目录 第一周(深度学习的实践层面) 第二周(优化算法) 第三周(超参数调试.Batch正则化和程序框架) 目标: 如何有效运作神经网络,内容涉及超参数调优,如何构建数据,以及如何确保优化算法快速运行,从而使学习算法在合理时间内完成自我学习. 第一周(深度学习的实践层面) 如何选取一个神经网络的训练集.验证集和测试集呢? 如果数据量比较少,例如只有100条,1000条或者1万条数据,按照60%.20%.20%划分是比较合理的,但是在目前大部分数据都是远远大于这个数理级,也可以说是大数据规模的级别.…

1.调试处理 2.为超参数选择合适的范围 3.超参数在实践中调整:熊猫与鱼子酱 4.正则化网络的激活函数 5.将batch norm拟合进神经网络 6. 为什么Batch Norm会起作用? 7.测试集怎么用Batch Norm? 也就是说在测试集中,gamma和beta值都是训练集训练得到的值,而样本均值和方差是测试集本身计算出来的,公式如下: 8. softmax回归 9. 训练一个softmax分类器 参考文献: [1]为什么batch normalization在训练和测试时使用的均值和…

1. 在我们学习中,调试超参数是非常重要的. 超参数的调试可以是a学习率,(β1和β2,ε)在Adam梯度下降中使用, layers层数, hidden units 隐藏层的数目, learning_rate_dacay 学习率衰减, mini-batch size 每次迭代的样本数目 当需要调节的参数的数目较多时,我们通常使用随机参数选择进行参数调节. 比如学习率的范围为0.0001 - 1 , 在0.0001-0.001之间,样本随学习率的变化较大,因此有必要增加这部分的权重,我们使用log…

摘抄:https://xienaoban.github.io/posts/2106.html 1. 调试(Tuning) 超参数 取值 #学习速率:\(\alpha\) Momentum:\(\beta\) 0.9:相当于10个值中计算平均值:0.999相当于1000个值中计算平均值 Adam:\(\beta_1\) 0.9 Adam:\(\beta_2\) 0.999 Adam:\(\varepsilon\) \(10^{-8}\) #layers #hidden unit #mini-bat…

1. Mini-batch梯度下降法 介绍 假设我们的数据量非常多,达到了500万以上,那么此时如果按照传统的梯度下降算法,那么训练模型所花费的时间将非常巨大,所以我们对数据做如下处理: 如图所示,我们以1000为单位,将数据进行划分,令\(x^{\{1\}}=\{x^{(1)},x^{(2)}--x^{(1000)}\}\), 一般地用\(x^{\{t\}},y^{\{t\}}\)来表示划分后的mini-batch. 注意区分该系列教学视频的符号标记: 小括号() 表示具体的某一个元素,指一个…

===========第2周 优化算法================ ===2.1 Mini-batch 梯度下降=== epoch: 完整地遍历了一遍整个训练集 ===2.2 理解Mini-batch 梯度下降=== Mini-batch=N,Batch GD.训练集小(<=2000),选Bath: Mini-batch=1,Stochastic GD.不会收敛,而是一直在最小值附近“波动”.噪声可以通过减小学习率在一定程度上得到减缓,但每次只处理一个样本,失去了向量化带来的好处 考虑到计算…

3.1调试处理 (1)不同超参数调试的优先级是不一样的,如下图中的一些超参数,首先最重要的应该是学习率α(红色圈出),然后是Momentum算法的β.隐藏层单元数.mini-batch size(黄色圈出).再之后是Layer.learning rate decay(紫色圈出).最后是Adam算法中的β1.β2.ε. (2)用随机取值代替网格点取值.下图左边是网格点取值,如果二维参数中,一个参数调试的影响特别小,那么虽然取了25个点,其实只相当于取了5个不同的点:而右图中随机取值取了多少个点就代…

1.超参数调试: (1)超参数寻找策略: 对于所有超参数遍历求最优参数不可取,因为超参数的个数可能很多,可选的数据过于庞大. 由于最优参数周围的参数也可能比较好,所以可取的方法是:在一定的尺度范围内随机取值,先寻找一个较好的参数,再在该参数所在的区域更精细的寻找最优参数. (2)选择合适的超参数范围: 假设 n[l] 可选取值 50~100:在整个范围内随机均匀取值 选取神经网络层数 #layers,L的可选取值为 2~4:在整个范围内随机均匀取值 学习速率 α 的可选取值 0.0001~1:在…

这一周的主体是调参. 1. 超参数:No. 1最重要,No. 2其次,No. 3其次次. No. 1学习率α:最重要的参数.在log取值空间随机采样.例如取值范围是[0.001, 1],r = -4*np.random.rand(), α = 10r. No. 2 Momentum β:0.9是个不错的选择.在1-β的log取值空间随机采样.例如取值范围[0.9, 0.999],则1-β的取值空间[0.001, 0.1]. No. 2 各个隐含层的神经元数量:可以在线性取值空间随机采样. No.…

