优化深度神经网络（三）Batch Normalization

【优化深度神经网络（三）Batch Normalization】的更多相关文章

优化深度神经网络（三）Batch Normalization

Coursera吴恩达<优化深度神经网络>课程笔记(3)-- 超参数调试.Batch正则化和编程框架 1. Tuning Process 深度神经网络需要调试的超参数(Hyperparameters)较多,包括: :学习因子 :动量梯度下降因子 :Adam算法参数 #layers:神经网络层数 #hidden units:各隐藏层神经元个数 learning rate decay:学习因子下降参数 mini-batch size:批量训练样本包含的样本个数超参数之间也有重要性差异. 1.通常…

优化深度神经网络（二）优化算法 SGD Momentum RMSprop Adam

Coursera吴恩达<优化深度神经网络>课程笔记(2)-- 优化算法深度机器学习中的batch的大小深度机器学习中的batch的大小对学习效果有何影响? 1. Mini-batch gradient descent SGD VS BGD VS MBGD 3. 指数加权平均(Exponentially weighted averages) 这种滑动平均算法称为指数加权平均(exponentially weighted average)其一般形式为: 值决定了指数加权平均的天数,近似表示为:…

TensorFlow实现与优化深度神经网络

TensorFlow实现与优化深度神经网络转载请注明作者:梦里风林Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes欢迎star,有问题可以到Issue区讨论官方教程地址视频/字幕下载全连接神经网络辅助阅读:TensorFlow中文社区教程 - 英文官方教程代码见:full_connect.py Linear Model 加载lesson 1中的数据集将Data降维成一维,将label映射为one-hot encoding def refo…

优化深度神经网络（一） dropout 初始化

Coursera吴恩达<优化深度神经网络>课程笔记(1)-- 深度学习的实用层面 1. Train/Dev/Test sets 训练集(Training sets).验证集(Development sets).测试集(Test sets) 之前人们通常设置Train sets和Test sets的数量比例为70%和30%.如果有Dev sets,则设置比例为60%.20%.20%,分别对应Train/Dev/Test sets.这种比例分配在样本数量不是很大的情况下,例如100,1000,1…

深度学习中 Batch Normalization

深度学习中 Batch Normalization为什么效果好?(知乎) https://www.zhihu.com/question/38102762…

深度学习之Batch Normalization

在机器学习领域中,有一个重要的假设:独立同分布假设,也就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的,否则在训练集上学习到的模型在测试集上的表现会比较差.而在深层神经网络的训练中,当中间神经层的前一层参数发生改变时,该层的输入分布也会发生改变,也就是存在内部协变量偏移问题(Internal Covariate Shift),从而造成神经层的梯度消失,模型收敛过慢的问题. Batch Normalization(BN,批量标准化)就是一种解决内部协变量偏移问题的方法,它通过对神经网络的中间层进行逐层归…