只有在数据很庞大的时候(在机器学习中,几乎任何时候都是),我们才需要使用 epochs,batch size,迭代这些术语,在这种情况下,一次性将数据输入计算机是不可能的.因此,为了解决这个问题,我们需要把数据分成小块,一块一块的传递给计算机,在每一步的末端更新神经网络的权重,拟合给定的数据. EPOCH 当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次,这个过程称为一个 epoch. 然而,当一个 epoch 对于计算机而言太庞大的时候,就需要把它分成多个小块. 为什么要使用多于一个 epo…

Sample Classification Code of CIFAR-10 in Torch from: http://torch.ch/blog/2015/07/30/cifar.html require 'xlua' require 'optim' require 'nn' require 'image' local c = require 'trepl.colorize' opt = lapp[[ -s,--save (default "logs") subdirectory…

从昨天晚上,到今天上午12点半左右吧,一直在调这个代码.最开始训练的时候,老是说loss:nan 查了资料,因为是如果损失函数使用交叉熵,如果预测值为0或负数,求log的时候会出错.需要对预测结果进行约束. 有一种约束方法是:y_predict=max(y,(0,1e-18]).也就是将小于0的数值随机分配为(0,1e-18]中的某个数.这样做好像不太合适. 还有一种方法是使用sigmoid作为激活函数.我这样改正了之后仍然没有效果. 后来我把数据集中的图片打开看了一下才发现,它跟mnist不一…

学习了tensorflow的线性回归. 首先是一个sklearn中makeregression数据集,对其进行线性回归训练的例子.来自腾讯云实验室 import tensorflow as tf import numpy as np class linearRegressionModel: def __init__(self,x_dimen): self.x_dimen=x_dimen self._index_in_epoch=0 self.constructModel() self.sess=…

torchnet+VGG16计算patch之间相似度 torch VGG16 similarity 本来打算使用VGG实现siamese CNN的,但是没想明白怎么使用torchnet对模型进行微调...所以只好把VGG的卷积层单独做一个数据预处理模块,后面跟一个网络,将两个VGG输出的结果输入该网络中,仅训练这个浅层网络. 数据:使用了MOTChallenge数据库MOT16-02中的pedestrian 代码: -- -------------------------------------…

torch 深度学习(5) mnist torch siamese deep-learning 这篇文章主要是想使用torch学习并理解如何构建siamese network. siamese network的结构如下: 1486455020988.jpg 使用的数据集:mnist 手写数据集 实验目的:通过孪生网络使得同一类的尽可能的靠近,不同类的尽可能不同. 命令行: sudo luarocks install mnist 主要涉及的torch/nn中Container包括Sequentia…

​ 事前  : kaggle地址:ML2021Spring-hw1 | Kaggle 我的git地址: https://github.com/xiaolilaoli/lihongyi2022homework/tree/main/hw1_covidpred 当然作为新手,我也是参考的其他大神的.参考的过多,我就不一一放地址了,在这里谢过各位大佬.如果和我一样的新手,调试代码看张量流动绝对是一个好用的方法. 作业介绍: 说的是啊 这个美国,好像是有40个州, 这四十个州呢 ,统计了连续三天的新冠阳性…

深度学习中经常看到epoch. iteration和batchsize,下面按自己的理解说说这三个的区别: (1)batchsize:批大小.在深度学习中,一般采用SGD训练,即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练:(2)iteration:1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次:(3)epoch:1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次: 举个例子,训练集有1000个样本,batchsize=10,那么:训练完整个样本集需要:100次iteratio…

转自: https://blog.csdn.net/qq_27923041/article/details/74927398 深度学习中经常看到epoch. iteration和batchsize,下面按自己的理解说说这三个的区别: (1)batchsize:批大小.在深度学习中,一般采用SGD训练,即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练: (2)iteration:1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次: (3)epoch:1个epoch等于使用训练集中的全…

batch 深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降.每次的参数更新有两种方式. 第一种,遍历全部数据集算一次损失函数,然后算函数对各个参数的梯度,更新梯度.这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍,计算量开销大,计算速度慢,不支持在线学习,这称为Batch gradient descent,批梯度下降. 另一种,每看一个数据就算一下损失函数,然后求梯度更新参数,这个称为随机梯度下降,stochastic gradient descent.这个方法速度比较快,但是收敛性能不太好,可能…