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训练的神经网络不工作？一文带你跨过这37个坑

检查训练、验证、测试集的预处理 CS231n 指出了一个常见的陷阱：「任何预处理数据（例如数据均值）必须只在训练数据上进行计算，然后再应用到验证、测试数据中。...给输入维度使用一些「奇怪」的数值（例如，每一个维度使用不同的质数），并且检查它们是如何通过网络传播的。 26....克服 NaNs 据我所知，在训练 RNNs 时得到 NaN（Non-a-Number）是一个很大的问题。一些解决它的方法： 减小学习速率，尤其是如果你在前 100 次迭代中就得到了 NaNs。...NaNs 的出现可能是由于用零作了除数，或用零或负数作了自然对数。...尝试逐层评估你的网络，这样就会看见 NaNs 到底出现在了哪里。 ?

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    Introduction to debugging neural networks

    但大多数情况是，NaNs 在前100轮迭代中就出现了，这时候这个答案就非常简单：你的学习率设置的太高了。当学习率非常高时，在训练的前100轮迭代中就会出现NaNs。...尝试不断的把学习率除以3，直到在前100轮迭代中不再出现NaNs。一旦这样做起作用了，你就会得到一个很好的初始学习率。根据我的经验，最好的有效学习率一般在你得到NaNs的学习率的1-10倍以下。...尝试将batch size设为1来检查batch计算中的错误。在代码中加入一些log输出以确保是以你期望的方式运行的。一般来说，通过暴力排查总会找到这些错误。...但你可能发现它不能解决这个问题中最困难的版本。超参数的调整就是其中的关键。也许有人仅仅下载了一个CNN包然后在上面跑自己的数据集，并告诉你超参数的调整并不会带来改变。...神经网络不是输入尺度不变的，尤其当它使用SGD训练而不是其他的二阶方法训练时，因为SGD不是一个尺度不变的方法。在确定缩放尺度之前，花点时间来尝试多次缩放输入数据和输出标签。

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    经验分享 | 解决NN不work的37个方法

    作者举了几个例子，有时候处理图像数据时会宽和高这两个维度混淆，有时候会误把全0输入给网络，或者一直使用同一个batch来训练一个网络。要避免这种错误只要把输入打印出来看一看就好了。 2....可以使用古怪一点的数字作为输入的维度（比如使用几个素数），检查在前馈的过程中每一层的输入输出的维度是否都是正确的。 26....，那代码肯定出了问题）。...有几种方法可以解决这个问题： - 降低学习率，特别是在前100次迭代就得到了 NaNs 的时候； - NaNs 也可能是因为除0操作/对0或负数取对数造成的，检查一下是否有这些问题； - Russell...Stewart 有很好的见解：如何处理 NaNs（这个网站好像没了？）。

    1.3K20

    你应该知道的神经网络调试技巧

    但大多数情况是，NaNs 在前100轮迭代中就出现了，这时候这个答案就非常简单：你的学习率（learn rate）设置的太高了。当学习率非常高时，在训练的前100轮迭代中就会出现NaNs。...尝试不断的把学习率除以3，直到在前100轮迭代中不再出现NaNs。一旦这样做起作用了，你就会得到一个很好的初始学习率。根据我的经验，最好的有效学习率一般在你得到NaNs的学习率的1-10倍以下。...在代码中加入一些log输出以确保是以你期望的方式运行的。一般来说，通过暴力排查总会找到这些错误。一旦网络可以拟合10个样本了，继续尝试拟合100个。...但你可能发现它不能解决这个问题中最困难的版本。超参数的调整就是其中的关键。也许有人仅仅下载了一个CNN包然后在上面跑自己的数据集，并告诉你超参数的调整并不会带来改变。...神经网络不是输入尺度不变的，尤其当它使用SGD训练而不是其他的二阶方法训练时，因为SGD不是一个尺度不变的方法。在确定缩放尺度之前，花点时间来尝试多次缩放输入数据和输出标签。

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    【题解】CSP-J2021_分糖果

    输入格式 输入一行，包含三个正整数 n,L,Rn, L, Rn,L,R，分别表示小朋友的个数、糖果数量的下界和上界。 输出格式 输出一行一个整数，表示你最多能获得的作为你搬糖果的奖励的糖果数量。...样例 #1 样例输入 #1 7 16 23 样例输出 #1 6 样例 #2 样例输入 #2 10 14 18 样例输出 #2 8 样例 #3 样例输入 #3 见附件中的 candy/candy3.in。...样例输出 #3 见附件中的 candy/candy3.ans。 提示 【样例解释 #1】 拿 k=20k = 20k=20 块糖放入篮子里。...设kkk为篮子里的糖果总数,nnn为小朋友的人数，那么ans=k mod nans=k \bmod nans=kmodn ，而k的范围则是L≤k≤RL\leq k \leq RL≤k≤R 。...namespace std; int main(){ int n,l,r; cin>>n>>l>>r;//输入小朋友的个数、糖果数量的下界和上界 if(l/n==r/n){//包含余数中不含n-

