定制化 因为微搭是基于『云开发』使用的，所以如果熟悉云开发TCB，可以灵活使用 方法意图有两个作用 分类 模板方法的生成，不同『方法意图』生成的模板方法不一样 状态 分开发、预览、发布三种状态 数据源 ——外部 只有一堆堆方法，没有数据源 『云函数』可以合并多个接口数据处理，相当于中间件功能 应用编辑器 单文本框嵌套循环使用，需要使用到『表达式』 forItems.id11[forItems.id12
本次有机会受邀参加腾讯云GPU服务器试用活动，这里附上个人的快速上手指南。 1.系统选择 个人建议如果是不怎么熟悉linux相关环境的小白想要快速上手深度学习的开发，可以先试用Windows Server系统，理由是会更偏向于平时使用的Windows系统。 _20220511141908.png 2.驱动安装 如果这里是选择的Windows系统来进行深度学习，那么环境搭建也是相当简单。只需要按照官方文档去安装驱动和cuda就可以了。 这里附上腾讯云官方的文档说明，就不重复赘余了。 配置完环境后，就可以愉快的开始你的深度学习之旅了~
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今天来聊聊深度学习的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。
最近学习吴恩达《Machine Learning》课程以及《深度学习入门：基于Python的理论与实现》书，一些东西总结了下。现就后者学习进行笔记总结。本文是本书的学习笔记（一）Python入门。
最近学习吴恩达《Machine Learning》课程以及《深度学习入门：基于Python的理论与实现》书，一些东西总结了下。现就后者学习进行笔记总结。本文是本书的学习笔记（二）感知机。 感知机是作为神经网络（深度学习）的起源的算法。 感知机接收多个输入信号，输出一个信号。感知机的信号只有0/1两种取值。在本书，0代表“不传递信号”，1代表“传递信号”。
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。
合理的学习率 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。 具体见 深度学习: 学习率 (learning rate) 批规范化 批规范化，batch normalization，即著名的BN操作。 具体见 深度学习: Batch Normalization (归一化) 模型优化算法 优化算法 类型 包括 一阶优化法 和 二阶优化法。 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
最近学习吴恩达《Machine Learning》课程以及《深度学习入门：基于Python的理论与实现》书，一些东西总结了下。现就后者学习进行笔记总结。本文是本书的学习笔记（三）神经网络。 神经网络的可以自动地从数据中学习到合适的权重参数。 激活函数 将输入信号的总和转换为输出信号，这种函数一般称为激活函数。激活函数决定如何来激活输入信号的总和。激活函数是连接感知机和神经网络的桥梁。 求解机器学习问题的步骤可以分为“学习”和“推理”两个阶段。首先，在学习阶段进行模型的学习（指使用训练数据、自动调整参数的过程），然后，在推理阶段，用学到的模型对未知的数据进行推理（分类）。 在输出层使用softmax函数是因为它和神经网络的学习有关系。 输出层的神经元数量 输出层的神经元数量需要根据待解决的问题来决定。对于分类问题，输出层的神经元数量一般设定为类别的数量。 手写数字识别 求解机器学习问题的步骤粉尘搞学习和推理两个阶段进行，和其一样，神经网络解决问题时，也需要首先使用训练数据（学习数据）进行权重参数的学习；进行推理时，使用刚才学习到的参数，对输入数据进行分类
这是《使用腾讯云GPU学习深度学习》系列文章的第四篇，主要举例介绍了深度学习计算过程中的一些数据预处理方法。 本系列文章主要介绍如何使用 腾讯云GPU服务器 进行深度学习运算，前面主要介绍原理部分，后期则以实践为主。 上一节，我们基于Keras设计了一个用于 CIFAR-10 数据集的深度学习网络。 我们的代码主要包括以下部分： 批量输入模块 各种深度学习零件搭建的深度神经网络 凸优化模块 模型的训练与评估 我们注意到，批量输入模块中，实际上就是运用了一个生成器，用来批量读取图片文件，保存成矩阵，直接用于深度神经网络的训练 由于在训练的过程中，图片的特征，是由卷积神经网络自动获取的，因此深度学习通常被认为是一种 端对端（End to end） 的训练方式，期间不需要人为的过多干预。 服务器的租用方式、价格，详情请见 腾讯云 GPU 云服务器！
