Hyperparameters】的更多相关文章

Hyperparameter optimization is a big part of deep learning. The reason is that neural networks are notoriously difficult to configure and there are a lot of parameters that need to be set. On top of that, individual models can be very slow to train.…
1. 参数(parameters)/模型参数 由模型通过学习得到的变量,比如权重和偏置 2. 超参数(hyperparameters)/算法参数 根据经验进行设定,影响到权重和偏置的大小,比如迭代次数.隐藏层的层数.每层神经元的个数.学习速率等…
1.什么是超参数 所谓超参数,就是机器学习模型里面的框架参数.比如聚类方法里面类的个数,或者话题模型里面话题的个数等等,都称为超参数.它们跟训练过程中学习的参数(权重)是不一样的,通常是手工设定的,经过不断试错来调整,或者对一系列穷举出来的参数组合一通枚举(叫做网格搜索).深度学习和神经网络模型,有很多这样的参数需要学习. 2.一些启发式规则 在实际应用中,当你使用神经网络去解决问题时,很难找到好的超参数.假设我们现在正在处理MINIST数据库的问题,并且对超参数是如何使用的一无所知.假设我们大…
参数是机器学习算法的关键.它们通常由过去的训练数据中总结得出.在经典的机器学习文献中,我们可以将模型看作假设,将参数视为对特定数据集的量身打造的假设. 模型是否具有固定或可变数量的参数决定了它是否可以被称为“参数”或“非参数”. 模型参数是根据数据自动估算的.但模型超参数是手动设置的,并且在过程中用于帮助估计模型参数. 定义 我们虽然无法知道给定问题的模型超参数的最佳值,但是我们可以使用经验法则,在其他问题上使用复制值,或通过反复试验来搜索最佳值. 如果必须手动指定模型参数,那么它可能是一个模型…
转载:https://www.cnblogs.com/qamra/p/8721561.html 超参数的定义:在机器学习的上下文中,超参数是在开始学习过程之前设置值的参数,而不是通过训练得到的参数数据.通常情况下,需要对超参数进行优化,给学习机选择一组最优超参数,以提高学习的性能和效果. 理解:超参数也是一个参数,是一个未知变量,但是它不同于在训练过程中的参数,它是可以对训练得到的参数有影响的参数,需要训练者人工输入,并作出调整,以便优化训练模型的效果. 超参数:  1.  定义关于模型的更高层…
实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说…
[保持在百度网盘中的, 可以在观看,嘿嘿 内容有点多,要想下载, 回复后就可以查看下载地址,资源收集不易,请好好珍惜] 下载地址:http://www.fu83.cc/ 感觉文章好,可以小手一抖 -------------------------说正文------------------------ 第一阶段:python基础准备: Web前端开发之HTML+CSS基础入门: 课程章节 1.课程介绍 2.html的语法 3.html的基本结构 4.html的文档设置标记上(格式标记) 5.htm…
Linear Basis Function Models 线性模型的一个关键属性是它是参数的一个线性函数,形式如下: w是参数,x可以是原始的数据,也可以是关于原始数据的一个函数值,这个函数就叫basis function,记作φ(x),于是线性模型可以表示成: w0看着难受,定义一个函数φ0(x) = 1, 模型的形式再一次简化成: 以上就是线性模型的一般形式.basis function有很多选择,例如Gaussian.sigmoid.tanh (tanh(x) = 2 * sigmoid(…
机器学习中的范数规则化之(二)核范数与规则项参数选择 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 上一篇博文,我们聊到了L0,L1和L2范数,这篇我们絮叨絮叨下核范数和规则项参数选择.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 三.核范数 核范数||W||*是指矩阵奇异值的和,英文称呼叫Nuclear Norm.这个相对于上面火热的L1和L2来说,可能大家就会陌生点.那它是干嘛用的呢?霸气登场:约束Low-Rank(…
斯坦福课程CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing lecture13:Convolutional neural networks -- for sentence classification 主要是学习笔记,卷积神经网络(CNN),因为其特殊的结构,在图像处理和语音识别方面都有很出色的表现.这里主要整理CNN在自然语言处理的应用和现状. 一.RNNs to CNNs 学过前面lecture的朋友,应该比较清楚.RNNs一般只能获…
预测是非常困难的,更别提预测未来. 4.1 回归简介 随着现代机器学习和数据科学的出现,我们依旧把从“某些值”预测“另外某个值”的思想称为回归.回归是预测一个数值型数量,比如大小.收入和温度,而分类则指预测标号或类别,比如判断邮件是否为“垃圾邮件”,拼图游戏的图案是否为“猫”. 将回归和分类联系在一起是因为两者都可以通过一个(或更多)值预测另一个(或多个)值.为了能够做出预测,两者都需要从一组输入和输出中学习预测规则.在学习的过程中,需要告诉它们问题及问题的答案.因此,它们都属于所谓的监督学习.…
  Deep Learning Research Review Week 2: Reinforcement Learning 转载自: https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/Deep-Learning-Research-Review-Week-2-Reinforcement-Learning This is the 2nd installment of a new series called Deep Learning Resea…
Explaining Titanic hypothesis with decision trees decision trees are very simple yet powerful supervised learning methods, which constructs a decision tree model, which will be used to make predictions. The main advantage of this model is that a huma…
FireCaffe Forrest N. Iandola FireCaffe: near-linear acceleration of deep neural network training on computer clusters 2016.1 Problem statements from data scientists 4 key pain points summarized by Jeff Dean from Google: 1. DNN researchers and users w…
转载 - Recurrent Neural Network Tutorial, Part 4 – Implementing a GRU/LSTM RNN with Python and Theano The code for this post is on Github. This is part 4, the last part of the Recurrent Neural Network Tutorial. The previous parts are: Recurrent Neural…
http://closure11.com/rcnn-fast-rcnn-faster-rcnn%E7%9A%84%E4%B8%80%E4%BA%9B%E4%BA%8B/ 首先看fast r-cnn这篇论文,中间加入了有些博友的想法. 问题 目标检测主要面临两个问题:过多的候选位置(proposals):必须由这些粗略的候选位置中选出准确的位置. 这篇论文将学习目标proposals分类和精确定位结合起来. 1. R-CNN和SPPnet存在的问题 (1)R-CNN的问题 训练需要多阶段:先用Co…
