TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量 TensorFlow2.0（2）：数学运算 TensorFlow2.0（3）：张量排序、最大最小值 TensorFlow2.0（4）：填充与复制...当我们不用激活函数时，网络中各层只会根据权重和偏差只会进行线性变换，就算有多层网络，也只是相当于多个线性方程的组合，依然只是相当于一个线性回归模型，解决复杂问题的能力有限。...另外，激活函数使反向传播成为可能，因为激活函数的误差梯度可以用来调整权重和偏差。如果没有可微的非线性函数，这就不可能实现。...由于当x<0时，relu函数的导数为0，导致对应的权重无法更新，这样的神经元被称为"神经元死亡"。 relu函数公式和图像如下： ?...（当然，也可以不用，没有使用激活函数的层一般称为logits层），在构建模型是，需要根据实际数据情况选择激活函数。
fit_intercept：是否存在截距或偏差，bool类型，默认为True。...举个例子，比如对于0,1的二元模型，我们可以定义class_weight={0:0.9,1:0.1}，这样类型0的权重为90%，而类型1的权重为10%。...sag：即随机平均梯度下降，是梯度下降法的变种，和普通梯度下降法的区别是每次迭代仅仅用一部分的样本来计算梯度，适合于样本数据多的时候。 saga：线性收敛的随机优化算法的的变重。...就是不输出训练过程，1的时候偶尔输出结果，大于1，对于每个子模型都输出。 warm_start：热启动参数，bool类型。默认为False。...转换成nan值，再使用 .dropna() 函数将nan所在的行删除。完成以后划分特征值和目标值。再划分训练集和测试集，测试集取25%的数据。
本文主要介绍深度学习中权重和偏差初始化以及如何选择激活函数的一些技巧，以及它们对于解决梯度消失和梯度爆炸的影响。...深度学习最佳实践之权重初始化 基础和符号 考虑一个L层神经网络，它具有L-1个隐藏层和1个输出层。层L的参数（权重和偏置表示为 ? 除了权重和偏置之外，在训练过程中，还会计算以下中间变量 ?...训练一个神经网络由4个步骤组成： 1.初始化权重和偏差。 2.正向传播：有输入X，权重W和偏置b，我们们计算每一层Z和A。在最后一层，我们计算 ? ，它可能是 ?...更具体地说，在sigmoid（z）和tanh（z）的情况下，如果您的权重很大，那么梯度将会很小，从而有效地防止权重改变它们的值。这是因为abs（dW）会稍微增加，或者每次迭代可能会变得越来越小。...这可能导致模型在最小值附近振荡，甚至一次又一次超过最佳值，模型将永远不会学习到好的结果！ 爆炸梯度的另一个影响是巨大的梯度值可能会导致数字溢出，从而导致不正确的计算或引入NaN。
如果我们相对于所有权重和所有偏差计算交叉熵的偏导数，我们获得了对于给定图像，权重和偏差的标签和现值计算的“梯度（gradient）”。...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。这就好比是一个穿着靴子的人，想去一个山谷的底部。...那就是计算梯度并更新权重和偏差的步骤。 最后，我们还需要计算一些可以显示的值，以便我们可以跟踪我们模型的性能。...如上图所示的0.1将作为初始偏差。 NaN ??? ? 如果您看到准确度曲线崩溃，并且控制台输出NaN作为交叉熵，请不要惊慌，您正在尝试计算一个不是数（NaN）的值（0）。...在丢失数据期间，在每次训练迭代中，您从网络中丢弃随机神经元。您选择pkeep保留神经元的概率，通常在50％至75％之间，然后在训练循环的每次迭代中，随机移除所有权重和偏差的神经元。
如果我们相对于所有权重和所有偏差计算交叉熵的偏导数，我们获得了对于给定图像，权重和偏差的标签和现值计算的“梯度（gradient）”。...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。这就好比是一个穿着靴子的人，想去一个山谷的底部。...那就是计算梯度并更新权重和偏差的步骤。 最后，我们还需要计算一些可以显示的值，以便我们可以跟踪我们模型的性能。...如上图所示的0.1将作为初始偏差。 NaN ??? ? 如果您看到准确度曲线崩溃，并且控制台输出NaN作为交叉熵，请不要惊慌，您正在尝试计算一个不是数（NaN）的值（0）。...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.
TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量 TensorFlow2.0（2）：数学运算 TensorFlow2.0（3）：张量排序、最大最小值 TensorFlow2.0（4）：填充与复制...现在有两个模型，对样本的预测结果分别是 和 ，也就是上面公式中的。...从直觉上判断，我们会认为第一个模型预测要准确一些，因为它更加肯定属于第二类，不过，我们需要通过科学的量化分析对比来证明这一点： 第一个模型交叉熵： 第二个模型交叉熵： 可见，，所以第一个模型的结果更加可靠...([0,1,0,0,0],[0, 0.6, 0.2, 0.1, 0.1]) 模型在最后一层隐含层的输出可能并不是概率的形式...，不过可以通过softmax函数转换为概率形式输出，然后计算交叉熵，但有时候可能会出现不稳定的情况，即输出结果是NAN或者inf，这种情况下可以通过直接计算隐藏层输出结果的交叉熵，不过要给categorical_crossentropy
上面下载到本地的模型权重是这个样子的： 是吧一个权重分解成了多个权重包，那么hugging face在加载模型参数的时候，会根据其中的“pytorch_model.bin.index.json”文件当中进行加载...： 可以看到这个json里面包含了模型中每一个参数应该从在哪一个权重包中加载。...| 20 TF2的eager模式与求导 扩展之Tensorflow2.0 | 19 TF2模型的存储与载入 扩展之Tensorflow2.0 | 18 TF2构建自定义模型 扩展之Tensorflow2.0...（附代码） 小白学PyTorch | 5 torchvision预训练模型与数据集全览 小白学PyTorch | 4 构建模型三要素与权重初始化 小白学PyTorch | 3 浅谈Dataset和...机器学习不得不知道的提升技巧：SWA与pseudo-label 决策树（一）基尼系数与信息增益 决策树（二）ID3，C4.5和CART 五分钟理解：BCELoss 和 BCEWithLogitsLoss
系列文章目录： Tensorflow2.0 介绍 Tensorflow 常见基本概念 从1.x 到2.0 的变化 Tensorflow2.0 的架构 Tensorflow2.0 的安装(CPU和GPU...图1 输出结果 在训练模型的工程中，为了更好地调节参数，方便模型的选择和优化，我们通常会准备一个验证集，这里我们同样随机生成一个验证集： val_data = np.random.random((100...2所示： 图2 增加验证集后的输出结果 和图1相比，这里多了“val_loss”和“val_accuracy”，分别为验证集上的损失和准确率。...)”保存的是一个完整的模型信息，包括模型的权重以及结构等。...除了保存完整的模型，我们还可以单独保存模型的权重信息或者模型的结构。
如下图所示，通过Gradients不断学习改进我们的权重W和偏置b，从而提升准确度。...其架构灵活，能够支持各种网络模型，具有良好的通用性和可扩展性。tensorflow.js支持在web端使用webGL运行GPU训练深度学习模型，支持在IOS、Android系统中加载运行机器学习模型。...点开输入层input，发现它包含 x-input 和 y-input；然后隐藏层包含了权重（weights）和偏置（biases），以及一个激励函数relu，后面会深入分享。...TensorFlow2.0的代码，还请原谅。...，每隔20次训练，就输出一次它的参数——weight权重和biases偏置。
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？...检查预训练模型的预处理 如果你使用的是预训练模型，请确保使用的规范化和预处理与训练时使用的模型相同。例如，一个图像像素是否应该在[0,1]、[- 1,1]或[0,255]范围内。 15....可视化训练 （1）监视每一层的激活、权重和更新。确保它们的大小匹配。例如，参数更新的大小(权重和偏差)应该是1-e3。 （2）考虑一个可视化库，比如Tensorboard和Crayon。...在紧要关头，你还可以打印权重/偏差/激活。 （3）注意那些平均值远远大于0的层激活。尝试Batch Norm或ELUs。 （4）Deeplearning4j指出了在权重和偏差的直方图中应该期望什么。