这一周的主体是调参. 1. 超参数:No. 1最重要,No. 2其次,No. 3其次次. No. 1学习率α:最重要的参数.在log取值空间随机采样.例如取值范围是[0.001, 1],r = -4*np.random.rand(), α = 10r. No. 2 Momentum β:0.9是个不错的选择.在1-β的log取值空间随机采样.例如取值范围[0.9, 0.999],则1-β的取值空间[0.001, 0.1]. No. 2 各个隐含层的神经元数量:可以在线性取值空间随机采样. No.…

1 调试处理( tuning process ) 如下图所示,ng认为学习速率α是需要调试的最重要的超参数. 其次重要的是momentum算法的β参数(一般设为0.9),隐藏单元数和mini-batch的大小. 第三重要的是神经网络的层数和学习率衰减 adam算法的三个参数一般不调整,设定为0.9, 0.999, 10^-8. 注意这些直觉是ng的经验,ng自己说了,可能其它的深度学习研究者是不这么认为的. 那么如何选择参数呢?下面介绍两个策略,随机搜索和精细搜索. 早一代的机器学习算法中,如下…

笔记:Andrew Ng's Deeping Learning视频 参考:https://xienaoban.github.io/posts/41302.html 参考:https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/80210363 1. 训练集.验证集.测试集(Train, Dev, Test Sets) 当数据量小的时候, 70% 训练, 30% 测试:或 60% 训练.20% 验证.20%测试. 训练集( training set):用来…

参考文献:Hyperband: Bandit-Based Configuration Evaluation for Hyperparameter Optimization I. 传统优化算法 机器学习中模型性能的好坏往往与超参数(如batch size,filter size等)有密切的关系.最开始为了找到一个好的超参数,通常都是靠人工试错的方式找到"最优"超参数.但是这种方式效率太慢,所以相继提出了网格搜索(Grid Search, GS) 和 随机搜索(Random Search,…

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…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/27905191 在深度学习中,有许多不同的深度网络结构,包括卷积神经网络(CNN或convnet).长短期记忆网络(LSTM)和生成对抗网络(GAN)等. 在计算机视觉领域,对卷积神经网络(简称为CNN)的研究和应用都取得了显著的成果.CNN网络最初的诞生收到了动物视觉神经机制的启发,目前已成功用于机器视觉等领域中. 技术博客Towards Data Science最近发布了一篇文章,作者Suki Lau.文章讨论了在卷积神经网络中,该…

Spark中的CrossValidation Spark中采用是k折交叉验证 (k-fold cross validation).举个例子,例如10折交叉验证(10-fold cross validation),将数据集分成10份,轮流将其中9份做训练1份做验证,10次的结果的均值作为对算法精度的估计. 10折交叉检验最常见,是因为通过利用大量数据集.使用不同学习技术进行的大量试验,表明10折是获得最好误差估计的恰当选择,而且也有一些理论根据可以证明这一点.但这并非最终结论,争议仍然存在.而且似…

    本框架(解决方案)是一个Windows应用编程框架和UI库,通过该框架,不需任何代码,通过XML配置文件,搭建任意复杂的Windows应用界面,以类似Execel公式的方式实现基本的过程控制(赋值.条件判断.循环.跳转)和功能(字符/文件处理.Windows脚本执行.逻辑运算.数学运算.数据输入输出及输入验证.数据格式转换.加密解密.表单字段验证等):动态加载“即插即用“的.Net组件或COM组件实现特定的业务处理功能:支持多线程.多语言. Ligg.EasyWinForm是一个Winf…

    本项目是一个Winform应用编程框架和UI库.通过这个该框架,不需任何代码,通过XML配置文件,搭建任意复杂的Windows应用界面,以类似Execel公式的方式实现基本的过程控制(赋值.条件判断.循环.跳转)和功能(字符/文件处理.Windows脚本执行.逻辑运算.数学运算.数据输入输出及输入验证.数据格式转换.加密解密.表单字段验证等):动态加载“即插即用“的核心业务处理动态链接库(CBLP Dll)实现特定的业务处理功能:支持多线程.多语言. 程序启动运行示意图: **备注:Se…

React Native是一套使用 React 构建 Native app 的编程框架 React Native at first sight what is React Native? 跟据官方的描述, React Native是一套使用 React 构建 Native app 的编程框架. 推出不久便引发了广泛关注, 这也得益于 JavaScript 开放而活跃的技术社区和 React Native 完备的技术体系支持. 本文试图概括的介绍 React Native. React Nativ…

Hyperparameter search 超参数搜索 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.1 调试处理 需要调节的参数 级别一:\(\alpha\)学习率是最重要的需要调节的参数 级别二: Momentum参数 \(\beta\) 0.9是个很好的默认值 mini-batch size,以确保最优算法运行有效 隐藏单元数量 级别三: 层数 , 层数有时会产生很大的影响. learning rate decay 学习率衰减 级别四: NG在使用Adam算法时几乎不会调整\…

