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UMCP提出对损失函数进行可视化，以提高神经网络的训练能力

众所周知，某些网络体系结构的设计（例如，跳过连接）能够产生更容易进行训练的损失函数，且用精心挑选的参数（批量大小，学习速率，优化器）进行训练则能够产生可以进行更好泛化的最小化值。...所提出的过滤器正则化方案用于比较两张图之间的锐度/平面度。 可以这样说，训练神经网络需要最小化高维非凸损失函数，从理论上而言，这是一项艰难的任务，但有时在实践中是很容易实现的。...尽管训练通用神经损失函数（Blum和Rivest于1989年提出）具有NP级难度指数，简单的梯度方法也经常能够发现全局最小值（参数配置具有零或接近零的训练损失），即使是在训练之前对数据和标签进行随机化的情况下也是如此...但是，这种良好的行为并不是普遍存在的，神经网络的可训练性高度依赖于网络体系结构设计的选择、优化器的选择、变量的初始化以及各种其他考虑因素。...为了以一种有意义的方式实现这一目标，我们提出了一个简单的“过滤器正则化”方案，使得我们能够对通过不同方法找到的不同最小值进行并行比较。

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快速图像风格转换代码解析

，获取图像信息 训练该神经网络，通过该网络处理图像， 再通过slim-vgg处理，计算两个神经网络间处理图像的损失， 使损失按照比例达到最优...(args.conf) main(FLAGS) 4 配置文件内容 配置文件中包含了目标图像风格图片,损失权重,神经网络模型等,以cubist风格为例,解析如下: 【conf/cubist.yml...return sess.run(features) 【搭建神经网络:net_factory.py】 '''slim''' slim = tf.contrib.slim '''神经网络映射,训练的模型使用...,不进行深度处理;第二阶段根据读取的原始数据,对图像进行归一化处理,即RGB通道减去各自通道的均值;第三阶段是利用神经网络对图像数据进行提取,获取图像风格则进一步利用Gram矩阵进行计算,提取图像内容则可用直接使用...NN提取的内容. (3) 图像处理过程中,使用了图形级联(tf.concat)与拆解(tf.split),其中级联是将神经网络提取的图像内容与图像原始内容级联,后续计算进行拆解计算内容损失. (4) 为防止计算损失时出现过拟合或欠拟合

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    马里兰大学帕克分校提出对“损失函数”进行“可视化”，以提高神经网络的训练能力

    众所周知，某些网络体系结构的设计（例如，跳过连接）能够产生更容易进行训练的损失函数，且用精心挑选的参数（批量大小，学习速率，优化器）进行训练则能够产生可以进行更好泛化的最小化值。...可以这样说，训练神经网络需要最小化高维非凸损失函数，从理论上而言，这是一项艰难的任务，但有时在实践中是很容易实现的。...尽管训练通用神经损失函数（Blum和Rivest于1989年提出）具有NP级难度指数，简单的梯度方法也经常能够发现全局最小值（参数配置具有零或接近零的训练损失），即使是在训练之前对数据和标签进行随机化的情况下也是如此...但是，这种良好的行为并不是普遍存在的，神经网络的可训练性高度依赖于网络体系结构设计的选择、优化器的选择、变量的初始化以及各种其他考虑因素。...为了以一种有意义的方式实现这一目标，我们提出了一个简单的“过滤器正则化”方案，使得我们能够对通过不同方法找到的不同最小值进行并行比较。

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    神经网络的压缩方法总结

    这篇论文第一次给出了关于如何对网络进行二值化和如何训练二值化神经网络的方法。...二值网络的梯度下降 现在的神经网络几乎都是基于梯度下降算法来训练的，但是二值网络的权重只有 ±1，无法直接计算梯度信息，也无法进行权重更新。...为解决这个问题，Courbariaux等人提出二值连接（binary connect）算法，该算法采取单精度与二值结合的方式来训练二值神经网络，这是第一次给出了关于如何对网络进行二值化和如何训练二值化神经网络的方法....$$ 进行随机的二值化，即对每一个权重，以一定概率取 ±1 2，如何计算二值权重的梯度？ 二值权重的梯度为0，无法进行参数更新。...二值连接算法改进 之前的二值连接算法只对权重进行了二值化，但是网络的中间输出值依然是单精度的，于是 Rastegari 等人对此进行了改进，提出用单精度对角阵与二值矩阵之积来近似表示原矩阵的算法，以提升二值网络的分类性能

