前言 训练或者预测过程中经常会遇到训练损失值或者验证损失值不正常、无穷大、或者直接nan的情况： 遇到这样的现象，通常有以下几个原因导致： 梯度爆炸造成Loss爆炸 原因很简单，学习率较高的情况下，...有两种情况可能并不是那么容易检测到： 数据比较多，99%的数据是对的，但有1%的数据不正常，或者损坏，在训练过程中这些数据往往会造成nan或者inf，这时候需要仔细挑选自己的数据，关于如何挑选数据(https...训练过程中跳出了错误的数据，这是需要在IDE或者通过其他途径对运行中的程序进行分析。...这时我们要注意的是在训练过程中的输入和输出是否正确： (利用debug寻找错误的输入) 在神经网络中，很有可能在前几层的输入是正确的，但是到了某一层的时候输出就会变成nan或者inf(其中-inf...(不使用shuffle)，由于数据分布的不同，也是有可能导致batch_norm层出现nan，从而导致不正常的损失函数出现。
而在历年ILSVRC比赛中每次刷新比赛记录的那些神经网络也成为了人们心中的经典，成为学术界与工业届竞相学习与复现的对象，并在此基础上展开新的研究。...12.6 网络训练有哪些技巧 12.6.1 合适的数据集 1 没有明显脏数据(可以极大避免Loss输出为NaN)。 2 样本数据分布均匀。...吴恩达视频中介绍的方法是将网络权重初始化均值为0、方差为1符合的正态分布的随机数据。 12.6.4 小规模数据训练 在正式开始训练之前，可以先用小规模数据进行试练。...Loss爆炸、输出NaN等。 2 太小。收敛速度过慢，训练时长大大延长。 3 可变的学习速率。比如当输出准确率到达某个阈值后，可以让Learning Rate减半继续训练。...更多关于MAE和MSE的性能，可以参考L1vs.L2 Loss Function 2.分类损失： 交叉熵损失函数。 是目前神经网络中最常用的分类目标损失函数。
7.说明Lp范数间的区别 L1范数：向量中各个元素绝对值之和 L2范数：向量中各个元素平方和的开二次方根 Lp范数：向量中各个元素绝对值的p次方和的开p次方根 8.用梯度下降训练神经网络的参数，为什么参数有时会被训练为...nan值？...输入数据本身存在nan值，或者梯度爆炸了（可以降低学习率、或者设置梯度的阈值） 9.卷积神经网络CNN中池化层有什么作用？ 减小图像尺寸即数据降维，缓解过拟合，保持一定程度的旋转和平移不变性。...一个扩张率为2的3×3卷积核，感受野与5×5的卷积核相同，但参数数量仅为9个。 17.解释下卷积神经网络中感受野的概念？...29.列举你所知道的神经网络中使用的损失函数 欧氏距离，交叉熵，对比损失，合页损失 30.对于多分类问题，为什么神经网络一般使用交叉熵而不用欧氏距离损失？
大数据文摘出品 编译：什锦甜、倪倪、胡笳、云舟 在很多机器学习的实验室中，机器已经进行了上万小时的训练。...在训练时，减去数据集的均值，然后除以标准差。这样可以减少权重在每个方向上的拉伸，帮助神经网络更快更好地学习。保持输入的数据以方差为均值中心可以很好的实现这点。...调试神经网络 如果你的神经网络不能够学习，也就是说训练时损失或者精确度不收敛，或者不能得到预期的结果。尝试以下的建议： 过拟合！...事实上自然特征的空间局部特征也是卷积神经网络之所以有效的原因。）要特别注意多图形/通道的矩阵变形；用numpy.stack()进行适当的调整。 检查损失函数。...案例解析 为了使上述的步骤更容易理解，这里我们展示几张（通过TensorBoard）卷积神经网络做的回归实验的损失图。 首先，这个神经网络根本没有收敛： ?
