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关键词

选择的超

的超分类  路中的超主要包括1. 学习率 ηη,2. 正则化 λλ,3. 的层 LL,4. 每一个隐层中元的个 jj,5. 这上面所提到的时某个超对于想到的首要影响,并不代表着该超只影响学习速度或者正确率。  因为不同的超的类别不同,因此在整超的时候也应该根据对应超的类别进行整。 图2所示,超 7,8,9,10 由的机理进行选择。 假设我们是从头开始训练一个的,我们对于其他的取值本身没有任验,所以不可能一上来就训练一个很复杂的,这时就要采用宽泛策略。   宽泛策略的核心在于简化和监控。 简化具体体现在,简化我们的问题,将一个10分类问题转变为一个2分类问题;简化的结构,从一个仅包含10个元你的隐层开始训练,逐渐增加的层元的个;简化训练用的据,在简化问题中,

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使用 Keras Tuner 对进行超

因此,我们可以使用Keras Tuner,这使得的超变得非常简单。就像你在机器学习中看到的格搜索或随机搜索一样。 在本文中,你将了解使用 Keras Tuner 的超,我们将从一个非常简单的开始,然后进行超整并比较结果。你将了解有关 Keras Tuner 的所有信息。 你整的这些设置称为超,你有了想法,编写代码并查看性能,然后再次执行相同的过程,直到获得良好的性能。因此,有一种方法可以的设置,称为超,找到一组好的超的过程称为超整。 Keras tunerKeras tuner是一个用于的库,可帮助你在Tensorflow中的实现中选择最佳超。 mnist 据集构建我们的基线,因此让我们构建一个深度

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    化深度

    训练一个深度并使其获取最佳的性能是一件具有挑战的任务。在本文中,我将会探索这项任务中最常见的问题及其解决方案。 这些任务中包括训练时间过长,梯度消失与爆炸,还有初始化方法等问题,这些我们在此统称为化问题。至于其余在训练中出现的问题则认为是正则化问题,我在之前的文章中已讨论过了。 ) 输入据 标准化当我们在训练时,我们可能会注意到模型训练的时间比预期的要久。 既然我们已知道了标准化据集,那么让我们试着理解为什么标准化适用于下面的示例。下面是代价值J,权重W和偏差b之间的等高线图。中心表示我们必须达到的最小代价。 果遵循上述规则,则确保梯度下降不会采取太大或太小的步长,并以有序的方式向最小值方向移动,避免了梯度爆炸和梯度消失。这也意味着将以更快的速度进行训练和化。

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    用tensorflow

    1、化算法梯度下降算法主要用户化单个的取值,而反向传播算法给出了一个高效的方式在所有上使用梯度下降算法,从而使模型在训练据上的损失函尽可能小。 反向传播算法是训练的核心算法,他可以根据定义好的损失函的取值,从而使在训练据集上的损失函达到一个最小值。 模型中化过程直接决定了模型的质量,是使用时非常重要的一步。假设用?表示中的,? 因为没有一个通用方法可以对任意损失函直接求解最佳的取值,所以在实践中,梯度下降算法是最常用的算法是最常用的化方法。梯度下降算法会迭代更新? 以下代码给出了tensorflow中实现的训练过程。

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    BN与

    学习目标目标 知道常用的一些知道BN层的意义以及学原理应用 无2.4.1 我们常会涉及到,也称之为超。 −8​​ lambdaλ:正则化层面: hidden units:各隐藏层元个layers:2.4.1.1 技巧对于,通常采用跟机器学习中介绍的格搜索一致,让所有的可能组合在一起 果资源不允许的话,还是得一个模型一个模型的运行,并时刻观察损失的变化所以对于这么多的超是一件复杂的事情,怎么让这么多的超范围,工作效果还能达到更好,训练变得更容易呢? (同W和b一样),所以可以用各种梯度下降算法来更新 γ 和 β 的值,同更新的权重一样。 为什么要使用这样两个果各隐藏层的输入均值在靠近0的区域,即处于激活函的线性区域,不利于训练非线性,从而得到效果较差的模型。因此,需要用 γ 和 β 对标准化后的结果做进一步处理。