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    6种神经网络的压缩方法

    这篇论文第一次给出了关于如何对网络进行二值化和如何训练二值化神经网络的方法。...现在的神经网络几乎都是基于梯度下降算法来训练的，但是二值网络的权重只有 ±1±1，无法直接计算梯度信息，也无法进行权重更新。...为解决这个问题，Courbariaux 等人提出二值连接（binary connect）算法，该算法采取单精度与二值结合的方式来训练二值神经网络，这是第一次给出了关于如何对网络进行二值化和如何训练二值化神经网络的方法...符号函数 sign (x) 定义如下： 进行随机的二值化，即对每一个权重，以一定概率取 ±1±1。‍ 如何计算二值权重的梯度？ 二值权重的梯度为 0，无法进行参数更新。...，以提升二值网络的分类性能，弥补二值网络在精度上弱势。

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    6种卷积神经网络压缩方法

    这篇论文第一次给出了关于如何对网络进行二值化和如何训练二值化神经网络的方法。...现在的神经网络几乎都是基于梯度下降算法来训练的，但是二值网络的权重只有 ±1±1，无法直接计算梯度信息，也无法进行权重更新。...为解决这个问题，Courbariaux 等人提出二值连接（binary connect）算法，该算法采取单精度与二值结合的方式来训练二值神经网络，这是第一次给出了关于如何对网络进行二值化和如何训练二值化神经网络的方法...符号函数 sign (x) 定义如下： 进行随机的二值化，即对每一个权重，以一定概率取 ±1±1。‍ 2. 如何计算二值权重的梯度？ 二值权重的梯度为 0，无法进行参数更新。...，以提升二值网络的分类性能，弥补二值网络在精度上弱势。

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    6 种 卷积神经网络压缩方法

    这篇论文第一次给出了关于如何对网络进行二值化和如何训练二值化神经网络的方法。...现在的神经网络几乎都是基于梯度下降算法来训练的，但是二值网络的权重只有 ±1±1，无法直接计算梯度信息，也无法进行权重更新。...为解决这个问题，Courbariaux 等人提出二值连接（binary connect）算法，该算法采取单精度与二值结合的方式来训练二值神经网络，这是第一次给出了关于如何对网络进行二值化和如何训练二值化神经网络的方法...符号函数 sign (x) 定义如下： 进行随机的二值化，即对每一个权重，以一定概率取 ±1±1。 b. 如何计算二值权重的梯度？ 二值权重的梯度为 0，无法进行参数更新。...以提升二值网络的分类性能，弥补二值网络在精度上弱势。

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    （数据科学学习手札36）tensorflow实现MLP

    中的MLP来实现多层感知机之外，利用tensorflow来实现MLP更加形象，使得使用者对要搭建的神经网络的结构有一个更加清醒的认识，本文就将对tensorflow搭建MLP模型的方法进行一个简单的介绍...，依然以MNIST手写数字数据集作为演示，上一篇中我们利用一层输入层+softmax搭建的分类器在MNIST数据集的测试集上达到93%的精度，下面我们使用加上一层隐层的网络，以及一些tricks来看看能够提升多少精度...过拟合是机器学习尤其是神经网络任务中经常发生的问题，即我们的学习器将训练集的独特性质当作全部数据集的普遍性质，使得学习器在训练集上的精度非常高，但在测试集上的精度却非常低（这里假设训练集与测试集数据分布一致...），而除了随机梯度下降的一系列方法外（如上一篇中我们提到的在每轮训练中使用全体训练集中一个小尺寸的训练批来进行本轮的参数调整），我们可以使用类似的思想，将神经网络某一层的输出节点数据随机丢弃一部分，即令这部分被随机选中的节点输出值令为...，我们激活当前会话中所有计算部件，并定义训练步数为15000步，每一轮迭代选择一个批量为100的训练批来进行训练，dropout的keep_prob设置为0.76，并在每50轮训练完成后将测试集输入到当前的网络中计算预测精度

    1.7K40

    TensorFlow和深度学习入门教程

    理论：训练神经网络 我们将首先观察正在接受训练的神经网络。代码将在下一节中进行说明，因此您先不需要看。 我们的用神经网络训练手写数字，并对它们进行分类，即将手写数字识别为0，1，2等等，最多为9。...梯度下降算法遵循最快速下降到局部最小值的路径。训练图像也会在每次迭代中更改，以便我们收敛到适用于所有图像的局部最小值。 “ 学习率”：您无法在每次迭代时以渐变的整个长度更新您的权重和偏差。...良好的解决方案是开始快速，并将学习速率以指数方式衰减为0.0001。 这一点变化的影响是壮观的。您可以看到大部分噪音已经消失，测试精度现在高达98％以上 ? 还要看训练精度曲线。...在我们继续之前，总结一下我们迄今为止所尝试的所有工具： ? 无论我们做什么，我们似乎无法以显著的方式打破98％的障碍，我们的损失曲线仍然表现出“过拟合”的问题。什么是真正的“过拟合”？...实际上，在最大池层中，神经元输出以2x2为一组进行处理，只保留最多一个。 有一种更简单的方法：如果您以2像素而不是1像素的速度滑过图像，则还会获得较少的输出值。

