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DL碎片2】神经网络的优化算法

从【DL笔记1】到【DL笔记N】以及【DL碎片】系列,是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录,是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践总结而来。 ---- 【DL碎片1】讲了神经网络的参数初试化,可以看到不同的初始化方法对我们的学习效果有很大影响。 本文继续讨论如何进一步优化我们的梯度下降算法,使得我们的学习更快,学习效果更佳。 我们训练的时候,跑完一个mini-batch就把W和b更新一次,这样的的话,在一个epoch,我们就已经把参数更新了5000次了! 一开始我估计时间应该差不多,因为我们迭代的40000次相当于40000个epoch,我前面只是说一个epochmini-batch更新的次数更多,没想到居然也更快(因为我觉得一个epoch的操作变多了 想了想,觉得应该是这样:因为mini-batch在一个epoch走的步子多,因此可以迅速地找到“最佳下坡路”,找到了之后,就跟坐滑滑梯一样,越溜越快,因此比batch GD更快。

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    HTML5设计原理(

    答案是,这是在Internet Explorer触发标准模式的最少字符数目。我认为这也说明了HTML5规范的本质:它不追求理论上的完美。 因而在HTML5,你可以随意使用下列任何语法。

    HTML5,我只要简单地把所有内容都包装在一个链接元素中就行了。 在HTML5,这些元素都可以换掉。说起新增的语义元素,它们价值的一方面可以这样来体现:“嘿,看啊,这样多好,用HTML5新增的元素可以把这些div都替换掉。” <body>
    ... 不要紧,但我可以告诉你,我认为这才是HTML5这些新语义标记的真正价值所在。换句话说,我们现在有了独立的元素了,这些元素的标题级别可以重新定义。

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    DL | 语义分割综述

    机器之心编译 语义分割是计算机视觉的基本任务,在语义分割我们需要将视觉输入分为不同的语义可解释类别,「语义的可解释性」即分类类别在真实世界是有意义的。 例如,我们可能需要区分图像属于汽车的所有像素,并把这些像素涂成蓝色。 ? 语义分割的演示视频 与图像分类或目标检测相比,语义分割使我们对图像有更加细致的了解。 Yasrab 等人文章(2016) SCNet 的编码器-解码器架构。 在许多语义分割架构,CNN 旨在最小化的损失函数是交叉熵损失。 为了解决这个问题,有一些架构使用了条件随机场(CRF),使用原始图像像素的相似性重新精炼 CNN 的标签。 ? 他们发现,在时间较长时模型的表现不佳,但是在短期和中期时间范围,模型性能都很好。

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    DL】一文读懂深度学习的Normalization模型

    这个例子隐层的三个神经元在某刻进行 Normalization 计算的时候共用了同一个集合 S,在实际的计算,隐层的神经元可能共用同一个集合,也可能每个神经元采用不同的神经元集合 S,并非一成不变 3.2 CNN 网络的 BN 了解了前向神经网络的 BatchNorm,接下来介绍 CNN 的 BatchNorm,读者可以先自行思考下如果由你来主导设计,在 CNN 究竟应该如何确定神经元集合 CNN 的 BatchNorm 过程 那么在卷积层,如果要对通道激活二维平面某个激活值进行 Normalization 操作,怎么确定集合 S 的范围呢?图 8 给出了示意图。 CNN Batch Norm 的另外一种角度的理解 描述起来似乎有些复杂,但是从概念上,其实可以把 CNN 的卷积层想象成前向神经网络的一个隐层,然后把对应的某个卷积核想象成 MLP 隐层的一个神经元节点 MLP 的 LayerNorm ? 图 12. CNN 的 LayerNorm ? 图 13.