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    如何用Python处理自然语言？（Spacy与Word Embedding）

    环境 请点击这个链接（http://t.cn/R35fElv），直接进入咱们的实验环境。 对，你没看错。 你不需要在本地计算机安装任何软件包。...for token in doc: print('"' + token.text + '"') 你会看到，Spacy为我们输出了一长串列表。...没问题，请使用这个链接（http://t.cn/R35MIKh）下载本文用到的全部源代码和运行环境配置文件（Pipenv）压缩包。...愿它在以后的研究和工作中，助你披荆斩棘，马到成功。 加油！ 讨论 你之前做过自然语言处理项目吗？使用过哪些工具包？除了本文介绍的这些基本功能外，你觉得还有哪些NLP功能是非常基础而重要的？...你是如何学习它们的呢？欢迎留言，把你的经验和思考分享给大家，我们一起交流讨论。 延伸阅读 如何高效入门数据科学？ ----

    2.6K21

    独家 | 你的神经网络不起作用的37个理由（附链接）

    本文列举了在搭建神经网络过程中的37个易错点，并给出了解决建议。 有一个网络已经训练了12个小时。一切看起来都很好：梯度是逐渐变化的，损失在减少。但接下来的预测：都是零，所有的图像背景都没有被检测到。...——我问我的电脑，但它没有回答我。 你从哪里开始检查是否你的模型输出了垃圾（例如，预测输出了平均值，或者它的准确性真的很差)？ 由于许多原因，神经网络可能不会进行训练。...确保输入连接到输出 检查一些输入样本是否有正确的标签。同时确保对输入样例进行打乱的方式与输出标签的相同。 5. 输入和输出之间的关系是否过于随机？...也许与随机部分相比，输入输出关系中的非随机部分太小了（人们可能认为股价就是这样的）。即输入与输出不充分相关。没有一种通用的方法来检测这一点，因为这取决于数据的性质。 6. 数据集中是否有太多噪音？...一些解决方法： 降低学习速度，特别是如果你在前100次迭代中得到了NaNs。 NaNs可以由除以0，或0或负数的自然对数产生。 Russell Stewart在如何应对NaN中有很好的建议。

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    SWNE，单细胞的一种高维数据集可视化方法

    SWNE使用非负矩阵分解方法分解基因表达矩阵到生物学相关的因素中，嵌入细胞、因素信息至二维可视化结果，并使用相似矩阵确保在高维空间中接近的细胞在可视化结果中也相邻/接近。...，虽然一些更新的方法UMAP解决了在数据中捕获全局结构的问题，但是，目前为止尚没有一种方法可以直接将生物信息嵌入到可视化的结果中。...## 清空环境，加载R包 rm(list = ls()) getOption('timeout') options(timeout = 10000) suppressPackageStartupMessages...#### 此流程说明如何产生SWNE的结果图（以经典的pbmc3k数据进行演示） #### ## step 0：清空变量，设置环境，加载R包 #### rm(list = ls()) getOption...我们可以使用独立成分分析(ICA)、非负SVD (nnsvd)或完全随机的初始化来初始化NMF。 ## ICA被推荐用于大多数数据集。RunNMF的输出是基因load(W)和NMF嵌入(H)的列表。

    1.1K61

    「R」用purrr实现迭代

    迭代方式主要有两种： 命令式编程 - for和while 函数式编程 - purrr 准备工作 purrr是tidyverse的核心r包之一，提供了一些更加强大的编程工具。...，我们可以先将for循环包装在函数中，然后再调用函数，而不是使用for循环，因此for循环在R中不像在其他编程语言中那么重要。...接下来我们将学习和使用purrr包，它提供的函数可以替代很多常见的for循环应用。R基础包中的apply应用函数族也可以完成类似的任务，但purrr包的函数更一致，也更容易学习。...当检查多个模型时，有时候我们需要提取像R方这样的摘要统计量，要想完成这个任务，我们需要先运行summary()函数，然后提取结果中的r.squared： models %>% map(summary...第2个参数是列表的一个列表，给出了要传给各个函数的不同参数。随后的参数要传给每个函数。