最近在跑深度学习，需要大量的算力资源，偶然机会注意到了腾讯云的GPU云服务器的体验活动，果断参加，现将我个人的快速上手体验和遇到的问题分享给大家，请大家指正。 （以Windows系统为例）搭建自己的深度学习环境。 三、深度学习环境配置 推荐基础搭配：Anaconda + Pytorch + Tensorflow，其它可按需求安装，如果是零基础，同样推荐参考：零基础小白使用GPU云服务器（以Windows系统为例） Tensorflow_gpu pip install tensorflow-gpu==2.2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 这样，GPU云服务器的深度学习环境就已经搭建好了 ，再安装一下Python工具如PyCharm，就可以愉快的开始你的深度学习之旅了。
腾讯GPU云服务器深度学习实践 一、腾讯云平台注册和登录 （1）腾讯云注册 注册网址为：注册 - 腾讯云 (tencent.com) 注册有多个方式：微信、QQ、邮箱、小程序公众号、企业微信，见图1。 [ea97dd63368c5a040e53fccc00489cef.jpeg] 图1 注册界面 （2）腾讯云登录 登录网址为：登录 - 腾讯云 (tencent.com) 登录也有多个方式：微信、邮箱、 [f7d2a1be846a90d05be618c0e6a8e94e.jpeg] 图2 登录界面 二、GPU云服务器申请 （1）申请时间 申请时间为：2022年4月1日~5月30日 （2）申请流程 a.微信扫码加企业微信群 [35fb3f13109cdb24634ceafa7062c8aa.jpeg] 图3 资源领用界面 四、远程登录GPU云服务器 电脑端远程桌面使用账号用户名和密码登录GPU云服务器，登录成功界面见图4。 [853f2a266c1c357d5e393c567b6453bc.jpeg] 七、深度学习效果演示 以下为部分深度学习图像去噪的噪声水平为25的Set12运行结果，如下图所示。
最近学习吴恩达《Machine Learning》课程以及《深度学习入门：基于Python的理论与实现》书，一些东西总结了下。现就后者学习进行笔记总结。本文是本书的学习笔记（四）神经网络的学习。 而机器学习的方法是极力避免人为介入的，尝试从收集到的数据中发现答案（模式）。神经网络或深度学习则比以往的机器学习方法更能避免人为介入。 即使使用特征量和机器学习的方法，也需要针对不同的问题人工考虑合适的特征量。 深度学习有时也称为端到端机器学习。 神经网络的优点是对所有的问题都可以用同意的流程来解决。 机器学习中，一般将数据分为训练数据和测试数据两部分来进行学习和实验等。未来正确评价模型的泛化能力，就必须划分训练数据和测试数据，训练数据也可以成为监督数据。 mini-batch学习 机器学习使用训练数据进行学习，严格来说，就是针对训练数据计算损失函数的值，找出使该值尽可能小的参数。因此，计算损失函数时必须将所有的训练数据作为对象。
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。 一个成熟合格的深度学习训练流程至少具备以下功能：在训练集上进行训练；在验证集上进行验证；模型可以保存最优的权重，并读取权重；记录下训练集和验证集的精度，便于调参。 （特别是深度学习模型）的训练过程中，模型是非常容易过拟合的。 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。
（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。
这是《使用腾讯云GPU学习深度学习》系列文章的第三篇，主要是接着上一讲提到的如何自己构建深度神经网络框架中的功能模块，进一步详细介绍 Tensorflow 中 Keras 工具包提供的几种深度神经网络模块 本系列文章主要介绍如何使用 腾讯云GPU服务器 进行深度学习运算，前面主要介绍原理部分，后期则以实践为主。 我们可以把训练深度神经网络的训练任务，想象成是搬走一座大山。 目前腾讯云 GPU 服务器还在内测阶段，暂时没有申请到内测资格的读者，也可以用较小的数据量、较低的nb_epoch在普通云服务器上尝试一下，但是最终结果准确率肯定不能与GPU的结果相比。 服务器的租用方式，以及 Python 编程环境的搭建，我们将以腾讯云 GPU 为例，在接下来的内容中和大家详细介绍。
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? Caleb Robinson的“如何重现ImageNet验证结果”(当然，还有Curtis的“基准测试文章”) DL Bench Stanford DAWNBench TensorFlow的性能基准 5.你的学习速度如何 在实践中，您应该保持预训练的参数不变(即使用预训练模型作为特征提取器)，或者对它们进行微微调整，以避免在原始模型中忘记所有内容。 我相信当BN被冻结时，更好的方法是使用它在训练中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。
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)。
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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