改系列只为记录我学习 udacity 中深度学习课程!! 1. 整个课程分为四个部分,如上图所示. 第一部分将研究逻辑分类器,随机优化以及实际数据训练. 第二部分我们将学习一个深度网络,和使用正则化技术去训练一个更大的模型 第三部分我们将深入研究图像和卷积模型 第四部分我们将学习文本和序列,我们将训练嵌入和递归模型 2. 课程将注重分类问题的研究 分类问题:典型的情况是你有很多样本,我们称为训练数据集,我们已经把他们归类了. 现在有一个全新的样本,你的目标是要指出这个样本属于哪一类? 3. 机器…
2.1. Binary Variables 1. Bernoulli distribution, p(x = 1|µ) = µ 2.Binomial distribution + 3.beta distribution(Conjugate Prior of Bernoulli distribution) The parameters a and b are often called hyperparameters because they control the distribution of…
继续上次的学习笔记,在RCNN之后是Fast RCNN,但是在Fast RCNN之前,我们先来看一个叫做SPP-net的网络架构. 一,SPP(空间金字塔池化,Spatial Pyramid Pooling)简介: 有一个事实需要说清楚:CNN的卷积层不需要固定尺寸的图像,全连接层是需要固定大小输入的,因此提出了SPP层放到卷积层的后面.SPPNet将任意大小的图像池化生成固定长度的图像表示,如下图所示: SPP的优点:1)任意尺寸输入,固定大小输出,2)层多,3)可对任意尺度提取的特征进行池化…
colah's blog Blog About Contact Neural Networks, Manifolds, and Topology Posted on April 6, 2014 topology, neural networks, deep learning, manifold hypothesis Recently, there’s been a great deal of excitement and interest in deep neural networks beca…
Let's make a DQN 系列 Let's make a DQN: Theory September 27, 2016DQN This article is part of series Let's make a DQN. 1. Theory2. Implementation3. Debugging4. Full DQN5. Double DQN and Prioritized experience replay (available soon) Introduction In Febr…
HOME ABOUT CONTACT SUBSCRIBE VIA RSS   DEEP LEARNING FOR ENTERPRISE Distributed Deep Learning, Part 1: An Introduction to Distributed Training of Neural Networks Oct 3, 2016 3:00:00 AM / by Alex Black and Vyacheslav Kokorin Tweet inShare27   This pos…
Byte Tank Posts Archive Deep Reinforcement Learning: Playing a Racing Game OCT 6TH, 2016 Agent playing Out Run, session 201609171218_175epsNo time limit, no traffic, 2X time lapse Above is the built deep Q-network (DQN) agent playing Out Run, trained…
Adit Deshpande CS Undergrad at UCLA ('19) Blog About Resume Deep Learning Research Review Week 1: Generative Adversarial Nets Starting this week, I’ll be doing a new series called Deep Learning Research Review. Every couple weeks or so, I’ll be summa…
A Beginner's Guide To Understanding Convolutional Neural Networks Introduction Convolutional neural networks. Sounds like a weird combination of biology and math with a little CS sprinkled in, but these networks have been some of the most influential…
http://deeplearning4j.org/lstm.html A Beginner’s Guide to Recurrent Networks and LSTMs Contents Feedforward Networks Recurrent Networks Backpropagation Through Time Vanishing and Exploding Gradients Long Short-Term Memory Units (LSTMs) Capturing Dive…
一个例子: 两个盒子: 一个红色:2个苹果,6个橘子; 一个蓝色:3个苹果,1个橘子; 如下图: 现在假设随机选取1个盒子,从中.取一个水果,观察它是属于哪一种水果之后,我们把它从原来的盒子中替换掉.重复多次. 假设我们40%的概率选到红盒子,60%的概率选到蓝盒子.并且当我们把取出的水果拿掉时,选择盒子中任何一个水果还是等可能的. 问题: 1.整个过程中,取得苹果的概率有多大? 2.假设已经去的了一个橘子的情况下,这个橘子来自蓝盒子的可能性有多大? (这里,推荐一篇好文:数学之美番外篇:平凡而…
近期的事务与sklearn有关,且主要用到了分类.在此做一点笔记 进行分类大概涉及三个知识点: 一. 分类器 二.特征选择 三.模型选择 一.分类器(Classification) 实例一:plot_classifier_comparison.py # Code source: Gaël Varoquaux # Andreas Müller # Modified for documentation by Jaques Grobler # License: BSD 3 clause import…
The Joys of Conjugate Priors (Warning: this post is a bit technical.) Suppose you are a Bayesian reasoning agent.  While going about your daily activities, you observe an event of type .  Because you're a good Bayesian, you have some internal paramet…
PRML Chapter 2. Probability Distributions P68 conjugate priors In Bayesian probability theory, if the posterior distributions p(θ|x) are in the same family as the prior probability distributionp(θ), the prior and posterior are then called conjugate d…