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？...可视化训练 监视每一层的激活、权重和更新。 确保它们的大小匹配。 例如，参数更新的大小(权重和偏差)应该是1-e3。 考虑一个可视化库，比如Tensorboard和Crayon。...在紧要关头，你还可以打印权重/偏差/激活。 注意那些平均值远远大于0的层激活。尝试Batch Norm或ELUs。...Deeplearning4j指出了在权重和偏差的直方图中应该期望什么: “对于权重，这些直方图应该在一段时间后具有近似高斯(正态)分布。
它会导致高灵敏度和过度拟合。 通常，当你增加模型的复杂性时，由于模型中偏差较小，你会看到误差减少。但是，这只发生在特定的点。...随着你继续让你的模型变得更加复杂，你最终会过度拟合你的模型，因此你的模型将开始承受高方差。 ? 偏差与方差平衡 任何有监督的机器学习算法的目标是具有低偏差和低方差以实现良好的预测性能。...增加方差会减少偏差。 3.什么是梯度爆炸？ “梯度爆炸是一个问题，在训练过程中，大量梯度误差累积以导致神经网络模型权重的非常大的更新。”极端情况下，权重的值可能变得很大以致溢出并导致NaN值。...这会导致您的模型不稳定，无法从您的训练数据中学习。 现在我们来了解什么是梯度。 梯度： 梯度是在训练神经网络时计算的方向和大小，用于以正确的方向和正确的数量更新网络权重。 4.什么是混淆矩阵？...Boosting Boosting是一种迭代技术，根据后一个分类调整观察的权重。 如果观察结果被错误地分类，它会试图增加观察的权重，反之亦然。 一般而言，提升会减少偏差，并建立强大的预测模型。
批次规模在训练和推断期间通常是固定的；不过，TensorFlow 允许使用动态批次规模。 偏差 (bias) 距离原点的截距或偏移。偏差（也称为偏差项）在机器学习模型中以 b 或 w0 表示。...通俗来说，梯度下降法以迭代方式调整参数，逐渐找到权重和偏差的最佳组合，从而将损失降至最低。 图 (graph) TensorFlow 中的一种计算规范。图中的节点表示操作。...该 TensorFlow 图的特定权重和偏差，通过训练决定。 模型训练 (model training) 确定最佳模型的过程。...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。...绝对值很高的权重。 与实际值相差很大的预测值。 值比平均值高大约 3 个标准偏差的输入数据。 离群值常常会导致模型训练出现问题。
批次规模在训练和推断期间通常是固定的；不过，TensorFlow 允许使用动态批次规模。 偏差 (bias) 距离原点的截距或偏移。偏差（也称为偏差项）在机器学习模型中以 b 或 w0 表示。...通俗来说，梯度下降法以迭代方式调整参数，逐渐找到权重和偏差的最佳组合，从而将损失降至最低。 图 (graph) TensorFlow 中的一种计算规范。图中的节点表示操作。...该 TensorFlow 图的特定权重和偏差，通过训练决定。 模型训练 (model training) 确定最佳模型的过程。...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。...绝对值很高的权重。 与实际值相差很大的预测值。 值比平均值高大约 3 个标准偏差的输入数据。 离群值常常会导致模型训练出现问题。
通俗来说，梯度下降法以迭代方式调整参数，逐渐找到权重和偏差的最佳组合，从而将损失降至最低。 ---- 图 (graph) TensorFlow 中的一种计算规范。图中的节点表示操作。...该 TensorFlow 图的特定权重和偏差，通过训练决定。 ---- 模型训练 (model training) 确定最佳模型的过程。...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。...绝对值很高的权重。 与实际值相差很大的预测值。 值比平均值高大约 3 个标准偏差的输入数据。 离群值常常会导致模型训练出现问题。...与训练集和测试集相对。 W ---- 权重 (weight) 线性模型中特征的系数，或深度网络中的边。训练线性模型的目标是确定每个特征的理想权重。如果权重为 0，则相应的特征对模型来说没有任何贡献。
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