而是一个并行的模型，即残差连接的作用是将网络串行改成了并行。本质上起到与多通道卷积一致的效果。 3．残差结构在图神经网络中的应用 如果将图卷积或是图注意力卷积层，当作一个普通的卷积层。...则也可以搭建出带有残差结构的图神经网络。在这种神经网络中残差结构同样有效，可以使图神经网络模型的层数达到很深。而它的性能更由于对图卷积或是图注意力卷积层进行简单堆叠的图神经网络模型。...4 实例：用带有残差结构的多层GAT模型实现论文分类 在教程三——全连接神经网络与图卷积中介绍过DGL库中有多种数据集。本例就来使用其中的论文数据集——CORA。...代码第6行返回的data对象中含有数据集的样本（features）、标签（labels）以及论文中引用关系的邻接矩阵，还有拆分好的训练、测试、验证数据集掩码。...4.3 代码实现：用DGL库中的GATConv搭建多层GAT模型 在使用DGL库中的GATConv层时，可以将GATConv层直接当作深度学习中的卷积层，搭建多层图卷积网络。
在学习 NLP 的过程中，我们将通过覆盖表格数据（如电子表格和数据库表格）以及协作过滤（推荐系统）来完成使用的编码器深度学习的实际应用。...在课程的后半部分，我们将了解这些模型如何真正起作用、如何从头开始创建的过程，会涉及以下几部分： 激活 参数 图层（仿射和非线性） 损失函数 第 5 课：反向传播；加速SGD；构建神经网络 本节课程中，将所有的训练融合在一起...第 6 课：正规化；卷积；数据伦理 本节课主要讨论一些改进训练和避免过度拟合的技术： Dopout：在训练期间随机删除激活，使模型正规化 数据增强：在训练期间修改模型输入，以便有效增加数据大小 批量标准化...单个图像的数据增强示例 接下来，我们将学习有关卷积的所有内容，卷积可被视为矩阵乘法的一种变体，也是现代计算机视觉模型的核心操作基础。 我们将创建一个类激活图。...一个循环神经网络 最后，我们还将学到如何从头开始创建递归神经网络（RNN）。实际上，RNN 不仅是整套课程中 NLP 应用的基础模型，还被证明是规则的多层神经网络的一个简单重构。
典型的卷积神经网络包含以下几层的组合： 卷积层 池化层 密集层 卷积神经网络在解决某些类型的问题（如图像识别）上取得了巨大成功。...DataFrame 一种热门的数据类型，用于表示 Pandas 中的数据集。DataFrame 类似于表格。DataFrame 的每一列都有一个名称（标题），每一行都由一个数字标识。...在 TensorFlow 中，会按反向传播损失训练嵌套，和训练神经网络中的任何其他参数一样。...维持数据有助于评估模型向训练时所用数据之外的数据进行泛化的能力。与基于训练数据集的损失相比，基于维持数据集的损失有助于更好地估算基于未见过的数据集的损失。...N NaN 陷阱 (NaN trap) 模型中的一个数字在训练期间变成 NaN，这会导致模型中的很多或所有其他数字最终也会变成 NaN。 NaN 是“非数字”的缩写。
在机器学习中，卷积过滤器通常先选择随机数字，然后由网络训练出理想值。 卷积层 (convolutional layer) 深度神经网络的一个层，卷积过滤器会在其中传递输入矩阵。...DataFrame 一种热门的数据类型，用于表示 Pandas 中的数据集。DataFrame 类似于表格。DataFrame 的每一列都有一个名称（标题），每一行都由一个数字标识。...在 TensorFlow 中，会按反向传播损失训练嵌套，和训练神经网络中的任何其他参数一样。...维持数据有助于评估模型向训练时所用数据之外的数据进行泛化的能力。与基于训练数据集的损失相比，基于维持数据集的损失有助于更好地估算基于未见过的数据集的损失。...N NaN 陷阱 (NaN trap) 模型中的一个数字在训练期间变成 NaN，这会导致模型中的很多或所有其他数字最终也会变成 NaN。 NaN 是“非数字”的缩写。
