展开

关键词

【DL】训练确定batch的大小?

以下文章来源于公众号夕小瑶的卖萌屋 ,作者夕小瑶当我们要训练一个已写好的时,我们就要直面诸多的超参数啦。这些超参数一旦选不好,那么很有可能让跑的还不感知机。 因此在面对这种容量很大的model前,是很有必要深刻的理解一下各个超参数的意义及其对model的影响的。 贴心的小夕还是先带领大家简单回顾一下的一次迭代过程:? 即,首先选择n个样本组成一个batch,然后将batch丢进,得到输出结果。 由此,最直观的超参数就是batch的大小——我们可以一次性将整个数据集喂给,让利用全部样本来计算迭代时的梯度(即传统的梯度下降法),也可以一次只喂一个样本(即严格意义上的随机梯度下降法, 我们知道,是个复杂的model,它的损失函数也不是省油的灯,在实际问题中,的loss曲面(以model参数为自变量,以loss值为因变量画出来的曲面)往往是非凸的,这意味着很可能有多个局部最优点

26310

【干货】Batch Normalization: 更快地训练深度

【导读】本文是谷歌机器学习工程师 Chris Rawles 撰写的一篇技术博文,探讨了在 TensorFlow 和 tf.keras 上利用 Batch Normalization 加快深度的训练 我们知道,深度一般非常复杂,即使是在当前高性能GPU的加持下,要想快速训练深度依然不容易。 How to use Batch Normalization with TensorFlow and tf.keras to train deep neural networks faster训练深度可能非常耗时 但是,我们仍然可以构建深度并观察批量标准化实现收敛。我们使用tf.estimator API构建自定义估算器。 无论,批量标准化可以成为加速深度训练的非常有价值的工具。 像训练深度一样,确定一种方法是否有助于解决问题的最佳方法就是做一下实验!

7.8K91
  • 广告
    关闭

    云加社区有奖调研

    参与社区用户调研,赢腾讯定制礼

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    学习的?

    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。 为了能够理解进行学习的,让我们先看看下面的图片:? 最后一个函数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数。 通过学习得到这些参数来获得好的预测呢?让我们回想一下实际上是什么:实际上它只是一个函数,是由一个个小函数按顺序排列组成的大函数。 因此在一开始会给我们一些随机的值。那么我们改进他们呢?在尝试改进它们之前,我们首先需要一种评估性能的方法。果我们没有办法衡量模型的好坏,那么我们应该改进模型的性能? 反向传播算法我们计算梯度呢?回想一下和损失函数,它们只是一个函数的组合。那么计算复合函数的偏导数呢?我们可以使用链式法则。让我们看看下面的图片:?

    12520

    Batch Size对训练的影响

    结合一些理论知识,通过大量实验,文章探讨了Batch Size的大小对模型性能的影响、影响以及缩小影响等有关内容。 在本文中,我们试图更好地理解批量大小对训练的影响。 具体而言,我们将涵盖以下内容:什么是Batch Size?为什么Batch Size很重要?小批量和大批量验执行?为什么大批量往往性能更差,缩小性能差距?什么是Batch Size? 训练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,它计算损失函数相对于参数的梯度 实验是设置的?我们将使用不同的批量大小训练并比较它们的性能。 Batch Size影响训练?从上图中,我们可以得出结论,batch size越大:训练损失减少的越慢。最小验证损失越高。每个时期训练所需的时间越少。收敛到最小验证损失所需的 epoch 越多。

    5420

    训练深度

    (在图像的情况下 - 重新调整比例,增加噪音等) 02选择适当的激活函数任的重要组成部分之一是激活函数。 正在Quora上提到的那样 - “您只需继续添加层数,直到测试错误率不再增加”。)04权重初始化始终用小random numbers来初始化权重以打破不同‘元’之间的对称性。但权重应该小到多少? 此外,当使用sigmoid激活函数时,果权重初始化为非常大的数字,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。 您可以继续使用L1 L2正则化,但Dropout更适合检查DNN中的过度拟合,并通常可以更快的训练。虽然这取决于具体的任务,默认值0.5是一个不错的选择。