    1.4K60

    深度学习-TensorFlow张量和常用函数

    tf.Tensor: shape=(), dtype=float64, numpy=21.0> In [11]: tf.reduce_sum(i, axis=0) Out[11]: tf.Tensor...: shape=(2,), dtype=float64, numpy=array([ 6., 15.])> tf.Variable tf.Variable()将函数标记为可训练，被标记的变量会在反向传播中记录梯度信息...神经网络中常用该函数来标记待训练的参数。...： 先生成正态分布的随机数 再将随机数标记为可训练，这样在神经网络的反向传播中就可以通过梯度下降更新参数w了 数学运算 四则运算：tf.add(t1,t2)、tf.subtract、tf.multiply...、tf.divide 平方、次方与开方：tf.square、tf.pow(t,n次方)、tf.sqrt 矩阵乘：tf.matmul 注意：只有维度相同的两个张量才能进行四则运算 tf.data.Dataset.from_tensor_slices

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    深度神经网络基础知识

    过采样：重复包含代表性不足类别的一些训练实例有助于提升模型精度。 欠采样：对数据量大的类别进行采样，降低二者的不平衡程度。 数据扩充：对数据量小的类别进行扩充。...有时难以将指标转化为损失函数，要知道，损失函数需要在只有小批量数据时即可计算（理想情况下，只有一个数据点时，损失函数应该也是可计算的），而且还必须是可微的（否则无法用反向传播来训练网络）。...下表 4-1 列出了常见问题类型的最后一层激活和损失函数，可以帮你进行选择。...反向传播算法是训练神经网络的核心算法，它可以根据定义好的损失函数优化神经网络中参数的取值。 ...原理：在训练神经网络时，不断保持和更新每个参数的滑动平均值，在验证和测试时，参数的值使用其滑动平均值，能有效提高神经网络的准确率。

    1.4K20

    TensorFlow从1到2 - 1 - 深度神经网络

    以一个识别汽车图片的网络为例，来模拟这种理解，如下图所示。 网络中有两个隐藏层。第一个隐藏层，接收图像像素数据，输出表示形状的概念。...第二个隐藏层，接收上一层输出的几何形状信息，输出表示汽车零部件的概念。最后到网络的输出层，进行最终的判断——是否可以分类为汽车。 ? 这是对网络隐藏层一种理想的解释。...然而，该定理并不能指出网络具体要多“宽”，也不能保证训练算法能够学得这个函数。对于逼近一个复杂的函数，有可能需要隐藏层宽到不可实现，也有可能训练产生记忆效果而无法有效的泛化。...以MNIST识别为例，使用在上一主题中构建好的全连接网络进行训练，测试结果如下表所示： 隐层数量 每隐层神经元数 迭代次数 识别精度 代码 1 隐层x1 100 30 95.25% tf_2-1_1_...4 隐层x4 100 60 96.08% tf_2-1_4_hidden_layers.py 随着隐藏层数量的增加，识别精度增长并不显著，当隐藏层数量增加到4层时，收敛不仅需要更多的迭代次数，识别精度反而开始下降了

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    黑客视角：避免神经网络训练失败，需要注意什么？

    设置的时间段太少，无法在大型数据集上正确训练模型。你可能有一个相当大的数据集，例如 ImageNe，并且你不允许模型（不是预先训练的模型）通过数据进行足够数量的迭代。...数据集中有一个主要的类不平衡，但是你得到了一个很好的精度分数，你就陷入了精度悖论。部署模型时，它无法检测次要类。 以上问题是深度学习实践者在日常工作中遇到的最普遍的问题。...通过匹配输出分布，训练学生网络以与教师相同的方式进行泛化。但这里有一个小问题：交叉熵损失被软目标（如教师网络所产生的）而不是硬目标所取代，然后转移到学生网络。...模型量化直接关系到数值精度，如 float64、float32、float16、int8、int16 等。深度学习模型通常在所有计算中使用 float32 精度，这代表着网络参数是最重要的参数。...当然，我的文章不可能包含关于训练和调试神经网络这一主题的所有内容，因此请查看下面的链接，以便进一步阅读，并查看这些资源以进行进一步研究，所有这些都是我对该主题的理解的基础： Josh Tobin 的 Troubleshooting

