【GiantPandaCV导语】在CNN的训练中，权重初始化是一个比较关键的点。好的权重初始化可以让网络的训练过程更加稳定和高效。...本文为大家介绍了kaiming初始化以及详细的推导过程，希望可以让大家更好的理解CNN初始化。...1.为什么需要好的权重初始化 网络训练的过程中, 容易出现梯度消失(梯度特别的接近0)和梯度爆炸(梯度特别的大)的情况,导致大部分反向传播得到的梯度不起作用或者起反作用....那么我们可以用一个随机变量 表示48个输入, 也可以用一个随机变量 表示27个卷积参数, 亦可以用一个随机变量 表示4个输出值. 3.2几个公式 式表示独立随机变量之和的方差等于各变量的方差之和...同样的想法是, 一个 的值是很多个 求得到, 继续通过多个独立同分布变量求一个变量(梯度)的方差.
它返回一个(梯度，变量)对列表，其中“梯度”是“变量”的梯度。注意，“梯度”可以是一个张量，一个索引切片，或者没有，如果给定变量没有梯度。...返回:(梯度，变量)对的列表。变量总是存在的，但梯度可以是零。...例如动量和Adagrad使用变量来累积更新。如果出于某种原因需要这些变量对象，这个方法提供了对它们的访问。使用get_slot_names()获取优化器创建的slot列表。...Python函数，它不接受任何参数，并计算要最小化的值。...最小化(和梯度计算)是针对var_list的元素完成的，如果不是没有，则针对在执行loss函数期间创建的任何可训练变量。
机器学习方法如下：它没有为每个特定的任务编写相应的程序，而是收集大量事例，为给定输入指定正确输出。算法利用这些事例产生程序。...2012年的ILSVRC-2012竞赛中的ImageNet提供一个包含120万张高分辨率训练图像的数据集。测试图像没有标注，参赛者需要识别图像中对象的类型。...RNN强大的计算能力和梯度消失（或爆炸）使其很难训练。通过多层反向传播时，若权重很小，则梯度呈指数缩小；若权重很大，则梯度呈指数增长。...信念网络是由随机变量组成的有向非循环图，可推断未观测变量的状态，还可以调整变量间的交互，使网络更可能产生训练数据。...十、深度自动编码器（Deep Auto-encoders） 该架构提供了两种映射方式，好像是一个做非线性降维非常好的方法，它在训练事例的数量上是线性的（或更好的），而最终编码模型相当紧凑和快速。
它返回一个(梯度，变量)对列表，其中“梯度”是“变量”的梯度。注意，“梯度”可以是一个张量，一个索引切片，或者没有，如果给定变量没有梯度。...返回：(梯度，变量)对的列表。变量总是存在的，但梯度可以是零。...最小化(和梯度计算)是针对var_list的元素完成的，如果不是没有，则针对在执行loss函数期间创建的任何可训练变量。...检查点是私有格式的二进制文件，它将变量名映射到张量值。检查检查点内容的最佳方法是使用保护程序加载它。保护程序可以自动编号检查点文件名与提供的计数器。这允许你在训练模型时在不同的步骤中保持多个检查点。...当从Python迭代器提供训练数据时，通常将StopIteration添加到这个列表中。3、clear_stopclear_stop()清除停止标志。
构建一个支持日期格式的模型可增加其灵活性，能够在任何平台上良好运行。基准脚本是为了支持 NCHW 和 NHWC 而编写的。使用 GPU 训练模型时会经常用到 NCHW。...训练期间，训练的变量值通过聚合的梯度和增量进行更新。...拷贝，在每个 GPU 上放置每个训练变量相同的副本，在变量数据立即可用时，正向计算和反向计算立即开始。所有 GPU 中的梯度都会被累加，累加的总和应用于每个 GPU 变量副本，以使其保持同步。...通过将完全聚合的梯度应用于变量的每个 GPU 副本，使得这些值在 GPU 之间保持同步。 因为变量和数据在训练的初始阶段就准备好了，所以训练的前向计算可以立即开始。...分布式训练中的变量复制 上述变量复制的方法可扩展到分布式训练中。一种类似的方法是：完全地聚合集群中的梯度，并将它们应用于每个本地副本。
文中选择 Mask R-CNN 模型的关键原因有三个： 大型数据集上的 Mask R-CNN 分布式数据并行训练可增加通过训练管道的图像吞吐量，并缩短训练时间。...分布式训练中的同步 Allreduce 梯度 分布式 DNN 训练的主要挑战在于，在应用梯度来更新跨多个节点的多个 GPU 上的模型权重之前，需要在同步步骤中对所有 GPU 的反向传播过程中计算出的梯度进行...要在指定主机上开始训练，Amazon SageMaker 会从训练图像运行一个 Docker 容器，然后使用提供信息（如超参数和输入数据位置）的入口点环境变量调用入口点脚本。...由于 Amazon SageMaker 在入口点环境变量中为每个节点提供其逻辑主机名，因此节点可以直观地确定其是主节点或非主节点。...不要对任何数据源的训练时间性能进行假设。训练时间性能取决于众多因素；最好的做法是进行试验与测量。
