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.…

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…

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.…

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…

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…

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. 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…