质量的,切记变成根据测试集调参了,这样测试集没意义训练的关键: 在输入数据做迭代训练时的关键要关注模型在训练集(绿线)和验证集(紫线)所画出的误差曲线之间关系(或准确度曲线,曲线任选其一,误差越小越好或准确度越高越好) 欠拟合及应对方法: 如果训练集和验证集的误差均较高 过拟合及应对方法: 如果训练集和验证集的两者之间的误差差别较大,训练集的误差较低(训练集的误差永远是越来越低的,因为模型就是在不断拟合训练集的),而验证集的误差相对较高,则模型已经处于过拟合状态了。 因为模型已经训练的过头,倾向于死记硬背的记住训练集,不再具有泛化性,而在验证集上的表现就很差。

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    学习】LinkedIn大数据专家深度解读日志的意义(二)

    这些数据需要以统一的方式建模,这样就可以方便读取和数据处理。 因此,问题是我们如何构建通过机构内所有数据系统的可靠的数据流。  数据集成:两个并发症   两种趋势使数据集成变得更困难。 事件数据管道   第一个趋势是增长的事件数据(event data)。 专门的数据系统的爆发   第二个趋势来自于专门的数据系统的爆发,通常这些数据系统在最近的五年中开始变得流行,并且可以免费获得。 日志结构数据流   为了处理系统之间的数据流,日志是最自然的数据结构。其中的秘诀很简单:   将所有组织的数据提取出来,并将它们放到一个中心日志,以便实时查阅。    许多新的产品和分析技术都来源于把分片的数据放在一起,这些数据过被锁定在特定的系统中。   第二, 众所周知,可靠的数据加载需要数据通道的深度支持。

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    深度学习的核心:掌握训练数据的方法

    今天我们将讨论深度学习中最核心的问题之一:训练数据深度学习已经在现实世界得到了广泛运用,例如:无人驾驶汽车,收据识别,道路缺陷自动检测,以及交互式电影推荐等等。 我们大部分的时间并不是花在构建神经网络上,而是处理训练数据深度学习需要大量的数据,然而有时候仅仅标注一张图像就需要花费一个小时的时间!所以我们一直在考虑:能否找到一个方法来提升我们的工作效率? 重点:数据越多,AI越智能 让我们以吴恩达非常著名的幻灯片开始,首先对其进行小小的修改。 深度学习的表现优于其它机器学习算法早已不是什么秘密。从上图可以得出以下结论。 结论 0:AI产品需要数据。 让我们深入学习来构建深度学习 深度学习接近于数据匮乏,且其性能极度依赖于可供训练数据的数量。 通过实例我们可以看出标注的过程有多困难。 结语 数据深度学习的关键,训练数据是费时和高代价的。但是我们和深度学习的团体积极尝试着去解决训练数据的问题,并且成功的迈出了第一步,希望能够在以后提供更好的解决方案。

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    深度学习-加快训练速度

    mini-batch,用作批量样例,可以批量下降,遍历一个批量就是epoch 如果训练集m<2000就没必要用 batch最好选用64,128,256,512,考虑计算机的内存和访问方式,2的幂数比较好 指数加权滑动平均,就是在每个w中调用加权平均值,导致的值比较平均[1240] 动量梯度下降算法[1240] RMSprop算法,均方根传递 Adam算法,比较适用于多方面领域,是把动量+RMSprop加起来用 学习率衰减 " + str(l + 1)] ### END CODE HERE ### return parameters [1240] SGD是batch=1的情况下的训练示例 [1240]SGD是batch=X的情况下的训练示例 小批量梯度下降 随机改组和分区是构建迷你批次所需的两个步骤 通常选择两个的功率为小批量,例如16,32,64,128# GRADED FUNCTION 你必须调整动量超参数 β 和学习率 α 。 动量[1240][1240] Adam算法 Adam是用于训练神经网络的最有效的优化算法之一。它结合了RMSProp和Momentum。