    4.8K20

    独家 | 你的神经网络不起作用的37个理由（附链接）

    你从哪里开始检查是否你的模型输出了垃圾（例如，预测输出了平均值，或者它的准确性真的很差)？ 由于许多原因，神经网络可能不会进行训练。在许多调试过程中，我经常发现自己在做同样的检查。...确保输入连接到输出 检查一些输入样本是否有正确的标签。同时确保对输入样例进行打乱的方式与输出标签的相同。 5. 输入和输出之间的关系是否过于随机？...也许与随机部分相比，输入输出关系中的非随机部分太小了（人们可能认为股价就是这样的）。即输入与输出不充分相关。没有一种通用的方法来检测这一点，因为这取决于数据的性质。 6. 数据集中是否有太多噪音？...neural-networks-3/#gradcheck 3https://www.coursera.org/lecture/machine-learning/gradient-checking-Y3s6r...一些解决方法： 降低学习速度，特别是如果你在前100次迭代中得到了NaNs。 NaNs可以由除以0，或0或负数的自然对数产生。 Russell Stewart在如何应对NaN中有很好的建议。

    78120

    「Workshop」第二十二期 purrr

    ，再返回一个新的向量，这个新的向量的长度和原来的一样长，向量元素的名称也是一样的；输出向量的类型由map函数的后缀来表明： map() makes a list. map_lgl() makes a logical...##另一个例子：计算每列中unique的元素的个数 map_int(iris, function(x) length(unique(x))) #> Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length...，输出也是一个对原来的函数修饰的版本 现在以一个线性回归的例子来展示这两个函数的用法： ##生成数据 dat = structure(list(group = c("a", "a", "a", "a",...produced" # # [[2]]$messages # character(0) Others Creating Nested Data Frames 将多个数据框存到一个大的数据框里面：...transpose函数 flatten_**函数的作用是将list"压平"，也就是将list的层级结构给去了： flatten_lgl() returns a logical vector flatten_int

    70110

    你的神经网络不起作用的37个理由

    ，并给出了解决建议。...你从哪里开始检查是否你的模型输出了垃圾（例如，预测输出了平均值，或者它的准确性真的很差)？ 由于许多原因，神经网络可能不会进行训练。在许多调试过程中，我经常发现自己在做同样的检查。...也许与随机部分相比，输入输出关系中的非随机部分太小了（人们可能认为股价就是这样的）。即输入与输出不充分相关。没有一种通用的方法来检测这一点，因为这取决于数据的性质。 6. 数据集中是否有太多噪音？...克服NaN 在训练RNN时，据我所知，得到一个NaN（Non-a-Number）是一个更大的问题。一些解决方法： 降低学习速度，特别是如果你在前100次迭代中得到了NaNs。...NaNs可以由除以0，或0或负数的自然对数产生。 Russell Stewart在如何应对NaN中有很好的建议。

    77600

    ECCV 2018 专场7

    link: https://github.com/amusi/daily-paper-computer-vision PS：记得顺手点一下"文末的广告"，给个赞哦~ ECCV 2018是计算机视觉领域中的顶级会议...许多应用存在两个主要挑战：1）缺少对齐的训练对（aligned training pairs）2）来自单个输入图像的多个可能输出。...在这项工作中，我们提出了一种基于disentangled representation的方法，用于在没有成对训练图像的情况下产生多样化的输出。...我们的模型采用从给定输入中提取的编码内容特征和从属性空间采样的属性向量，以在测试时产生不同的输出。...提出了一种分阶段（stagewise）方法，以结合高置性对象区域来学习SPG掩模。注意力图中的高置信区域用于逐步学习SPG掩模。然后将掩模用作辅助像素级监督，以便于分类网络的训练。

    49120

    RxJava之背压策略

    所以RxJava的背压策略(Backpressure)是指处理上述上游流速过快现象的一种策略。 类似 Java中的线程池 中的饱和策略RejectedExecutionHandler。...BackpressureStrategy.LATEST 处理方式：丢弃缓存区满后处理缓冲区数据期间发送过来的非最后一个事件。下面示例代码输出了 129 个事件，下面的源码分析会介绍。...然后 onNext 中每传递一个事件就通过BackpressureHelper.produced(this, 1)将value 减 1....= r不成立，在e == r的判断中，在从onNext过来时empty为false，所以直接跳出 for循环。...BUFFER：超过observeOn配置的bufferSize则缓存到上游的缓冲队列，等待下游消耗了容量的3/4的事件之后，在继续发送上游缓存的事件给下游。

    80520

    47-R编程（九：多线程操作之parallel）

    有的时候，我们使用R 总是感觉速度不够快，而实际上有很大一部分的程序是可以通过多线程进行并行运算的。...接着我们配置一下，初始化分配给R 的核心数： no_cores <- detectCores() - 2 cl <- makeCluster(no_cores) 接着我们就可以使用lapply()函数的并行版本...3）变量作用域 局部调用 在调用时，分配的核心相当于新的环境。我们必须要在parAapply函数内部重新调用值或者加载包。...errors; first error: 找不到对象'a' 对于环境中的变量，可以使用clusterExport 加载，而包可以使用clusterEvalQ 加载： clusterExport(cl...但对于包中的函数，还是需要专门的使用clusterEvalQ 加载。 4）小建议 运行完毕后释放内存 stopCluster(cl)

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