，梯度最大，初始化全为0就可以啦 任何关于梯度的操作，比如clipping, rounding, max/min都可能产生类似的问题 ReLU相对Sigmoid优点：单侧抑制；宽阔的兴奋边界；稀疏激活性...；解决梯度消失 初始化权重 一般说随机初始化为一些小的数，没那么简单，一些网络结构需要一些特定的初始化方法，初始化不好很可能得不到文章上的效果！...researcher在相似的任务上结构，一般256-1024 太多：训练慢，难去除噪声(over-fitting) 太少：拟合能力下降 考虑真实变量有多少信息量需要传递，然后再稍微增加一点（考虑dropout...，同时增加反向传播的梯度信号，提供了额外的正则化 1x1卷积，夸通道组织信息，提高网络表达，可对输出降维，低成本，性价比高，增加非线性映射，符合Hebbian原理 NIN增加网络对不同尺度的适应性，类似...+gate结构 一般生成模型可以参考GAN，VAE，产生随机变量 RL的框架结合 数据量少考虑简单的MLP 预测采用层级结构降低训练复杂度 设计采样方法，增加模型收敛速度 增加多级shortcut结构
但是呢，只有极少数情况下，你才能拿到足够的数据，这样看来，深度学习也就没那么大用处了。...在原始实验对照中，作者仅仅训练了20轮，这样的话，可能是训练的次数不够。仅仅有10个样本，仅仅训练了20轮，那么结果是我们仅仅进行了200次的梯度更新。...然而要想完整的训练一遍我们所有的数据，我们需要6000次的梯度更新。进行上百轮、上千轮训练是很正常的。我们大概会有1000000梯度更新。...这个黑箱有海量的参数，只要你能够提供足够多的数据（这里足够多所代表的数据量在一百万和葛立恒数之间），你就能学习到任何的函数。很明显，神经网络极其的灵活，它的灵活性是神经网络之所以取得成功的部分原因。...像dropout与随机梯度下结合，就会起到bagging算法的作用。我们只不过使用网络参数来代替输入变量。降低方差的技术，比如说dropout，专属于训练过程，在某种程度上来说，其他模型很难使用。
为了解决这个错误，我们可以采取以下步骤：检查特征名称：首先，我们需要检查特征名称，确保它们不包含任何非法字符。特别是要避免使用方括号或小于号作为特征名称。...XGBoost最初由陈天奇于2014年开发，其目标是提供一个可拓展、高效、灵活且易于使用的梯度提升框架。XGBoost通过优化决策树模型的训练过程，达到更高的精度和更快的训练速度。...XGBoost的特点以下是XGBoost的主要特点：提升模型性能：XGBoost采用了梯度提升算法（Gradient Boosting），能够有效地提升模型的准确性和泛化能力。...灵活性：XGBoost提供了丰富的参数设置，可以根据具体需求进行调整和优化。XGBoost的应用场景XGBoost广泛应用于各种机器学习任务中，特别是在结构化数据和表格数据的处理中表现出色。...训练模型：使用训练集对XGBoost模型进行训练，通过梯度提升算法逐步提升模型的准确性。评估模型：使用测试集评估模型的性能，可以使用各种指标如准确率、均方根误差（RMSE）等。
实际上一个好的初始化是我们能够训练深度神经网络的原因。 以下是何恺明论文中的关键思想，他们展示了初始化应该具备的条件，以便使用 ReLU 激活函数正确初始化 CNN。...通过独立变量的乘积的方差公式： ? 它变成了： ? 然后，如果我们让权重 w 的均值为 0，就会得到： ? 通过 König-Huygens 性质： ? 最终得到： ?...在一个 22 层的 ReLU CNN 上使用 Glorot（蓝色）初始化和 Kaiming 的初始化方法进行训练时的对比。使用 Glorot 初始化的模型没有学到任何东西。 这幅图是不是很熟悉？...使用 Xavier/Glorot 初始化训练的网络没有学到任何东西。 现在猜一下 Keras 中默认的初始化是哪一种？ 没错！...可以看到，现在我们有一些梯度，如果希望模型能够学到一些东西，这种梯度就是一种好现象了。 现在，如果我们训练一个新的模型，就会得到下面的学习曲线： ?
