神经网络中还有一些激活函数,池化函数,正则化和归一化函数等.需要详细看看,啃一啃吧.. 1. 激活函数 1.1 激活函数作用 在生物的神经传导中,神经元接受多个神经的输入电位,当电位超过一定值时,该神经元激活,输出一个变换后的神经电位值.而在神经网络的设计中引入了这一概念,来增强神经网络的非线性能力,更好的模拟自然界.所以激活函数的主要目的是为了引入非线性能力,即输出不是输入的线性组合. 假设下图中的隐藏层使用的为线性激活函数(恒等激活函数:a=g(z)),可以看出,当激活函数为线性激活函数时,…

BN或Dropout单独使用能加速训练速度并且避免过拟合 但是倘若一起使用,会产生负面效果. BN在某些情况下会削弱Dropout的效果 对此,BN与Dropout最好不要一起用,若一定要一起用,有2中方法: 1 在所有BN层后使用Dropout 2 修改Dropout公式(如使用高斯Dropout)使得它对方差不是那么敏感 总体思路是降低方差偏移 reference https://zhuanlan.zhihu.com/p/33101420…

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.…

一. Batch Normalization 对于深度神经网络,训练起来有时很难拟合,可以使用更先进的优化算法,例如:SGD+momentum.RMSProp.Adam等算法.另一种策略则是高改变网络的结构,使其更加容易训练.Batch Normalization就是这个思想. 为什么要做Normalization? 神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布,一旦训练数据与测试数据的分布不同,那么网络的泛化能力也大大降低:另外一方面,一旦每批训练数据的分布各不相同(batch梯度下降),那么网络…

一.深度学习中常用的调节参数 本节为笔者上课笔记(CDA深度学习实战课程第一期) 1.学习率 步长的选择:你走的距离长短,越短当然不会错过,但是耗时间.步长的选择比较麻烦.步长越小,越容易得到局部最优化(到了比较大的山谷,就出不去了),而大了会全局最优 一般来说,前1000步,很大,0.1:到了后面,迭代次数增高,下降0.01,再多,然后再小一些. 2.权重 梯度消失的情况,就是当数值接近于正向∞,求导之后就更小的,约等于0,偏导为0 梯度爆炸,数值无限大 对于梯度消失现象:激活函数 Sigmo…

原文地址: https://blog.csdn.net/weixin_40759186/article/details/87547795 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 用pytorch做dropout和BN时需要注意的地方 pytorch做dropout: 就是train的时候使用dropout,训练的时…

Dropout是过去几年非常流行的正则化技术,可有效防止过拟合的发生.但从深度学习的发展趋势看,Batch Normalizaton(简称BN)正在逐步取代Dropout技术,特别是在卷积层.本文将首先引入Dropout的原理和实现,然后观察现代深度模型Dropout的使用情况,并与BN进行实验比对,从原理和实测上来说明Dropout已是过去式,大家应尽可能使用BN技术. 一.Dropout原理 根据wikipedia定义,dropout是指在神经网络中丢弃掉一些隐藏或可见单元.通常来说,是在神…

前置阅读:http://blog.csdn.net/happynear/article/details/44238541——Batch Norm阅读笔记与实现 前置阅读:http://www.zhihu.com/question/38102762——知乎网友 Deep Learning与Bayesian Learning在很多情况下是相通的,随着Deep Learning理论的发展, 我们看到,Deep Learning越来越像Bayesian Learning的一个子集,Deep Learni…

Batch Normalization Ioffe 和 Szegedy 在2015年<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift>论文中提出此方法来减缓网络参数初始化的难处. Batch Norm优点 减轻过拟合 改善梯度传播(权重不会过高或过低) 容许较高的学习率,能够提高训练速度. 减轻对初始化权重的强依赖 作为一种正则化的方式,在某种程度上减少对d…

问题 训练神经网络是一个很复杂的过程,在前面提到了深度学习中常用的激活函数,例如ELU或者Relu的变体能够在开始训练的时候很大程度上减少梯度消失或者爆炸问题.但是却不能保证在训练过程中不出现该问题,例如在训练过程中每一层输入数据分布发生了改变我们就需要使用更小的learning rate去训练,这一现象被成为internal covariate shift,Batch Normalization能够很好的解决这一问题.目前该算法已经被广泛应用在深度学习模型中,该算法的强大至于在于: 可以选择一…