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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,如学习速率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。如果是,则通常会加大的深度、量等,再次验证,直到没有了高偏差。 如果是,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(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,例如学习速率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,如下: 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。? 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。 考虑的某一层,现在假设前面的层是黑盒,仅提供输出的a,对于本层,做了batch后,相当于让之前的输出更加平缓,则样本分布不均的事情也被这样给减少了影响。

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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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    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。 如下图所示,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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    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 3、具体做法 具体做法,类似批量梯度下降,也是用类似梯度下降的方式,只不过其不是一次遍历整个据集才化w和b,而是每1000个化1次w和b。 ,再次化,重复进行直到全部据集取完即可。? 而mini-batch,由于其一次只是取了一部分据的平均值,故相当于是局部最值,因此化的时候有可能会有误差,是迂回的逼近最值点的。? 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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    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,你将了解如何使用 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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    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 如果资源不允许的话,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? (如同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,如同更新的权重一样。 为什么要使用这样两个如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何代码,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何处。如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,比如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)非常复杂的任务譬如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,比如都是150个,这样超需要节的就少了,正如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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    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)。 那么在训练时如何选择这些超呢 ?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. 零初始化时,无论输入是什么,中间元的激活值都是相同的(任意一个元的激活值a=f(WTX),当权重W是零向量时,WTX也是零向量,因此过激活函后激活值都相同),反向传播过程中计算的梯度也是相同 微涉及两个重要的因素:新据集的大小和两个据集的相似度。顶层特征包含更多dataset-specific特征。?5. 激活函激活函用于在中引入非线性。 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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    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 = tf.float32, name = biases) # 初始化 init = tf.global_variables_initializer() # 定义保存的saver saver = , 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

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    与tensorflow变量

    交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 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。和其他编程语言类似,tensorflow中的变量也需要指定初始值。 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。以下样例介绍了如何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。

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    02.改善深层:超试、正则化以及化 W2.化算法

    加权平均4. 理解指加权平均5. 指加权平均的偏差修正6. 动量Momentum梯度下降法7. RMSprop8. Adam 化算法9. 学习率衰减10. 局部最的问题作业考: 吴恩达视频课 深度学习笔记1. Mini-batch 梯度下降在巨大的据集上进行训练,速度非常慢,如何提高效率? 和 RMSprop 梯度下降法,并且是一种极其常用的学习算法 其被证明能有效适用于不同,适用于广泛的结构 超:image.png 9. 的本质在于,在学习初期,使用较大的步伐,开始收敛的时候,用小一些的学习率能让步伐小一些对不同的 mini-batch 进行训练,一次称之为 epochimage.png 还有离散下降学习率,即 不是每步都下学习率 局部最的问题? 高维度空间中,我们不太可能遇见(概率很低)如上图所示的局部最点,因为需要这么多的维度方向上都梯度为 0(概率很低)所以更有可能遇到的是鞍点 ?

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    资源 | 试手册:从据集与说起

    Manual.》的文章,从据集与两个方面分享了作者 Andrey Nikishaev 在方面的实践心得。?是一项艰难的工作,专家也不例外。 据集问题尝试使用小据集过拟合你的模型一般来说应该在百次迭代中过拟合你的据。如果你的损失值不下降,那问题存在于更深层次。 使用具有扭曲的平衡据集比如训练分类据的,你的训练据应该对每一分类具有相同量的输入。其他情况下则存在分类过拟合的可能性。对于所有的扭曲并非恒定不变,因此需要你对它们进行专门训练。 问题首先尝试较简单的模型我在很多案例中看到人们首先尝试一些标准的大型,比如 ResNet-50、VGG19 等,但是接着发现他们的问题通过仅有若干层的也能解决。 使用格搜索、随机搜索或配置文件整超不要试图手动整所有,这很耗时,效率低下。我常使用全局配置整所有,并在运行完检查结果后看看在哪个方向上应该进一步查。

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    如何选择的超

    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。 如图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何验,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。 总体的过程  首先应该根据机理确定激活函的种类,之后确定代价函种类和权重初始化的方法,以及输出层的编码方式;其次根据“宽泛策略”先大致搭建一个简单的结构,确定中隐层的目以及每一个隐层中元的个

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    -BP

    感知器作为初代,具有简单、计算量小等点,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良的多维函映射能力,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。 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是固定的(分别是输入样本的变量个和输出标签个),但隐藏层的节点个不固定。 以具有单隐藏层的BP为例,其结构如下图:?3 BP原理公式以单隐藏层的BP为例,各阶段原理公式如下: 前向传播。 误差函。设有p个输入样本,则每个输入样本的误差函为:?根据误差整权重。函是沿梯度的方向变化最快,BP中也是通过梯度下降法更新权重。

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    step-by-step: 夕小瑶版指南

    ----闭关几个月后,其实早有继续码文章的打算,先后写了一下核函的一些思考、文本预处理tricks、不均衡文本分类问题、多标签分类问题、tensorflow常用tricks、噪声对比估算与负采样等文章 今天终于下定决心必须要码一篇了,下午临时决定写一篇的文章,嗯,就是这一篇啦。 ?序言虽然现在仅仅靠在深度学习领域不是香饽饽了,但是如果连都不会,那可能连肉汤都喝不到的。 如果对的随机初始化策略缺乏验知识(知识来源于相关任务的论文实验细节或开源项目等),可以使用He方法(使用ReLU激活时)或Xavier方法来进行初始化。? 然而,不仅是小夕的验,业界广泛的验就是Adam找到的最点往往不如精的SGD找到的超质量高。因此如果你想要追求更加极限的性能的话,momentum还是要会的哦。 有时你会发现这个超好像没有什么用,有时却会发现它像开了挂一样让你看似已收敛的更进一层,带来更低的训练loss和更高的开发集准确率。

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    的清单

    就连简单的前馈,您也常需要围绕架构、权重值初始化和化做出决策 - 所有这些都可能导致机器学习代码中隐藏BUG。 本文将提供一个框架来帮助您:简单处开始确认你的模型损失(loss)检查中间输出和连接诊断跟踪你的工作您可以随意跳到特定部分或顺序阅读下面的内容! 3.检查中间输出和连接为了,理解内部的动态以及各个中间层所起的作用以及层的连接方式通常很有用。 4.诊断具有大量彼此相互作用的,使得化变得困难。请注意,这是一个积极研究的领域,所以下面的建议只是起点。 您的据、甚至包版本的微小变化都非常敏感 - 导致模型性能下降,并可能累积。跟踪您的工作是开始标准化环境和建模工作流程的第一步。?快速回顾我们希望这篇文章能为提供坚实的起点。

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    收藏|试Checklist

    前言作为一名每天与训练测试打交道的同学,是否常会遇到以下这几个问题,时常怀疑人生:怎么肥事,训练正常着呢,咋效果这么差呢?嗯。。再等等是不是loss就更低了。啊? 总而言之,当模型效果不如预期的时候去试深度学习是一件头疼且繁琐的事情,为了让这件麻烦事情更加仅仅有条,笔者结合实际验简单整理了一些checklist,方便广大炼丹师傅掌握火候。 1. 模型简单据简单模型简单:解决一个深度学习任务,最好是先自己搭建一个最简单的,就几层全连接的那种。 随机失活,有效防止过拟合正则的常用手段。 总结将以上内容做一个总结: 简单模型,简单据,全流程走通。整选择合理的loss函评价指标,最好检查一下初始loss是否符合预期。查看中间输出、子是否都连接上了。时刻关注模型

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