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    RS Meet DL(51)-谈谈推荐系统的冷启动

    因此从本文开始,我们使用RS Meet DL来替换原来的标题推荐系统遇上深度学习。 本文是推荐系统遇上深度学习系列的第五十一篇文章,来谈谈推荐系统冷启动的解决吧。 1、冷启动问题的分类 咱都知道,冷启动问题是推荐系统面临的难题之一。冷启动问题主要分为以下三类: 1)用户冷启动:用户冷启动主要解决如何给新用户做个性化推荐的问题。 比如两个用户都是通过微博登录的,而他们在微博是互相关注的状态,那么我们就可以通过其好友的行为来进行推荐。 2.3 利用同平台其他产品的行为进行推荐 与第三方登录不同。 这里说的是使用同平台其他产品的行为进行推荐。最典型的例子就是腾讯。 分别是使用CNN对音频流派进行分类以及人脸魅力值打分在视频推荐的应用,感兴趣的同学可以看一下原书,这里就不再赘述。 在电商领域的推荐,常见的召回策略是通过计算物品之间embedding的相似度。

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    HTML5的拖放功能

    HTML5的拖放API功能直接实现拖放操作,而且拖放的范围已经超出浏览器的边界,HTML5提供的文件api支持拖拽多个文件并上传。 要学会掌握html5的拖放api和 文件api,光标拖放事件,从web网页上访问本地文件系统。 拖放api 在html5的拖放api重点: 第一,为页面元素提供了拖放特性; 第二,为光标增加了拖放事件; 第三,提供了用于存储拖放数据的DataTransfer对象 draggable特性 draggable -drop元素 第七,在拖放操作结束时触发,事件的作用对象是被拖拽的元素-dragend事件 DataTransfer对象 在html5提供了DataTransfer对象,用来支持拖拽数据的存储。 如:FileList对象,File对象,Blob接口,FileReader接口 增加的标签特性 在html5file类型的表单元素增加了multiple特性和accept特性 multiple特性

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    RS Meet DL(80)-在评分预测建模“同化-对比”效应

    Assimilation-Contrast Effects in Online Product Rating Systems: Debiasing and Recommendations》,主要是建模了评分预测的 2、“同化-对比”效应 2.1 数据集介绍 我们通过两个数据集来描述评分系统的“同化-对比”效应。 先来回答第一个问题,一种可能的解释是用户在做出购买产品的决策时,会去参考其他用户的评分和评价,在这一过程,就形成了他对产品的先验期望。而这个先验期望会和产品本身的质量一起影响用户的购买决策。 这里我们首先把所有的数据集合并,然后选择产品质量在[2.9,3.1]的产品,绘制先验期望和当次打分的折线图: ? 上式x代表的是历史评分的长度,而f(0)=0。 同时,我们还进一步对历史评分均值进行了处理,使得时间距离越近的评分权重更高: ? 其中: ? 最后,来看下模型的损失函数。

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    DL】一文读懂深度学习的N种卷积

    信号处理卷积与互相关之间的差异 在深度学习,卷积的过滤器不经过反转。严格来说,这是互相关。我们本质上是执行逐元素乘法和加法。但在深度学习,直接将其称之为卷积更加方便。 如果上面例子的反转函数 g 是正确的函数,那么经过训练后,学习得到的过滤器看起来就会像是反转后的函数 g。因此,在训练之前,没必要像在真正的卷积那样首先反转过滤器。 对某些应用(比如生物医学影像的 3D 分割/重构)而言,这样的 3D 关系很重要,比如在 CT 和 MRI ,血管之类的目标会在 3D 空间中蜿蜒曲折。 (在后者的例子,形义分割首先会提取编码器的特征图,然后在解码器恢复原来的图像大小,使其可以分类原始图像的每个像素。) 实现上采样的传统方法是应用插值方案或人工创建规则。 Sobel 核可分为一个 3x1 和一个 1x3 核 在卷积,3×3 核直接与图像卷积。在空间可分卷积,3×1 核首先与图像卷积,然后再应用 1×3 核。

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    深度学习 – Deep learning | DL

    水管网络,每一层的每个调节阀都通过水管与下一层的所有调节阀连接起来,组成一个从前到后,逐层完全连通的水流系统。 ? 那么,计算机该如何使用这个庞大的水管网络来学习识字呢? 比如:文章内容、语音音频、股票价格走势… 之所以他能处理序列数据,是因为在序列前面的输入也会影响到后面的输出,相当于有了“记忆功能”。 在这些小偷,有的可能是盗窃高手,有的可能毫无技术可言。假如这个城市开始整饬其治安,突然开展一场打击犯罪的「运动」,警察们开始恢复城市的巡逻,很快,一批「学艺不精」的小偷就被捉住了。 这种策略与日常生活的各种「绩效奖励」非常类似。我们平时也常常用这样的策略来提高自己的游戏水平。 深度学习是机器学习研究的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。

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