我将循序渐进地通过电子表格（你可以通过下面的链接下载）向你展示卷积神经网络（CNN）是如何应用于计算机视觉任务的。其中包括一些数学，不过电子表格中包含了所有的公式。...终结者视觉——在电子表格中创建卷积神经网络 本文将介绍上图中的9个步骤，每个步骤都会使用类比的方法给你的直觉增压。...网络的连接（也就是“权重/偏置”）随着时间的推移而更新，使得它可以基于像素输入预测输出。这是我上一篇文章中讨论过的学习过程（梯度下降）。 ? CNN训练周期 卷积神经网络和普通神经网络的区别何在？...平移不变性（以及缩放不变性） 这需要训练卷积神经网络识别Elon的特征，不管Elon在图像中的位置在哪里（平移），也不管Elon在图像中的大小（缩放不变性）。...所有神经网络都有一个损失函数，用来比较预测和实际值。在CNN训练的过程中，随着网络权重/偏置的调整，预测改进了（夏洛克的侦探技能变得更厉害了）。 CNN最常用的损失函数是交叉熵。
您在这里看到的是，随着训练的进展，训练和测试数据的损失都会下降：这是好的。这意味着神经网络正在学习。X轴表示通过学习循环的迭代次数。 ? 准确性只是正确识别的数字的百分比。...“训练”神经网络实际上意味着使用训练图像和标签来调整权重和偏差，以便最小化交叉熵损失函数。下面是它的工作原理。 交叉熵是训练图像的权重，偏差，像素及其已知标签的函数。...总而言之，训练循环如下所示： 训练数据和标签 => 求损失函数=> 求梯度 (偏导数) => 最快下降 => 更新权重和偏差 => 重复下一个小批量的图像数据和标签 为什么要使用100个图像和标签，用这种...您也可以跳过此步骤，当您在输出中实际看到NaN时，可以回到该步骤。 你现在准备好深入 9....如果你有很少的培训数据，即使一个小的网络也可以完成学习。一般来说，你总是需要大量的数据来训练神经网络。
设置clip gradient，用于限制过大的diff 2、不当的损失函数 原因：有时候损失层中loss的计算可能导致NaN的出现。...3、不当的输入 原因：输入中就含有NaN。 现象：每当学习的过程中碰到这个错误的输入，就会变成NaN。观察log的时候也许不能察觉任何异常，loss逐步的降低，但突然间就变成NaN了。...措施：重整你的数据集，确保训练集和验证集里面没有损坏的图片。调试中你可以使用一个简单的网络来读取输入层，有一个缺省的loss，并过一遍所有输入，如果其中有错误的输入，这个缺省的层也会产生NaN。.... 2、为什么Caffe中引入了这个inner_num，inner_num等于什么 从FCN全卷积网络的方向去思考。...，每个参数接收的导数表明其应该如何变化才能使最终损失函数降低，并给定所有其它神经网络单元的状态。
第五课要从头开始搭建自己的神经网络，在这个过程中理解反向传播；第六课要学习各种改进训练防止过拟合的技术、理解卷积，还要讨论数据伦理；第七课要从头开始构建更复杂的ResNet和U-Net，研究各种损失函数...最后，本节课还讨论了在训练神经网络时如何设置最重要的超参数：学习率。我们将看看标签这一重要但很少讨论的话题，并了解fastai提供的一些功能，这些功能可以轻松地将标签添加到图像中。...对于表格数据，我们将看到如何使用分类变量和连续变量，以及如何使用fastai.tabular模块来设置和训练模型。 然后，我们将看到如何使用类似于表格数据的想法来构建协同过滤模型。...下面，我们将接触到以下概念： 激活 参数 图层 损失函数 第五课：反向传播、加速SGD、从头开始搭神经网络 在第5课中，我们将所有训练组合在一起，以便准确理解反向传播时发生了什么，并利用这些知识从头开始创建和训练一个简单的神经网络...△ 常见的有嵌入和无嵌入模型性能比较 第六课：正规化、卷积、数据伦理 这节课将讨论一些改进训练和避免过度拟合的强大技术： Dropout：在训练期间随机删除激活，使模型正规化 数据增强：在训练期间修改模型输入
监督学习：所有输入数据都有确定的对应输出数据，在各种网络架构中，输入数据和输出数据的节点层都位于网络的两端，训练过程就是不断地调整它们之间的网络连接权重。...左上：列出了各种不同网络架构的监督学习，比如标准的神经网络（NN）可用于训练房子特征和房价之间的函数，卷积神经网络（CNN）可用于训练图像和类别之间的函数，循环神经网络（RNN）可用于训练语音和文本之间的函数...右上：NN 可以处理结构化数据（表格、数据库等）和非结构化数据（图像、音频等）。...右下：深度学习能发展起来主要是由于大数据的出现，神经网络的训练需要大量的数据；而大数据本身也反过来促进了更大型网络的出现。...梯度爆炸指神经网络训练过程中大的误差梯度不断累积，导致模型权重出现很大的更新，在极端情况下，权重的值变得非常大以至于出现 NaN 值。