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    验大汇总。

    编写你的代码并训练一个,可以使用一个非常小的学习率和猜测,然后在每次迭代后评估完整的测试集。整体流程01熟悉据训练的第一步是不接触任代码,而是从检查据开始。 此外,实际上是据集的压缩编译版本,您将能够查看(mis)预测并了解它们可能来自处。果你的给了你一些与你在据中看到的不一致的预测,那么就有问题了。 当您可以收集更多据时,花费大量的工程周期试图从一个小据集中榨取据,这是一个非常常见的错误。据我所知,添加更多据几乎是单地提高配置良好的几乎无限期性能的唯一保证。 为了同时整多个超,使用格搜索来确保覆盖所有的设置听起来很诱人,但请记住,最好使用随机搜索。直觉上,这是因为通常比其他对某些更敏感。 目前有大量fancy的贝叶斯超化工具箱,我的一些朋友也说出了他们的成功,但我个人的验是,探索模型和超的美好和广阔空间的最先进方法是使用实习生:)。

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    【深度学习篇】--中的一,超和Early_Stopping

    一、前述对于模型训练速度,准确率方面至关重要,所以本文对中的做一个总结。 二、1、适当整隐藏层对于许多问题,你可以开始只用一个隐藏层,就可以获得不错的结果,比对于复杂的问题我们可以在隐藏层上使用足够多的元就行了, 很长一段时间人们满足了就没有去探索深度 ,但是深度有更高的效率,元个可以指倍减少,并且训练起来也更快! (会常过拟合,因为会不断地)非常复杂的任务譬图像分类和语音识别,需要几十层甚至上百层,但不全是全连接,并且它们需要大量的据,不过,你很少需要从头训练,非常方便的是复用一些提前训练好的类似业务的典的 100个元,可是,现在更多的是每个隐藏层量一样,比都是150个,这样超需要节的就少了,正前面寻找隐藏层量一样,可以逐渐增加量直到过拟合,找到完美的量更多还是黑科技。

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    深层(五) ——超试、batch归一化、softmax回归

    深层(五)——超试、batch归一化、softmax回归(原创内容,转载请注明来源,谢谢)一、超试1、超是不直接化的,例学习速率α、adam算法的β1 根据视频中ng的工作验,超有其重要性,按照重要性分类,下: 1)最重要 学习速率α 2)次重要 动量梯度下降的β、mini-batch的批次大小、中隐藏层的量 3)再次 2、超试方式 下图左边是普通试,一般会用格形,然后逐个去尝试。但是对于来说,建议用你右边的随机的方式,这样每个点,其中涉及的若干维的超,会用到不同的值去尝试。? 3、超是随机 1)普通随机 果是一些取值范围的量级相似的,例隐藏层元个一般取50~100个,层取2~4层,这种就就可以直接随机取。 需要特别说明的是,由于batch归一化,用重置了均值,因此之前一直用到的wx+b中的b,在带有batch归一化的中,可以忽略,因为其值被包含在β中,计算b是没有意义的,可以省略。

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    和超

    type=detail&id=2001702026 和超(parameter)W,b,W,b,W,b...W^{}, b^{}, W^{}, b^{}, W^{}, b^{}... W,b,W,b,W,b...超 hyperparameter 中文 英文 学习速率 learning rate αalphaα 迭代次 #iterations 隐藏层层 #hidden layers #在学术上表示numbers of,即…的量。说明超只是一种命名,之所以称之为超,是因为这些(hyperparameter)在某种程度上决定了最终得到的W和b(parameter)。 那么在训练选择这些超呢 ?你可能不得不尝试一系列可能适用于你的应用的超配置,不断尝试去取得最佳结果。系统性的去尝试超的方法,稍后补充。这是深度学习还需要进步的地方。 大家会开玩笑说什么佛系,差不多就是这个意思。

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    性能方案

    性能主要方法(1)据增广 (2)图像预处理 (3)初始化 (4)训练过程中的技巧 (5)激活函的选择 (6)不同正则化方法 (7)来自于据的洞察 (8)集成多个深度1. F = w1*x1 + w2*x2果w1 = w2 = -1,那么无论 X 取值,F 必然小于等于零。那么ReLU函对 F 的导将永远为零。这个 ReLU节点将永远不与整个模型的学习过程。 带有L1正则化项结尾的仅仅使用它的最重要的并且接近常量的噪声的输入的一个稀疏的子集。相比之下,最终的权重向量从L2正则化通常是分散的、小字。 在实践中,果你不关心明确的特征选择,可以预计L2正则化在L1的性能越。6.3 最大范约束正规化的另一种形式是实施绝对上限的大小在每个元的权向量中,利用投影梯度下降来强制约束。 在训练期间,dropout能够被理解为在一个全连接的中的进行子采样,并且仅仅基于输入据更新采样更新的。然而,该指可能的取样量,并不是独立的,因为他们共享