目前代码实现了CNN和LSTM两个网络，整个代码分为四部分： Config：项目中涉及的参数； CNN：卷积神经网络结构； LSTM：长短期记忆网络结构； TrainProcess： 模型训练及评估...，参数model控制训练何种模型（CNN or LSTM）。...else: raise ValueError('"CNN" or "LSTM" is expected, but received "%s".' % model)...LSTM": data = data.view(-1, 28, 28) self.optimizer.zero_grad() # 将梯度归零...label) # 得到损失函数 loss.backward() # 反向传播 self.optimizer.step() # 通过梯度做一步参数更新
好处：利用了模型大量参数所提供的自由度，有效的节省了训练开销。 （补充：是一个概率生成模型，与传统的判别神经网络不同的是，生成模型建立了观察数据和标签之间的联合分布，而判别模型只评估了条件概率。 ...DBN遇到的问题：需要为训练提供一个有标签的样本集；学习过程较慢；不适当的参数选择导致学习收敛于局部最优解。 ...由于CNN的特征检测层通过训练数据进行学习，所以在使用CNN时，避免了显示的特征抽取，而隐式地从训练数据中进行学习；再者由于同一特征映射面上的神经元权值相同，所以网络可以并行学习，这也是卷积网络相对于神经元彼此相连网络的一大优势...答：共线性：多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。 共线性会造成冗余，导致过拟合。 解决方法：排除变量的相关性／加入权重正则。 11、为什么引入非线性激励函数？ ...八、CNN常见的问题 1、梯度消失问题：过多的层数会导致梯度消失，解决手段：减少层数；增大学习率；用Relu代替sigmoid。
好处：利用了模型大量参数所提供的自由度，有效的节省了训练开销。 （补充：是一个概率生成模型，与传统的判别神经网络不同的是，生成模型建立了观察数据和标签之间的联合分布，而判别模型只评估了条件概率。...DBN遇到的问题：需要为训练提供一个有标签的样本集；学习过程较慢；不适当的参数选择导致学习收敛于局部最优解。...由于CNN的特征检测层通过训练数据进行学习，所以在使用CNN时，避免了显示的特征抽取，而隐式地从训练数据中进行学习；再者由于同一特征映射面上的神经元权值相同，所以网络可以并行学习，这也是卷积网络相对于神经元彼此相连网络的一大优势...答：共线性：多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。 共线性会造成冗余，导致过拟合。 解决方法：排除变量的相关性／加入权重正则。 11、为什么引入非线性激励函数？...八、CNN常见的问题 1、梯度消失问题：过多的层数会导致梯度消失，解决手段：减少层数；增大学习率；用Relu代替sigmoid。
现在让我们了解一下是什么导致了我在文章开头展示的训练曲线。 学习模型过程中出现错误时，检查一下梯度的表现通常是一个好主意。我们可以使用下面的方法得到每层梯度的平均值和标准差： ?...实际上一个好的初始化是我们能够训练深度神经网络的原因。 以下是何恺明论文中的关键思想，他们展示了初始化应该具备的条件，以便使用 ReLU 激活函数正确初始化 CNN。...在一个 22 层的 ReLU CNN 上使用 Glorot（蓝色）初始化和 Kaiming 的初始化方法进行训练时的对比。使用 Glorot 初始化的模型没有学到任何东西。 这幅图是不是很熟悉？...使用 Xavier/Glorot 初始化训练的网络没有学到任何东西。 现在猜一下 Keras 中默认的初始化是哪一种？ 没错！...可以看到，现在我们有一些梯度，如果希望模型能够学到一些东西，这种梯度就是一种好现象了。 现在，如果我们训练一个新的模型，就会得到下面的学习曲线： ?