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    深度学习: 如何训练网络

    随机批处理 随机批处理,mini-batch,一种 在模型每轮 (epoch) 训练进行前将训练数据集随机打乱 (shuffle) 的 训练机制。 可以防止 被模型猜到 “出样本顺序” 。 合理的学习学习率,learning rate,控制模型的 学习进度 。 在训练过程中,根据训练轮数,合理设置动态变化的学习率: 刚开始训练时:学习率以 0.01 ~ 0.001 为宜。 Note: 如果是 迁移学习 ,由于模型已在原始数据上收敛,此时应设置较小学习率 (≤10−4≤10−4\leq 10^{-4}) 在新数据上进行 微调 。 具体见 深度学习: 模型优化算法 。 迁移学习 在已经预训练好的模型上进行 微调 。 优势: 高效快捷。 目前,大部分的模型训练都是 迁移学习 ,已经很少有人从头开始新训练一个模型了。 具体见 深度学习: 迁移学习 (Transfer Learning) 。 ---- [1] 解析卷积神经网络—深度学习实践手册

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    深度学习训练数据不平衡问题,怎么解决?

    当我们解决任何机器学习问题时,我们面临的最大问题之一是训练数据不平衡。不平衡数据的问题在于学术界对于相同的定义、含义和可能的解决方案存在分歧。 我们现在将使用深度学习特定的图像分类问题详细研究这个问题。 图像分类中的不平衡类 在本节中,我们将选取一个图像分类问题,其中存在不平衡类问题,然后我们将使用一种简单有效的技术来解决它。 我们不能指望用每个类别的一张图片对深度学习模型进行训练(虽然有些算法可能正是用来做这个的,例如 one-shot 分类问题,但我们现在忽略先这一点)。这也会产生一个问题,即如何划分训练样本和验证样本。 我仅仅使用不同的图像增强技术将不平衡类的图像在训练数据中复制了15次。 这受到了杰里米·霍华德(Jeremy Howard )的启发,我猜他在一次深度学习讲座(fast.ai course 课程的第1部分)里提到过这一点。

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    深度学习,怎么知道你的训练数据真的够了?

    在这篇文章中,我们将从回归分析开始到深度学习等领域,快速而广泛地回顾目前关于训练数据多少的经验和相关的研究结果。 在深度学习的情况下又会如何? 提出一种在分类任务中确定训练数据量的方法; 最后,我们将回答这个问题:增加训练数据是处理数据不平衡的最佳方式吗? 在深度学习的情况下又会怎样? ? 学习曲线 上图展示了在传统机器学习 [10] 算法(回归等)和深度学习 [11] 的情况下,机器学习算法的性能随着数据量的增加而如何变化。 图1显示了当前大多数研究的共识:对于深度学习,根据幂次定律,性能会随着数据量的增加而增加。 例如,在文献 [13] 中,作者使用深度学习技术对3亿幅图像进行分类,他们发现随着训练数据的增加模型性能呈对数增长。 让我们看看另一些在深度学习领域值得注意的,与上述矛盾的结果。

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    深度学习模型训练全流程!

    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。 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。 方法3:数据增强(Data augmentation) 在深度学习方法中,海量的训练数据,意味着能够用更深的网络,训练出更好的模型。 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。 深度学习有众多的训练技巧,本节挑选了常见的一些技巧来讲解,并针对本次赛题进行具体分析。与传统的机器学习模型不同,深度学习模型的精度与模型的复杂度、数据量、正则化、数据扩增等因素直接相关。