您在这里看到的是，随着训练的进展，训练和测试数据的损失都会下降：这是好的。这意味着神经网络正在学习。X轴表示通过学习循环的迭代次数。 ? 准确性只是正确识别的数字的百分比。...“训练”神经网络实际上意味着使用训练图像和标签来调整权重和偏差，以便最小化交叉熵损失函数。下面是它的工作原理。 交叉熵是训练图像的权重，偏差，像素及其已知标签的函数。...总而言之，训练循环如下所示： 训练数据和标签 => 求损失函数=> 求梯度 (偏导数) => 最快下降 => 更新权重和偏差 => 重复下一个小批量的图像数据和标签 为什么要使用100个图像和标签，用这种...如果你有很少的培训数据，即使一个小的网络也可以完成学习。一般来说，你总是需要大量的数据来训练神经网络。...这样最终可以为您的问题提供一个相当理想的神经网络。 这里例如，我们在第一个卷积层中只使用了4个像素。如果您接受这些权重补丁在训练过程中演变成形状识别器，您可以直观地看到这可能不足以解决我们的问题。
Xavier 与此相似，只是各层的方差几乎相同；但是不同层形状变化很大的网络（在卷积网络中很常见）可能不能很好地处理每层中的相同方差。...特别是在输入数据在一端或两端可能不受限制的情况下，神经网络将在（0,1）之间学习得更好。 ▌一般不用学习率衰减 学习率衰减在 SGD 中更为常见，但 ADAM 很自然地处理了这个问题。...例如，最大池化可以帮助卷积网络对图像中的特征的平移、旋转和缩放变得更加健壮。...调试神经网络 如果你的网络没能很好地进行学习（指在训练过程中损失/准确率没有收敛，或者没有得到预期的结果），那么可以试试以下的技巧： ▌过拟合 如果你的网络没有学习，那么首先要做的第一件事就是对训练点进行过拟合...实战分析 为了使上面所描述的过程更容易让读者理解，我们这儿有一些用于描述我们构建的卷积神经网络的真实回归实验的损失图（通过TesnorBoard）。 起初，这个网络根本没有学习: ?
Xavier 和方差缩放初始化类似，只不过 Xavier 中每一层的方差几乎是相同的；但是如果网络的各层之间规模差别很大（常见于卷积神经网络），则这些网络可能并不能很好地处理每一层中相同的方差。...白化（归一化）输入数据。在训练中，令样本点的值减去数据集的均值，然后除以它的标准差。当网络的权重在各个方向上延伸和扩展的程度越小，你的网络就能更快、更容易地学习。...神经网络的调试 如果网络学习效果很差（指网络在训练中的损失/准确率不收敛，或者你得不到想要的结果），你可以试试下面的这些秘诀： 过拟合！...事实上自然特征呈现出空间局部性也是卷积神经网络能够如此有效的原因！）使用多个图像/通道进行重构时要特别小心；可以使用 numpy.stack() 进行适当的对齐操作。 仔细检查你的损失函数。...案例研究 为了使上文描述的过程更有关联性，下面给出了一些用于描述我们构建的卷积神经网络的部分真实回归实验的损失图（通过 TensorBoard 进行可视化）。 最初，网络完全没有学习： ?
你会看到，随着训练的进行，训练和测试数据的损失会减少，而这个现象是好的，意味着神经网络正在学习。X 轴表示了学习过程中的迭代。 ? 这个准确度只是正确识别的数字的百分比，是在训练和测试集上计算出的。...这非常方便，因为这样的格式和我们神经网络预测输出的格式非常相似，同时它也作为一个 10 值的向量。 「训练」一个神经网络实际上意味着使用训练图像和标签来调整权重和偏置，以便最小化交叉熵损失函数。...一个神经网络必须有某种程度上的约束以使它能够归纳推理它在学习中所学到的东西。 如果你只有很少的训练数据，甚至一个很小的网络都能够用心学习它。一般来说，你总是需要很多数据来训练神经网络。...向卷积层中增加 dropout 不仅减少了测试误差，而且使我们模型的准确率突破 99%，甚至达到了 99.3%。 ? 14、恭喜！ 你已经建立了你的第一个神经网络，并且训练精度达到了 99%。...在这个学习过程中，你所学到的技术，并不局限于 MNIST 数据集。实际上，这些技术在训练神经网络的过程中被广泛使用。作为礼物，下面提供的内容可以用来帮助你回忆已经所学的内容。 ?
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