前几章在不知道原理的情况下,已经学会使用了多个机器学习模型机器算法.Scikit-Learn很方便,以至于隐藏了太多的实现细节. 知其然知其所以然是必要的,这有利于快速选择合适的模型.正确的训练算法.合适的超参数.了解底层有助于更有效率地调试问题以及平台错误. 本章从现行回归模型开始,讨论两种不同的训练方式: 直接使用解析解,例如一元二次方差的求根公式. 有些数学问题(比如大多数偏微分方程)是没有数值解的,这时候就要用数值解来近似求解.有时间为了效率,解释存在解析解,也是求近似的数值解. 4.1…

这一周的主题是优化算法. 1.  Mini-batch: 上一门课讨论的向量化的目的是去掉for循环加速优化计算,X = [x(1) x(2) x(3) ... x(m)],X的每一个列向量x(i)是一个样本,m是样本个数.但当样本很多时(比如m=500万),向量化依然不能解决问题.所以提出了mini-batch的概念(Batch是指对整个样本都操作,mini-batch指只对所有样本的子集进行操作).把若干样本合并成一个mini-batch,比如这里选择1000,X{1} = [x(1) x(…

Must Know Tips/Tricks in Deep Neural Networks (by Xiu-Shen Wei)   Deep Neural Networks, especially Convolutional Neural Networks (CNN), allows computational models that are composed of multiple processing layers to learn representations of data with…

声明:所有内容来自coursera,作为个人学习笔记记录在这里. 请不要ctrl+c/ctrl+v作业. Optimization Methods Until now, you've always used Gradient Descent to update the parameters and minimize the cost. In this notebook, you will learn more advanced optimization methods that can spee…

/** * :: DeveloperApi :: * GeneralizedLinearModel (GLM) represents a model trained using * GeneralizedLinearAlgorithm. GLMs consist of a weight vector and * an intercept. * * @param weights Weights computed for every feature. * @param intercept Inter…

http://lamda.nju.edu.cn/weixs/project/CNNTricks/CNNTricks.html Deep Neural Networks, especially Convolutional Neural Networks (CNN), allows computational models that are composed of multiple processing layers to learn representations of data with mul…

GeneralizedLinearAlgorithm SparkMllib涉及到的算法 Classification Linear Support Vector Machines (SVMs) Logistic regression Regression Linear least squares, Lasso, and ridge regression Streaming linear regression GeneralizedLinearAlgorithm GLA,通用线性算法,作为通用回归…

Optimization Welcome to the optimization's programming assignment of the hyper-parameters tuning specialization. There are many different optimization algorithms you could be using to get you to the minimal cost. Similarly, there are many different p…

https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/80252012 我们在训练神经网络模型时,最常用的就是梯度下降,这篇博客主要介绍下几种梯度下降的变种(mini-batch gradient descent和stochastic gradient descent),关于Batch gradient descent(批梯度下降,BGD)就不细说了(一次迭代训练所有样本),因为这个大家都很熟悉,通常接触梯队下降后用的都是这个.这里主要介绍Mini-b…

主要内容: 一.Mini-Batch Gradient descent 二.Momentum 四.RMSprop 五.Adam 六.优化算法性能比较 七.学习率衰减 一.Mini-Batch Gradient descent 1.一般地,有三种梯度下降算法: 1)(Batch )Gradient Descent,即我们平常所用的.它在每次求梯度的时候用上所有数据集,此种方式适合用在数据集规模不大的情况下. X = data_input Y = labels parameters = initia…

About this Course This course will teach you the "magic" of getting deep learning to work well. Rather than the deep learning process being a black box, you will understand what drives performance, and be able to more systematically get good res…

Mask_RCNN-2.0 网页链接:https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases/tag/v2.0 Mask_RCNN-master(matterport / Mask_RCNN)网页链接:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 操作步骤 本文假设运行环境满足基本需求:Python = 3.6.8, tensorflow-gpu = 1.12.0, keras = 2.0.8, matplotlib =…

这一周的主题是优化算法. 1.  Mini-batch: 上一门课讨论的向量化的目的是去掉for循环加速优化计算,X = [x(1) x(2) x(3) ... x(m)],X的每一个列向量x(i)是一个样本,m是样本个数.但当样本很多时(比如m=500万),向量化依然不能解决问题.所以提出了mini-batch的概念(Batch是指对整个样本都操作,mini-batch指只对所有样本的子集进行操作).把若干样本合并成一个mini-batch,比如这里选择1000,X{1} = [x(1) x(…

[源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(6)--- 1F1B策略 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(6)--- 1F1B策略 0x00 摘要 0x01 流水线比较 1.1 普通流水线 1.2 Gpipe流水线 1.3 1F1B流水线 1.3.1 思路 1.3.2 图示 0x02 PipeDream 实现 2.1 总体逻辑 2.2 权重问题 2.3 Weight Stashing 2.4 Vertical Sync 2.5 缓冲区 0x03 代码 3.1 总…

1. Optimization Methods Gradient descent goes "downhill" on a cost function \(J\). Think of it as trying to do this: **Figure 1** : **Minimizing the cost is like finding the lowest point in a hilly landscape** At each step of the training, you u…