    30620

    入手卷积

    选自medium作者:Tirmidzi Faizal Aflahi参与:韩放、王淑婷卷积可以算是深度中很流行的了。 可以发现,2016 年误差率降到了 5%,已超越人类水平。深度学习的引入与其说是改变规则,不说是在打破规则。卷积架构那么问题来了,卷积到底是怎么运作的呢?? 卷积之所以优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。 上图所示,CycleGAN 可以根据一幅画生成对应的真实照片,也可以根据草图生成背包的照片,甚至可以进行超分辨率重建。?超分辨率生成对抗奇,对吗?当然,你可以学习构建这些。但开始呢? 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参数减小误差的幅度。?

    23140

    入手卷积

    转载自:机器之心,未允许不得二次转载卷积可以算是深度中很流行的了。本文从基础入手,介绍了卷积的基本原理以及相关的其它技术,并利用卷积做了一个简单项目作为示例参考。 可以发现,2016 年误差率降到了 5%,已超越人类水平。深度学习的引入与其说是改变规则,不说是在打破规则。卷积架构那么问题来了,卷积到底是怎么运作的呢?? 卷积之所以优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。 上图所示,CycleGAN 可以根据一幅画生成对应的真实照片,也可以根据草图生成背包的照片,甚至可以进行超分辨率重建。?超分辨率生成对抗奇,对吗?当然,你可以学习构建这些。但开始呢? 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参数减小误差的幅度。?

    27620

    优化深度

    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优化问题。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。 ) 输入数据 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数据集,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。 现在,果一个大于1的特定值,例1.5,则层的激活将呈指数递增,梯度将变大的,并且梯度下降将采取大的步长,将花费很长时间来达到最小值。这种问题被称为梯度爆炸。

    15730

    完成表征?

    从数学上讲,他们非常擅长近似任的复杂函数。让我们形象化地理解这种近似概念,而不是前向和后向传播方法中的最小化预测误差。假设你了解前向和后向传播的一点基础,其旨在借助梯度和中的错误传播来近似函数。 让我们通过另一种视觉解释来理解的近似能力。其中涉及基础数学和图形分析。 在数学上,我们将研究给定的表征能力,以便提供近似的函数。 表征能力与的能力相关,会为特定实例分配适当标签并为该类创建明确定义的准确决策边界。在本文中,我们将探索一种视觉方法,用于更多地了解的近似特性,这与的表征能力直接相关。 元会向这个面上方的所有的点发射信号。因此,M-P元模型可用于表示任线性可分的布尔函数。 因此,需要先进的计算模型,当前需要为这些函数创建分离边界的。只需看一个包含一个隐藏层和一些复制异或函数的预定义权重的基本图。?

    36120

    用tensorflow训练

    设置参数的过程就是的训练过程。只有过有效训练的模型才可以真正地解决分类或者回归问题使用监督学习的方式设置参数需要有一个标注好的训练数据集。 通过调整中地参数对训练数据进行拟合,可以使得模块对未知的样本提供预测的能力在优化算法中,最常用的方法是反向传播算法(backpropagation)。反向传播算法的具体工作原理下图? 在每次迭代的开始,首先需要选取一部分训练数据,这一小部分数据叫做一个batch。然后,这个batch的样例通过前向传播算法得到模型的预测结果。 最后,基于预测值和真实值之间的差距,反向传播算法会相应更新参数的取值,使得在这个batch上的模型的预测结果和真实结果更加接近。 在得到一个batch的前向传播结果以后,需要定义一个损失函数来刻画当前的预测值和真实答案之间的差距。然后通过反向传播算法来调整参数的取值是的差距可以被缩小。