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    正确初始化的权重

    近几年,随着深度学习的大火,越来越多的人选择去入门、学习、钻研这一领域,正确初始化的最终性能有着决定性作用。 目前训练模型一般采用的是反向传播算法,即将输入的据进行正向传递得到输出,通过现有输出和期望输出的差异计算损失函,计算损失函的梯度,并将误差沿着梯度的负方向反向传递,权值的更新值与梯度成比例 下面以一个简单的为例子(假设每一层只有一个元)来解释大小是导致梯度爆炸和梯度消失的:? 作为激活函,它最大的导值才0.25)总之,使用不适当的值去初始化权重将会导致训练的发散或者缓慢,那么我们应该去初始化呢? 论文作者提出了一种Xavier的方法去初始化,接下来我们将通过实验对比不同的初始化方法来对的初始化进行探索。?2找到合适的初始化值?1.

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    深层(一) ——方差、偏差与正则化

    深层(一)——方差、偏差与正则化(原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 现在来到ng【深层】专题的学习,这部分主要是对深度学习过程中,需要涉及到的、超的方法与技巧 训练集用来训练分类器,得到最低代价函情况下,各层对应的w、b。验证集用来试的,目的是为了获得最的超学习速率α、正则化因子λ等。 3、试过程 1)当完成一个模型后,首先会计算训练集的错误率,以判断是否存在高偏差。果是,则通常会加大的深度、量等,再次验证,直到没有了高偏差。 果是,则会拿更多的与训练,或者整正则化,并且重新回到第一步,验证偏差。 3)通常方差和偏差存在一个均衡,很可能一个整降低了另一个就升高了。但是通常深层的,可以同时降低两者。? 且每层元的影响,会被整成1个元的影响,相当于深层单元的。当λ太大,还有可能出现欠拟合的情况。? 2)学推导 从前面的说明中,已知λ增大会导致正则化的值增大,进而导致w减小。

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    深层(四) ——adam算法、α衰减与局部最

    深层(四)——adam算法、α衰减与局部最(原创内容,转载请注明来源,谢谢)一、概述 本文主要讲解另外一种思想的梯度下降——adam,并且在此之前介绍动量梯度下降和RMSprop算法作为前置内容 但是在刚开始试架构的时候,通常是不用这个,直接试更加直观。后面的架构稳定后,可以加上这个衰减。 六、局部最化问题与鞍点1、局部最化问题 对于浅层和普通的机器学习,容易出现局部最值,这是梯度下降算法固有的问题。 但是对于,特别是深层,基本不会出现这个问题。 下图所示,左边是浅层的局部最值,右边是深层会出现的鞍点(ng也是一个灵魂画师。。。。。。)。? ——written by linhxx 2018.02.07 相关阅读:深层(五) ——超试、batch归一化、softmax回归

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    tensorflow的基本用法——保存和加载

    本文主要是使用tensorfl保存和加载。#! usrbinenv python# _*_ coding: utf-8 _*_ import tensorflow as tfimport numpy as np # 保存def save_para (): # 定义权重 W = tf.Variable(, ], dtype = tf.float32, name = weights) # 定义偏置 b = tf.Variable(], dtype , my_netsave_net.ckpt) # 输出保存路径 print Save to path: , save_path # 恢复def restore_para(): # 定义权重 ) # 输出保存路径 print Weights: , sess.run(W) print biases: , sess.run(b) # save_para()restore_para()执行结果

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    与tensorflow变量

    中的实现分类或回归问题中重要的部分。在tensorflow中,变量(tf.Variable)的作用就是保存和更新中的。 因为在中,给赋予随机初始值最为常见,所以一般也使用随机给tensorflow中的变量初始化。 在tensorflow中,一个变量的值在被使用之前,这个变量的初始化过程需要被明确地用。以下样例介绍了通过变量实现并实现前向传播过程。 #输出]print(sess.run(y))sess.close()以上程序实现了的前向传播过程。 从这段代码可以看出,当声明了变量w1、w2之后,可以通过w1和w2来定义的前向传播过程并得到中间结果a和最后答案y。

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    深层(二) ——dropout、题都消失与梯度检验