[学习源]Tutorials > Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz > Training a Classifier   本文相当于对上面链接教程中自认为有用部分进行的截取.翻译和再注释.便于日后复习.修正和补充. 边写边查资料的过程中猛然发现这居然有中文文档--不过中文文档也是志愿者翻译的,仅仅是翻译,也没有对知识点的扩充,不耽误我写笔记.这篇笔记就继续写下去吧.附PyTorch 中文教程 & 文档 > 训练分类器 一.准…

关于Keras的“层”(Layer) 所有的Keras层对象都有如下方法: layer.get_weights():返回层的权重(numpy array) layer.set_weights(weights):从numpy array中将权重加载到该层中,要求numpy array的形状与* layer.get_weights()的形状相同 layer.get_config():返回当前层配置信息的字典,层也可以借由配置信息重构: Input(shape=None,batch_shape=Non…

零.参考资料 有关FPN的介绍见『计算机视觉』FPN特征金字塔网络. 网络构架部分代码见Mask_RCNN/mrcnn/model.py中class MaskRCNN的build方法的"inference"分支. 1.Keras调用GPU设置 [*]指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" [**]按需分配 import tensorflow as tf import ker…

提纲挈领 https://blog.csdn.net/linolzhang/article/details/54344350 SPP https://www.cnblogs.com/gongxijun/p/7172134.html 我们使用三层的金字塔池化层pooling,分别设置图片切分成多少块,论文中设置的分别是(1,4,16),然后按照层次对这个特征图feature A进行分别处理(用代码实现就是for(1,2,3层)): 第一层对这个特征图feature A整个特征图进行池化(池化又分为…

The speed at which data is generated, consumed, processed, and analyzed is increasing at an unbelievably rapid pace. Social media, the Internet of Things, ad tech, and gaming verticals are struggling to deal with the disproportionate size of data set…

公开课笔记 Bias & variance bias: 1. more epoch 2. deeper network 3.hyperparameters variance : larger dataset 2. regularization regularization L2 norm: weight decay dropout regularization dropout:在反向传播误差更新权值时候,随机删除一部分hidden units,以防止过拟合. other methods for…

tf.contrib模块 tf.contrib 模块是一个比较复杂的模块. contrib细节: tf.contrib.bayesflow.entropy  香农信息论 tf.contrib.bayesflow.monte_carlo Monte Carlo integration 蒙特卡洛积分 tf.contrib.bayesflow.stochastic_graph Stochastic Computation Graphs 随机计算图 tf.contrib.bayesflow.stocha…

       基于Spark的一个生态产品--MLlib,实现了经典的机器学算法,源码分8个文件夹,classification文件夹下面包含NB.LR.SVM的实现,clustering文件夹下面包含K均值的实现,linalg文件夹下面包含SVD的实现(稀疏矩阵的表示),recommendation文件夹下面包含als,矩阵分解实现,regression文件夹下面实现了线性回归,L2的线性回归,L1的线性回归,Util文件夹下面包含了可以为各个算法生成toy-data的文件,另外还有一个Dat…

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 译文 Abstract   Convolutional networks are powerful visual models that yield hierarchies of features. We show that convolutional networks by themselves, trained end-to-end, pixels-to-pixels, exceed…

复习 一.Spark 流处理 使用Spark Streaming与我们操作RDD的方式很接近,处理数据流也变得简单了.使用Spark的流处理元素结合MLlib的基于SGD的在线学习能力,可以创建实时的机器学习模型,当数据流到达时实时更新学习模型. [Spark] 04 - What is Spark Streaming [Spark] 05 - Apache Kafka [Spark] 06 - Structured Streaming [Link] http://shartoo.github.…

本文作者Key,博客园主页:https://home.cnblogs.com/u/key1994/ 本内容为个人原创作品,转载请注明出处或联系:zhengzha16@163.com 在进行神经网络训练时,batch_size是一个必须进行设置的参数.以前在用BP神经网络进行预测时,由于模型结构很简单,所以对的batch_size值的设置没太在意.最近在做YOLO这样的深度网络,模型结构本身比较复杂,且训练样本量较大,在训练时损失函数降得较慢.看网上有些文章说可以改变batch_size的值来提升…

使用Pytorch搭建模型的步骤及教程 我们知道,模型有一个特定的生命周期,了解这个为数据集建模和理解 PyTorch API 提供了指导方向.我们可以根据生命周期的每一个步骤进行设计和优化,同时更加方便调整各种细节. 模型的生命周期的五个步骤如下: 1.准备数据 2.定义模型 3.训练模型 4.评估模型 5.进行预测 注意:使用 PyTorch API 有很多方法可以实现这些步骤中的每一个,下面是一些使用Pytorch API最简单.最常见或最惯用的方法. 一.准备数据 第一步是加载和准备数据…

Nitish Shirish Keskar, Dheevatsa Mudigere, Jorge Nocedal, Mikhail Smelyanskiy, Ping Tak Peter Tang Northwestern University & Intel code: https://github.com/keskarnitish/large-batch-training * SGD及其变种在batch size增大的时候会有泛化能力的明显下降 generalization drop/deg…

Training address: http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=38966#overview A.Count Color --- POJ 2777 这题初看不好下手,再想想,T<=30,这时想到颜色可以用二进制来表示,然后父节点颜色种类为子节点的按位或得出的结果中化为二进制时1的个数,然后就是无脑线段树了.. 代码: #include <iostream> #include <cstdio> #i…

Redraw Beautiful Drawings Time Limit: 3000/1500 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) Problem Description Alice and Bob are playing together. Alice is crazy about art and she has visited many museums around the world. She has…