    49850

    用tensorflow优化

    1、优化算法梯度下降算法主要用户优化单个参数的取值,而反向传播算法给出了一个高效的方式在所有参数上使用梯度下降算法,从而使模型在训练数据上的损失函数尽可能小。 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数优化中参数的取值,从而使在训练数据集上的损失函数达到一个最小值。 模型中参数的优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?表示中的参数,? 这一小部分数据被称之为一个batch。通过矩阵运算,每次在一个batch上优化的参数并不会比耽搁数据慢太多。 另一方面,每次使用一个batch可以大大减少收敛所需要的迭代次数,同时可以使收敛到的结果更加接近梯度下降的效果。以下代码给出了tensorflow中实现的训练过程。

    32420

    训练一个

    整体文件目录结构下:--------dataset |---------train |---------01 |---------01.jpg |---------02.jpg |---------0 ------0n.jpg |---------03 |---------01.jpg |---------02.jpg |---------0....jpg |---------0n.jpg下面放一个最基本的结构 (epochs,val_loss,b,label=val_loss acc)plt.title(train and validation loss)plt.legend() plt.show()在设计层数的时候最好计算一下 比进行旋转,变形,归一化等等。

    12820

    训练孪生

    在本文中,我将讨论一种称为孪生的模型。希望在阅读之后,您将更好地理解这种体系结构不仅可以帮助保存数据,而且可以帮助数据量有限和类变化速度快的任领域。 开始在开始学习之前,你应该对机器学习,特别是卷积有一定的了解。您还应该熟悉Python、Keras和TensorFlow。在本文中,我们将介绍一些代码示例。 本文中的所有代码都是用TensorFlow 1.14编写的,但是没有理由说这些代码不能在新版本中工作(可能只做了一些修改),或者确实可以移植到其他深度学习框架,比PyTorch。什么是孪生? 简而言之,孪生是任包含至少两个并行,相同的卷积的模型架构。从现在开始,我们将其称为SNN和CNN。这种并行的CNN架构允许模型学习相似性,可以使用相似性代替直接分类。 尽管SNN确实在此领域之外使用,但已发现它们主要用于图像数据,例面部识别。

    26230

    -BP

    感知器作为初代,具有简单、计算量小等优点,但只能解决线性问题。 BP在感知器的基础上,增加了隐藏层,通过任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力,解决了异或等感知器不能解决的问题,并且BP也是CNN等复杂等思想根源。 1 基本概念BP是一种通过误差反向传播算法进行误差校正的多层前馈,其最核心的特点就是:信号是前向传播,而误差是反向传播。 2 BP结构BP包含输入层、隐藏层和输出层,其中,隐藏层可有多个,其中,输入层和输出层的节点个数是固定的(分别是输入样本的变量个数和输出标签个数),但隐藏层的节点个数不固定。 以具有单隐藏层的BP为例,其结构下图:?3 BP原理公式以单隐藏层的BP为例,各阶段原理公式下: 前向传播。

    24220

    构建一个简单的构建一个简单的

    构建一个简单的最近报名了Udacity的深度学习基石,这是介绍了第二部分入门,第一篇是线性回归背后的数学. 这个时候就大显身手了! 由此可以看出,简单的一层不能再精准的预测了,只能增加复杂度了。 network.activation_function(layer_1.dot(network.weights_1_2))print(layer_2) ] ]最后总结下:我们发现在扩展中,我们只是简单的改变了两个输入值,此时再次用一层难以预测出正确的数据了 ,此时我们只能通过将变深,这个过程其实就是再去深度挖掘数据之间关系的过程,此时我们的2层相比较1层就好多了。

    33131

    使用TensorFlow实现

    时需要使用 近来,一直备受关注。有关和深度学习的更详细的解释, 请看这里。 相比我们今天讨论的,更复杂,深奥的在图像识别,语音和自然语言处理等诸多领域 正在取得巨大的突破。现在的主要问题变成了时使用,而时不使用。 想要参与到的“淘金热”,你必须记住以下几点:首先,需要清晰的,具有信息量的数据(主要是大数据)来训练。尝试将想象成一个孩子。他首先观察父母走路。 使用解决问题是一种特殊的机器学习(ML)算法。因此,与每个机器学习算法一样,它遵循数据预处理,模型构建和模型评估等常规的机器学习工作流程。 简明起见,我列出了一个处理问题的待办事项清单。检查是否可以提升传统算法(请参考上部分提到的几点)。调查架构最适合解决当前的问题。