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    小心训练模型,数据少也可以玩转深度学习

    Beam(本文作者)并不反对,他认为这使我们清楚地意识到深度学习并不是一种万能的灵药;但是,虽然 Beam 同意其核心观点,但是其还有很多不明确或不清晰的地方,并且 Beam 认为只要小心地训练模型,就能在小数据设置中使用深度学习 可能情况就是如此,深度学习模型十分复杂,并且有许多训练的技巧,我总感觉缺乏模型收敛性/复杂度训练也许才是性能较差的原因,而不是过拟合。 深度学习 VS. 关于深度学习为什么有效的误解 最终,我想要重新回到 Jeff 在文中所提出的观点,尤其是这个声明: 问题在于:实际上仅有少数几个企业有足够数据去做深度学习,[…] 但是我经常思考的是,在更简单的模型上使用深度学习的主要优势是如果你有大量数据就可以拟合大量的参数 方差降低技术(比如 dropout)以其他模型难以复制的方式被加进了训练程序。这使得你可以真正训练大模型,即使没有太多数据深度学习允许你轻易地把问题的具体约束直接整合进模型以降低方差。 你甚至可以通过迁移学习来创建其他工作。 总结一下,我认为上述原因很好地解释了为什么深度学习在实践中奏效,打破了深度学习需要大量参数和数据的假设。

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    深度学习)Pytorch之dropout训练

    深度学习)Pytorch学习笔记之dropout训练 Dropout训练实现快速通道:点我直接看代码实现 Dropout训练简介 在深度学习中,dropout训练时我们常常会用到的一个方法——通过使用它 通过下图可以看出,dropout训练训练阶段所有模型共享参数,测试阶段直接组装成一个整体的大网络: 那么,我们在深度学习的有力工具——Pytorch中如何实现dropout训练呢? = nn.Linear(hidden_size, num_classes) # 影藏层到输出层 self.dropout = nn.Dropout(p=0.5) # dropout训练 model = NeuralNet(input_size, hidden_size, num_classes) model.train() model.eval() 另外还有一点需要说明的是,训练阶段随机采样时需要用 如果你不希望开启dropout训练,想直接以一个整体的大网络来训练,不需要重写一个网络结果,而只需要在训练阶段开启model.eval()即可。

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    深度学习的安全量化训练

    我们利用该设置中常用的量化方法实现了安全多方计算(MPC)神经网络的训练。据我们所知,我们是第一个提出纯在MPC中训练的MNIST分类器,其准确率低于通过计算训练的同样的卷积神经网络的0.2%。 更具体地说,我们用两个卷积和两个稠密层训练了一个网络,在25个时代内达到了99.2%的精度。这在我们的MPC实现中花费了3.5小时(不到1小时,99%的准确率)。

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    慎用预训练深度学习模型

    利用预培训的模型有几个重要的好处: 合并起来超级简单 快速实现稳定(相同甚至更好)的模型性能 不需要那么多标记数据 从转移学习、预测和特征提取的通用用例 NLP领域的进步也鼓励使用预训练语言模型,如GPT 那么,当你利用这些预训练模型时,需要注意什么呢? 使用预训练模型的注意事项: 1.你的任务相似吗?您的数据有多相似? 您是否期望引用0.945%的验证精度为Keras Xception模型,如果您正在使用您的新x射线数据集,首先,您需要检查您的数据与模型所训练的原始数据集(在本例中为ImageNet)有多相似。 2.你是如何预处理数据的? 您的模型的预处理应该与原始模型的训练相同。几乎所有的torchvision模型都使用相同的预处理值。 我相信当BN被冻结时,更好的方法是使用它在训练学习到的移动平均值和方差。为什么?由于同样的原因,在冻结层时不应该更新小批统计数据:它可能导致较差的结果,因为下一层的训练不正确。

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    深度学习的安全量化训练

    我们利用该设置中常用的量化方法实现了安全多方计算(MPC)神经网络的训练。据我们所知,我们是第一个提出纯在MPC中训练的MNIST分类器,其准确率低于通过计算训练的同样的卷积神经网络的0.2%。 更具体地说,我们用两个卷积和两个稠密层训练了一个网络,在25个时代内达到了99.2%的精度。这在我们的MPC实现中花费了3.5小时(不到1小时,99%的准确率)。 深度学习的安全量化训练.pdf

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    深度学习 pytorch cifar10数据训练「建议收藏」

    1.加载数据集,并对数据集进行增强,类型转换 官网cifar10数据集 附链接:https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 读取数据过程中,可以改变 batch_size和num_workers来加快训练速度 transform=transforms.Compose([ #图像增强 transforms.Resize 0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5)) #正则化 ]) trainset=tv.datasets.CIFAR10( root=r'E:\桌面\资料\cv3\数据集 F.relu(self.q1(x3)) x5=F.relu(self.q2(x4)) x6=self.q3(x5) return x6 训练模型 correct+=(predicted==labels).sum() print("准确率: %d %%" %(100*correct/total)) 接下来可以直接进行训练