一.前述 调优对于模型训练速度,准确率方面至关重要,所以本文对神经网络中的调优做一个总结. 二.神经网络超参数调优 1.适当调整隐藏层数对于许多问题,你可以开始只用一个隐藏层,就可以获得不错的结果,比如对于复杂的问题我们可以在隐藏层上使用足够多的神经元就行了, 很长一段时间人们满足了就没有去探索深度神经网络, 但是深度神经网络有更高的参数效率,神经元个数可以指数倍减少,并且训练起来也更快!(因为每个隐藏层上面神经元个数减少了可以完成相同的功能,则连接的参数就少了) 就好像直接画一个森林会很慢,但…

博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 论文状态:Published in CVIU Volume 161 Issue C, August 2017 论文地址:https://arxiv.org/abs/1606.02228 github地址:https://github.com/ducha-aiki/caffenet-benchmark 在这篇文章中,作者在ImageNet上做了大量实验,对比卷积神经网络架构中各项超参数选择的影响,对如何优化网络性能很有启发…

机器学习算法中如何选取超参数:学习速率.正则项系数.minibatch size 本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习算法中,如何选取初始的超参数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时,权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η.下面讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率.如果学习速率太小,则会使收敛过慢,如果学习速率太大,则会导致代价…

1.评价指标的局限性 问题1 准确性的局限性 准确率是分类问题中最简单也是最直观的评价指标,但存在明显的缺陷.比如,当负样本占99%时,分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得99%的准确率.所以,当不同类别的样本比例非常不均衡时,占比大的类别往往成为影响准确率的最主要因素. 例子:Hulu的奢侈品广告主希望把广告定向投放给奢侈品用户.Hulu通过第三方的数据管理平台拿到了一部分奢侈品用户的数据,并以此为训练集和测试集,训练和测试奢侈品用户的分类模型,该模型的分类准确率超过了95%,但在实际广告…

随着商业及其相关需求的发展,数据成为越来越重要的元素之一,为了更加直观和明显的展示商业潜在的趋势和内在的特性,我们需要使用图表和图形的方式来直观动态的展示数据内在秘密,在今天的这篇文章中我们推荐12款最棒的数据可视化的Javascript框架,希望能够帮助大家在项目中更好的实现数据可视化效果. ECharts 提起ECharts,经常使用开源软件的朋友应该很熟悉,当然,如果你不知道也没关系.但是你肯定知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品,如百度迁徙.百度司南.百度大数据预测等等,这…

Java网络编程和NIO详解9:基于NIO的网络编程框架Netty 转自https://sylvanassun.github.io/2017/11/30/2017-11-30-netty_introduction/ netty是基于NIO实现的异步事件驱动的网络编程框架,学完NIO以后,应该看看netty的实现,netty框架涉及的内容特别多,这里只介绍netty的基本使用和实现原理,更多扩展的内容将在以后推出. 本系列文章首发于我的个人博客:https://h2pl.github.io/ 欢迎…

[转载]VB Socket编程 框架 (2014-07-15 20:06:28) 转载▼ 标签: 转载   原文地址:VB Socket编程 框架作者:安静的浪花 VB Socket编程(Winsock控件创建TCP/IP客户机/服务器程序) 好东西,所以收藏      Winsock控件建立在TCP.UDP协议的基础上,完成与远程计算机的通信.即使对TCP/IP不太熟悉的用户,使用该控件也可以在十几分钟内创建一 个简单的客户机/服务器程序.下面我们对Winsock控件的事件.方法.属性按其在程…

Python 四大主流 Web 编程框架 目前Python的网络编程框架已经多达几十个,逐个学习它们显然不现实.但这些框架在系统架构和运行环境中有很多共通之处,本文带领读者学习基于Python网络框架开发的常用知识,及目前的4种主流Python网络框架:Django.Tornado.Flask.Twisted. 网络框架及MVC架构 所谓网络框架是指这样的一组Python包,它能够使开发者专注于网站应用业务逻辑的开发,而无须处理网络应用底层的协议.线程.进程等方面.这样能大大提高开发者的工作效率…

什么是超参数? 机器学习模型中一般有两类参数:一类需要从数据中学习和估计得到,称为模型参数(Parameter)---即模型本身的参数.比如,线性回归直线的加权系数(斜率)及其偏差项(截距)都是模型参数.还有一类则是机器学习算法中的调优参数(tuning parameters),需要人为设定,称为超参数(Hyperparameter).比如,正则化系数λ,决策树模型中树的深度. 参数和超参数的区别: 模型参数是模型内部的配置变量,需要用数据估计模型参数的值:模型超参数是模型外部的配置,需要手动设…

DeepMind提出新型超参数最优化方法:性能超越手动调参和贝叶斯优化 2017年11月29日 06:40:37 机器之心V 阅读数 2183   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/Uwr44UOuQcNsUQb60zk2/article/details/78661015 近日,DeepMind 发表论文提出一种新型的超参数调优方法,该方法从遗传算法获得启发大大提升了最优超参…