    深层(二)——dropout、题都消失与梯度检验(原创内容,转载请注明来源,谢谢)一、dropout正则化 中文是随机失活正则化,这个是一种正则化的方式,之前学过L1、L2正则化,这个则是另一种思想的正则化 dropout,主要是通过随机减少一些元,来实现减少w和b,实现防止过拟合的。1、主要做法 假设一个概率阈值p,对于中的所有元,在每一次FP、BP的时候,都有p的概率会被保留下来。 没有被保留下来的元,则不与本次的运算,即不接收输入,也不输出结果。2、具体做法 假设在的第三层,最终输出的矩阵是a,概率阈值p=0.8,则这一层的所有元都有0.8的概率会被留下。 3、随机失活有效的原因 由于每次计算都随机去除了一些元,故整个的计算过程中,不会特别依赖于哪个特征值,这就保证了每个元的权重都不会太大,即可以产生收缩权重平方范的效果。? 五、梯度检验1、概述 太过于复杂,故需要一种方式来验证,是否正确,梯度检验就是为了做这个。2、梯度值逼近 为了梯度检验,首先讨论梯度值逼近,这个实际上就是求导的方式。

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    学习的?

    像下山一样,找到损失函的最低点。毫无疑问,是目前使用的最流行的机器学习技术。所以我认为了解学习是一件非常有意义的事。 最后一个函的输出就是的预测值。到目前为止,我们已讨论过得到输出的,这正是我们感兴趣的内容。我们知道只是将它的输入向量传递给一系列函。 但是这些函要依赖于一些:权重和误差。通过学习得到这些来获得好的预测呢?让我们回想一下实际上是什么:实际上它只是一个函,是由一个个小函按顺序排列组成的大函。 我们把它们乘以导的乘积,目的是跟踪从输出层到当前层元节点的误差。第二类导是关于的,这类导是我们用来的。 综上所述,的学习过程只不过是一个化问题:我们要找到使损失函最小化的。但这不是一件容易的事,有很多关于化技术的书。而且,除了化之外,对于给定的任务选择哪种结构也会出现问题。

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    深层(三) ——mini-batch梯度下降与指加权平均

    深层(三)——mini-batch梯度下降与指加权平均(原创内容,转载请注明来源,谢谢)一、mini-batch梯度下降1、概述 之前提到的梯度下降,每化一次的w和b,都要用到全部的样本集 mini-batch的目的,也是为了获取最化代价函的情况下的w和b,其主要改进的问题在于:当样本集量太大,果每次遍历整个样本集才完成一次的更新w和b,那运行时间太长。 6、注意事项 1)当样本量太小,少于2000,则不需要考虑mini-batch,直接用批量梯度下降即可,用其他的算法反而可能因为训练量不足导致误差更大。 2)当需要用到mini-batch,可以设定每个样本子集的量是2的n次幂,64、128、256、512、1024等,这是考虑到计算机的内存,因此这样利用率更高,效果更好。 二、指加权平均1、概述 指加权平均(exponentiallyweighted averages),是一种计算平均值的方式,这个本身不是用来做化,但是其思想在后面学到其他的梯度下降方式的时候

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    训练深度

    (在图像的情况下 - 重新整比例,增加噪音等) 02选择适当的激活函的重要组成部分之一是激活函。 此外,当使用sigmoid激活函时,果权重初始化为非常大的字,则S形将饱和(尾部区域),那么会出现“死亡元”。果权重非常小,那么渐变也会很小。 此外,论文()所示,具有更多传入连接(fan_in)的元应该具有相对较小的权重。 06超整:顺序格搜索 - 随机搜索格搜索在传统的机器学习中一直盛行。但是,格搜索在为DNN寻找最佳超方面效率并不高。主要是由于DNN在尝试使用不同的超组合时花费的时间。 随着超量不断增加,格搜索所需的计算也呈指增长。07学习方法一般来说,之前的 随机梯度下降可能不会像DNN那样高效,最近已有很多研究开发更灵活的化算法。

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    入手卷积

    选自medium作者:Tirmidzi Faizal Aflahi与:韩放、王淑婷卷积可以算是深度中很流行的了。 卷积之所以于其它深度是由于它特殊的操作。相比一次只计算图像中的单个像素,CNN 将多个像素的信息组合在一起(比上图中计算了 3*3 的像素),因此能够理解时间模式。 举个栗子,比你在火车度公司工作,你们想在不增加劳动力的情况下,预测火车是否晚点。你完全可以利用 ImageNet 上的卷积模型,比说 2015 年的冠军 ResNet。 从你的据中学习并且依据学习到的结果整自身,直到在据上得到比较好的效果。 但是,包括卷积在内,深度学习训练的一大难题就是,选择正确的学习率。学习率决定了进行梯度下降时更新减小误差的幅度。?

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