    88910

    TensorFlow和深度学习入门教程

    理论：训练神经网络 我们将首先观察正在接受训练的神经网络。代码将在下一节中进行说明，因此您先不需要看。 我们的用神经网络训练手写数字，并对它们进行分类，即将手写数字识别为0，1，2等等，最多为9。...梯度下降算法遵循最快速下降到局部最小值的路径。训练图像也会在每次迭代中更改，以便我们收敛到适用于所有图像的局部最小值。 “ 学习率”：您无法在每次迭代时以渐变的整个长度更新您的权重和偏差。...良好的解决方案是开始快速，并将学习速率以指数方式衰减为0.0001。 这一点变化的影响是壮观的。您可以看到大部分噪音已经消失，测试精度现在高达98％以上 ? 还要看训练精度曲线。...在我们继续之前，总结一下我们迄今为止所尝试的所有工具： ? 无论我们做什么，我们似乎无法以显著的方式打破98％的障碍，我们的损失曲线仍然表现出“过拟合”的问题。什么是真正的“过拟合”？...实际上，在最大池层中，神经元输出以2x2为一组进行处理，只保留最多一个。 有一种更简单的方法：如果您以2像素而不是1像素的速度滑过图像，则还会获得较少的输出值。

    1.5K60

    精通 TensorFlow 1.x：1~5

    tf.float64 64 位双精度浮点 tf.bfloat16 16 位截断浮点 tf.complex64 64 位单精度复数 tf.complex128 128 位双精度复数 tf.int8 8 位有符号整数...尝试修改笔记本中的示例以进行实验和游戏。 TFEstimator - 以前的 TF 学习 TFEstimator 是一个高级 API，通过封装训练，评估，预测和导出函数，可以轻松创建和训练模型。...使用model.fit()方法训练模型。 使用训练的模型进行预测或评估。...正则化项的值越高，惩罚越高。以下是 LASSO 正则化回归的完整代码，用于训练模型以预测波士顿房屋定价： 下面的代码假定训练和测试数据集已按照前面的示例进行拆分。...稍后，我们将看到如何在 TensorFlow 中使用神经网络的全部功能，并将此分类精度提高到更大的值。

    3.1K10

    TensorFlow从1到2 | 第一章 消失的梯度

    v=SKMpmAOUa2Q 神秘的黑盒 神经网络是一个“黑盒”（Black Box）。不仅外行人看它如此，即使是对亲手构建它并训练它的工程师而言，亦是如此。...以MNIST识别为例，使用在上一主题中构建好的全连接网络进行训练，测试结果如下表所示： 隐层数量 每隐层神经元数 迭代次数 识别精度 代码 1 隐层x1 100 30 95.25% tf_2-1_1_...将隐藏层的激活函数全部换成ReLU进行实验，结果如下表所示。尽管识别精度比Sigmoid版本高了2个点，但是随着层数的增加，识别精度并没有出现大幅的提高。...隐层数量 每隐层神经元数 迭代次数 识别精度 代码 1 隐层x1 100 30 97.62% tf_2-1_1_hidden_layers_relu.py 2 隐层x2 100 30 97.72% tf...深度学习的复兴 2006年，Hinton的深度信念网络（Deep Belief Network，DBN），是通过对每层神经元单独进行训练来完成学习过程的，成为第一批成功应用深度架构训练的非卷积模型之一，

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    TensorFlow从1到2 - 2 - 消失的梯度

    对前面的网络结构，进行训练迭代60次，并监测各隐藏层偏置上的梯度，会得到与理论分析相同的结果。...识别精度比Sigmoid版本有了2个百分点的大幅提升，而且训练过程中收敛速度确实很快，几次迭代下来就可以让识别精度达到95%。...虽然ReLU克服了梯度消失问题，但那并不是唯一的问题，太多的因素都在影响训练深度网络训练的难度。如果单靠追加ReLU隐藏层就能构建深度网络，也就没卷积神经网络什么事了。...我们知道，全连接网络的每个神经元都会接收上一层所有神经元的输出，进行输入输出的映射，所以在增加深度（隐藏层）的同时，会造成参数量成倍增加，从而加大了训练难度。...深度的复兴 2006年，Hinton的深度信念网络（Deep Belief Network，DBN），通过对每层神经元单独进行训练完成学习过程，成为了第一批成功应用深度架构训练的非卷积模型之一，由此开启了深度学习的复兴

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    针对时尚类MINIST数据集探索神经网络

    它包含10种类别的灰度图像，共7000个，每个图像的分辨率均为28x28px。下图以25张带有标签的图片向我们展示了该数据集中的数据。 ?...首先，我们将创建一个简单的3层神经网络，该神经网络使用标签对图像进行分类。...神经网络层数越深越精确吗？ 接下来，我们将比较两种深度之间的分类准确度，即3层神经网络与6层神经网络，来看看更多层是否会有更高的精度。...因此我们的测试损耗略微降低到33.7，测试精度略有提升至88％。 这是一个提升吗？ 如果我们重新训练神经网络会怎样？ 数量略有变化，测试损失徘徊在33-35左右，精度为87-89％。...尽管在训练集种损失已经逐渐降得很低了，但我们可以看到它并没有对测试数据产生这样的效果，因为两种模型的损失总体上都有所增加。 可视化预测 现在我们可以使用训练好的模型来对时尚类图像进行分类。

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