好处：利用了模型大量参数所提供的自由度，有效的节省了训练开销。 （补充：是一个概率生成模型，与传统的判别神经网络不同的是，生成模型建立了观察数据和标签之间的联合分布，而判别模型只评估了条件概率。...DBN遇到的问题：需要为训练提供一个有标签的样本集；学习过程较慢；不适当的参数选择导致学习收敛于局部最优解。...由于CNN的特征检测层通过训练数据进行学习，所以在使用CNN时，避免了显示的特征抽取，而隐式地从训练数据中进行学习；再者由于同一特征映射面上的神经元权值相同，所以网络可以并行学习，这也是卷积网络相对于神经元彼此相连网络的一大优势...共线性：多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。 共线性会造成冗余，导致过拟合。 解决方法：排除变量的相关性／加入权重正则。 为什么引入非线性激励函数？...CNN常见的问题 1、梯度消失问题：过多的层数会导致梯度消失，解决手段：减少层数；增大学习率；用Relu代替sigmoid。
在各种优化算法中，共轭梯度法是非常重要的一种。其优点是所需存储量小，具有逐步收敛性，稳定性高，而且不需要任何外来参数。 ...DeConvNet DeConvNet工作的基本原理是，每层训练过的CNN后面都连一层“deconvet”，它会提供一条返回图像像素的路径。输入图像进入CNN之后，每一层都计算激活。然而向前传递。...ZF Net不仅是2013年比赛的冠军，还对CNN的运作机制提供了极好的直观信息，展示了更多提升性能的方法。论文所描述的可视化方法不仅有助于弄清CNN的内在机理，也为优化网络架构提供了有用的信息。...区域 CNN：R-CNN(2013年)、Fast R-CNN(2015年)、Faster R-CNN(2015年) 一些人可能会认为，R-CNN的出现比此前任何关于新的网络架构的论文都有影响力。...该模块可以放入CNN的任何地方中，可以帮助网络学习如何以在训练过程中最大限度地减少成本函数的方式来变换特征图。 为什么重要? CNN的改进不一定要到通过网络架构的大改变来实现。
经过几轮的这种卷积、池化操作，将最后取得的特征传递给一个全连接网络，这就实现了一个CNN网络的向前传播。 ? image.png 当然，为了训练权值，我们还需要用到向后传播。...梯度 根据反向梯度的法则，我们需要求得w变化最小值。 ? image.png 推导过程同上。 也就是偏置项的梯度就是卷积层所有误差项之和。 代码实现 代码使用tensorflow工具。...TensorFlow将完全开源，任何人都可以用。 不得不说这个工具的强大。 首先需要安装anaconda。...= 2051: raise ValueError( 'Invalid magic number %d in MNIST image file: %s' %...只截取了一部分的数值，训练时间较长，获取大量练习后能达到准确率为0.95以上。 OK，打完收工。
import theano import theano.tensor as T 符号变量 Theano 拥有自己的变量和函数，定义如下： x = T.scalar() x 变量可以用在表达式中： y...| [@E] | |TensorConstant{2} [@F] |TensorConstant{1} [@G] ''' 表达式求值 提供将变量映射到值的...在这里，我们使用 SGD随机梯度下降）作为我们可训练权重的优化算法。 对这个示例执行更多的"数据分析" 我们在这里做的很好，但是在现实世界中由于过拟合而无法使用。让我们尝试用交叉验证来解决它。...SGD(self, training_data, epochs, mini_batch_size, eta, test_data=None): """使用小批量随机梯度下降训练神经网络...它还有助于缓解梯度消失问题，这是网络的较低层训练得非常缓慢的问题，因为通过各层的梯度呈指数下降。 （简而言之）消失梯度问题取决于激活函数的选择。
DeConvNet DeConvNet工作的基本原理是，每层训练过的CNN后面都连一层“deconvet”，它会提供一条返回图像像素的路径。输入图像进入CNN之后，每一层都计算激活。然而向前传递。...ZF Net不仅是2013年比赛的冠军，还对CNN的运作机制提供了极好的直观信息，展示了更多提升性能的方法。论文所描述的可视化方法不仅有助于弄清CNN的内在机理，也为优化网络架构提供了有用的信息。...区域CNN：R-CNN，Fast R-CNN，Fater R-CNN 一些人可能会认为，R-CNN的出现比此前任何关于新的网络架构的论文都有影响力。...该模块可以放入CNN的任何地方中，可以帮助网络学习如何以在训练过程中最大限度地减少成本函数的方式来变换特征图。 为什么重要? CNN的改进不一定要到通过网络架构的大改变来实现。...机器学习 ML模型 中 方法一（na.roughfix）简单粗暴，对于训练集,同一个class下的数据，如果是分类变量缺失，用众数补上，如果是连续型变量缺失，用中位数补。
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