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【DL】训练神经网络如何确定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经写好的神经网络时,我们就要直面诸多的超参数啦。这些超参数一旦选不好,那么很有可能让神经网络跑的还不如感知机。...因此在面对神经网络这种容量很大的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神经网络的一次迭代过程: ?...我们假设每个样本相对于大自然真实分布的标准差为σ,那么根据概率统计的知识,很容易推出n个样本的标准差为 ? (有疑问的同学快翻开概率统计的课本看一下推导过程)。...从这里可以看出,我们使用样本来估计梯度的时候,1个样本带来σ的标准差,但是使用n个样本区估计梯度并不能让标准差线性降低(也就是并不能让误差降低为原来的1/n,即无法达到σ/n),而n个样本的计算量却是线性的...最开始的时候好像在说标准差来着,反正方差与标准差就差个根号,没影响的哈~),对梯度的估计要准确和稳定的多,因此反而在差劲的局部最优点和鞍点时反而容易自信的呆着不走了,从而导致神经网络收敛到很差的点上,跟出了

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权重系数确定问题_如何确定权重系数例子

如何确定各个指标的权重,这里介绍两种方法:熵值法和pca确定权重。也可用于特征工程中确定特征权重。 一、熵值法 1、熵的概念     信息论中,熵是对随机变量不确定性的度量。...熵值越小,无序程度越小,不确定性越小,信息量越大;熵值越大,无序程度越大,不确定性越大,信息量越小。可用熵值计算特征的离散程度,离散程度大的特征对综合值影响更大。   ...熵的计算公式 2、熵值法确定权重 指标1 指标2 …… 指标m … … … … 确定指标1到指标m的权重 指标值不同取值的出现次数相差大,熵小,信息量大,权重应大;指标值不同取值的出现次数相差小,...熵值法确定权重的步骤: 1、归一化 对指标值进行归一化,归一化时,应考虑指标值的影响 当指标值越大越好时,可使用公式 x=(x-xmin)/(xmax-xmin) 当指标值越小越好时,可使用公式 x=(...用pca确定权重系数需要知道三个条件: 指标在各主成分线性组合中的系数 主成分的方差贡献率 指标权重的归一化 ex:n个主成分,m个指标 w表示各主成分的系数,wij表示第一个主成分第j个指标的系数,fi

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网络编程:TLV标准详解

TLV(Type-Length-Value)是一种广泛应用于电子通信和数据存储的编码标准。...其基本构成是三部分:类型(Type)、长度(Length)和值(Value),它通过这三个要素高效且灵活地表示数据,适用于多种场景,从网络协议到电子支付系统。...TLV的应用场景 网络协议:在许多网络协议中,如SNMP和LLDP,TLV用于封装信息,易于传输和解析。 电子支付系统:EMV标准中的银行卡交易就广泛使用TLV格式来交换信息。...结论 TLV标准以其简单、灵活、高效的特点,在数据通信领域得到了广泛应用。无论是在网络协议、电子支付还是其他数据交换系统中,TLV提供了一种可靠的方式来封装和传输信息。...通过掌握TLV的基本原理和应用,我们可以更好地设计和实现各种数据交换和通信协议,无论是在网络、金融还是其他信息技术领域。

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卷积神经网络的卷积核大小、个数,卷积层数如何确定呢?

卷积神经网络的卷积核大小、卷积层数、每层map个数都是如何确定下来的呢?...https://arxiv.org/abs/1805.11604 推荐一篇讲如何设计CNN网络的文章A practical theory for designing very deep convolutional.../A%20practical%20theory%20for%20designing%20very%20deep%20convolutional%20neural%20networks.pdf 深度学习如何调参...这是一个很好的链接, 说明了如何从零开始不断的trial-and-error(其实这里面没遇到什么error): Using convolutional neural nets to detect facial...确认分类网络学习充分 分类网络就是学习类别之间的界限. 你会发现, 网络就是慢慢的从类别模糊到类别清晰的. 怎么发现? 看Softmax输出的概率的分布.

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如何确定关键KPI量化指标

在上周的线下课程中,当我们在讲绩效的数据分析的时候,很多同学问“如果我们是后勤部门,比如行政,财务等这些部门,我们如何去设计可以量化的KPI指标,因为这些部门不想销售有具体可以量化的销售数据,大部分都是行为...”,针对这些同学提出的这些疑问,我们来讲讲如何确定关键的额KPI指标。...今天我们先来讲1-3 环节,来讲讲如何确定KPI的关键指标。...,难易,频繁,重要三个维度对这些任务进行量化的打分,最终我们确定哪些任务是关键的领域指标。...3、确定关键KPI指标 确定了关键的领域任务后,我们就要去分析,这些关键的领域后面有哪些关键的KPI指标,这这个时候我们就可以从5个维度来思考,在我们这些关键领域后面的KPI指标。 ?

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卷积神经网络的卷积核大小、个数,卷积层数如何确定呢?

卷积神经网络的卷积核大小、卷积层数、每层map个数都是如何确定下来的呢?...https://arxiv.org/abs/1805.11604 推荐一篇讲如何设计CNN网络的文章A practical theory for designing very deep convolutional.../A%20practical%20theory%20for%20designing%20very%20deep%20convolutional%20neural%20networks.pdf 深度学习如何调参...这是一个很好的链接, 说明了如何从零开始不断的trial-and-error(其实这里面没遇到什么error): Using convolutional neural nets to detect facial...确认分类网络学习充分 分类网络就是学习类别之间的界限. 你会发现, 网络就是慢慢的从类别模糊到类别清晰的. 怎么发现? 看Softmax输出的概率的分布.

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确定网络:打造网络里的超级高铁

作者简介:黄玉栋,北京邮电大学网络与交换国家重点实验室研二在读,研究方向为未来网络体系架构,确定网络 确定网络是指能保证业务的确定性带宽、时延、抖动、丢包率指标的网络确定网络技术是一种新型的服务质量...、航空航天、金融交易、电力传输和石油勘探等垂直领域,出现了大量的专用总线和实时以太网技术,其保证了流量的低时延低抖动传输,但碍于专线成本高,而各类实时以太网标准又互不兼容、且不与标准以太网兼容,所以技术封闭...因此,确定网络的需求主要来自两方面: 兼容以太网标准:在工业自动化、智能制造等传统场景,需要用以太网统一替代几十种现场总线和实时以太网标准,融合IT网络和OT网络,实现尽力而为流与工业时延敏感流的共网传输...确定网络怎么实现?...确定网络技术不是单一技术,而是一系列协议和机制的合集,通过网络切片、显性路由、资源预留、时钟/频率同步、周期映射、门控优先级队列调度、帧抢占、流量过滤和整形、多发选收等技术分别保障确定性带宽、低时延、

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