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    数据并行:提升训练吞吐的高效方法 |深度学习分布式训练专题

    数据并行是大规模深度学习训练中非常成熟和常用的并行模式。本文将介绍数据并行的原理和主流实现方案,使用数据并行加速训练过程中需要注意的问题,以及如何优化数据并行进一步提高训练速度。 希望能帮助用户更好的理解和使用数据并行策略。 什么是数据并行 在近年来的深度学习模型训练中,使用更多的训练数据和更大的模型趋势未改。 深度学习训练数据并行的实现方式可以有多种,下文介绍的数据并行是基于Distributed Synchronous SGD的梯度同步数据并行,这是目前主流深度学习训练框架中数据并行的实现方式。 : 在深度学习训练中single program可以理解为每个进程上模型的组网和参数相同。 Multiple Data: 在深度学习训练中为每个进程上模型处理不同mini-batch的数据

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    观点 | 小心训练模型,数据少也可以玩转深度学习

    Beam(本文作者)并不反对,他认为这使我们清楚地意识到深度学习并不是一种万能的灵药;但是,虽然 Beam 同意其核心观点,但是其还有很多不明确或不清晰的地方,并且 Beam 认为只要小心地训练模型,就能在小数据设置中使用深度学习 可能情况就是如此,深度学习模型十分复杂,并且有许多训练的技巧,我总感觉缺乏模型收敛性/复杂度训练也许才是性能较差的原因,而不是过拟合。 深度学习 VS. 关于深度学习为什么有效的误解 最终,我想要重新回到 Jeff 在文中所提出的观点,尤其是这个声明: 问题在于:实际上仅有少数几个企业有足够数据去做深度学习,[…] 但是我经常思考的是,在更简单的模型上使用深度学习的主要优势是如果你有大量数据就可以拟合大量的参数 方差降低技术(比如 dropout)以其他模型难以复制的方式被加进了训练程序。这使得你可以真正训练大模型,即使没有太多数据深度学习允许你轻易地把问题的具体约束直接整合进模型以降低方差。 你甚至可以通过迁移学习来创建其他工作。 总结一下,我认为上述原因很好地解释了为什么深度学习在实践中奏效,打破了深度学习需要大量参数和数据的假设。

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    深度学习中【激活函数】存在的意义是什么?

    ---- 引言 在深度学习网络中,我们经常可以看到对于某一个隐藏层节点的激活值计算一般分为两步,如下图: ? 第一步,输入该节点的值为 ? , ? 3 常见的激活函数 在深度学习中,常用的激活函数主要有:sigmoid函数,tanh函数,ReLU函数、Leaky ReLU函数。

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    深度解析」AI训练数据缓存

    深度学习的优化算法,本质就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。 第一种,遍历全部数据集计算一次损失函数,然后计算函数对各个参数的梯度,更新梯度。 01 深度学习训练的基本知识 深度学习训练任务(Deep Learning Training DLT)会将训练数据作为输入,从千丝万缕的线索中通过学习并得到一个输出模型来代表训练数据训练数据:通常我们可以认为是一个列表,列表中的每一个元素都是一个二元组<input,label>, input可能是一张图片或者一段语音,而label则代表着input的语义,而这也正是深度学习网络所需要学习的并能够正确区分 02 深度学习的IO特点 我们从DLT任务I/O访问的角度看来列举一下它的主要特点: 可共享性:在DLT训练任务中,无论是一个训练任务自身,还是多个训练任务之间,都存在很大程度的I/O重叠性。 03 缓存的设计 总结起来深度学习的特点: 需要的数据量大 多台机器多个训练并行 每个训练要运行多次 在每次训练中,所有的数据需要遍历一遍 针对不同的训练参数,以及在不同的机器上运行的训练任务,数据集相对保持固定

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