    65190

    “寻找威利”

    本文介绍了用TensorFlow物体检测API训练、并用相应的Python脚本寻找威利的过程。 大致分为以下几步:将图片打标签后创建数据集,其中标签注明了威利在图片中的位置,用x,y表示;用TensorFlow物体检测API获取并配置模型;在数据集上训练模型;用导出的图像测试模型;开始前, 创建数据集虽说深度学习中最重要的环节是处理,但不幸的是,数据科学家们总要花费大量时间准备训练数据。最简单的机器学习问题最终得到的通常是一个标量(数字检测器)或是一个分类字符串。 这些模型都在公开数据集上过了预训练。虽然模型可以从头开始训练,随机初始化权重,但这可能需要几周的时间。相反,这里作者采用了一种称为迁移学习(Transfer Learning)的方法。 它不仅从数据集中成功地找到了威利,还能在随机从上找的图片中找到威利。但是果威利在图中特别大,模型就找不到了。我们总觉得,不应该是目标物体越大越好找吗?

    48360

    加速我们的

    让我们一起来想一下怎么样来加速我们的的训练过程。 通常我们知道,越复杂的,越多的训练数据。我们所花费在训练这些实验数据上所消费的时间也就越多。 这个时候,我们就需要找到一些方法,让变得聪明起来,变得快起来。所以,人们找出了一个最基础的方法SGD(Stochastic Gradient Descent)? 现在想想红色方块是我们所要训练的data,果要按照以前整套的流程和写法,就需要把整套的数据一次一次的放入到中进行学习,放入到NN中进行训练。在这个过程中所消耗的资源会很大。 其余的大多数方法都是在更新参数的时候动手脚。?对于公式W+=-Learning rate*dx。 在训练过程中,Adam算法可以说功不可没。这些就是这一篇文章所想要解释的一些内容,但是因为时间仓促,一定要很多的纰漏,也希望大家可以多多提出意见,以此来促进我们的共同提升!

    62360

    太臃肿?教你减小四分之一

    想要让深度更快,更节能一般有两种方法。一种方法是提出更好的设计。例,MobileNet比VGG16小32倍,快10倍,但结果相同。 另一种方法是,通过去除元之间不影响结果的连接,压缩现有的。本文将讨论实现第二种方法。 我们将让MobileNet-224缩小25%。 理想情况下,我们希望找到能准确地表示我们想要学习的东西的尽可能小的压缩卷积像大多数现代一样,MobileNet有许多卷积层。压缩卷积层的一种方法是将该层的权重从小到大排序,并丢弃具有最小权重的连接。 关于这件事是否值得我想说:小25% – 假设这意味着它也会快25% ,果在手机上运行这可能非常关键,所以这是值得的。

    58470

    选择的超参数

    的超参数分类  路中的超参数主要包括1. 学习率 ηη,2. 正则化参数 λλ,3. 的层数 LL,4. 每一个隐层中元的个数 jj,5. 这些都是可以影响学习速度和最后分类结果,其中的学习速度主要根据训练集上代价函数下降的快慢有关,而最后的分类的结果主要跟在验证集上的分类正确率有关。 他们之间的关系图2所示。? 图2. 不同超参数的选择方法不同。图2所示,超参数 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,我们对于其他参数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,逐渐增加的层数和元的个数;简化训练用的数据,在简化问题中,

    42710

    相关产品

    • 批量计算

      批量计算

      批量计算(Batch)是为有大数据计算业务的企业、科研单位等提供高性价比且易用的计算服务。批量计算可以根据用户提供的批处理规模,智能地管理作业和调动所其需的最佳资源……

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券