版权声明:<—— 本文为作者呕心沥血打造,若要转载,请注明出处@http://blog.csdn.net/gamer_gyt <—— 目录(?)[+] ====================================================================== 本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行,并进行部分翻译,如有错误,请大家指正 转载请注明出处 ======================================…

import numpy as np from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import pairwise_distances import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from cycler import cycler from .tools import discret…

mini-batch是什么 以及dataloader的作用 待办 我们在训练神经网络时,使用的是mini-batch(一次输入多张图片),所以我们在使用一个叫DataLoader的工具为我们将50000张图分成每四张图一分,一共12500份的数据包. https://www.jianshu.com/p/8da9b24b2fb6 准备图片数据集…

可以看出来除了KNN以外其他算法都是聚类算法 1.knn/kmeans/kmeans++区别 先给大家贴个简洁明了的图,好几个地方都看到过,我也不知道到底谁是原作者啦,如果侵权麻烦联系我咯~~~~ knn模型的三要素:距离度量(如何计算样本之间的距离).k值的选择(选择要判断的目标周围的几个样本去判断类别).分类决策规则(如何决定目标的类别) 图中所谓没有明显的训练过程就是给定目标样本,只需要直接计算其周围K个样本的类别,通过分类决策规则判断出来目标样本的类别就可以,不需要预先训练一个判别模型.…

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 在分布式训练时,提高计算通信占比是提高计算加速比的有效手段,当网络通信优化到一定程度时,只有通过增加每个worker上的batch size来提升计算量,进而提高计算通信占比.然而一直以来Deep Learning模型在训练时对Batch Size的选择都是异常敏感的,通常的经验是Large Batch Size会使收敛性变差,而相对小一点的Batch Size才能收敛的更好…

Inception V2网络中的代表是加入了BN(Batch Normalization)层,并且使用 2个 3*3卷积替代 1个5*5卷积的改进版,如下图所示: 其特点如下: 学习VGG用2个 3*3卷积代替 Inception V1中的 5*5大卷积.这样做在减少参数(3*3*2+2 –> 5*5+1)的同时可以建立更多的非线性变换,增强网络对特征的学习能力.如下图所示,2个 3*3卷积的效果与一个 5*5 卷积的效果类似: 在 Inception V1中加入BN层,以减少 Internal…

Batch Normalization,拆开来看,第一个单词意思是批,出现在梯度下降的概念里,第二个单词意思是标准化,出现在数据预处理的概念里. 我们先来看看这两个概念. 数据预处理 方法很多,后面我会在其他博客中专门讲,这里简单回忆下 归一化,x-min/max-min, 标准化,包括标准差标准化,x-mean/std,极差标准化,x-mean/(max-min), 中心化,x-mean, 白化,pac-->归一化 梯度下降 梯度下降中 mini batch sgd 是比 sgd 更好的一种方…

Batch Normalization(批量标准化,简称BN)是近些年来深度学习优化中一个重要的手段.BN能带来如下优点: 加速训练过程: 可以使用较大的学习率: 允许在深层网络中使用sigmoid这种易导致梯度消失的激活函数: 具有轻微地正则化效果,以此可以降低dropout的使用. 但为什么BN能够如此有效?让我们来一探究竟. 一.Covariate Shift Convariate shift是BN论文作者提出来的概念,其意是指具有不同分布的输入值对深度网络学习的影响.举个例子,假设我们有…

目录 动机 单层视角 多层视角 什么是Batch Normalization Batch Normalization的反向传播 Batch Normalization的预测阶段 Batch Normalization的作用 几个问题 卷积层如何使用BatchNorm? 没有scale and shift过程可不可以? BN层放在ReLU前面还是后面? BN层为什么有效? 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 动机 在博文<为什么要做特征归一化/标准化? 博客园…

[源码解析] PyTorch 分布式(2) --- 数据加载之DataLoader 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(2) --- 数据加载之DataLoader 0x00 摘要 0x01 前情回顾 0x02 DataLoader 2.1 初始化 2.2 关键函数 2.3 单进程加载 2.3.1 区分生成 2.3.2 迭代器基类 2.3.3 单进程迭代器 2.3.4 获取样本 2.4 多进程加载 2.4.1 总体逻辑 2.4.2 初始化 2.4.3 业务重置 2.4.4 获取 inde…

Batch Normalization Batch归一化 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.4正则化网络的激活函数 Batch归一化会使你的参数搜索问题变得很容易,使神经网络对超参数的选择更加稳定.超参数的范围会更庞大,工作效果也更好.也会使你更容易的训练甚至是深层网络. 对于logistic回归来说 正则化原理 \[u=\frac{1}{m}\sum x^{i}(求出平均值u)\]\[x=x-u\] \[\sigma^{2}=\frac{1}{m}\sum(x^{i}…

思考 YJango的前馈神经网络--代码LV3的数据预处理中提到过:在数据预处理阶段,数据会被标准化(减掉平均值.除以标准差),以降低不同样本间的差异性,使建模变得相对简单. 我们又知道神经网络中的每一层都是一次变换,而上一层的输出又会作为下一层的输入继续变换.如下图中,  经过第一层  的变换后,所得到的  : 而  经过第二层  的变换后,得到  .  在第二层所扮演的角色就是  在第一层所扮演的角色. 我们将  进行了标准化,那么,为什么不对 也进行标准化呢? Batch Normaliz…

PyTorch学习笔记(6)——DataLoader源代码剖析 - dataloader本质是一个可迭代对象,使用iter()访问,不能使用next()访问: - 使用iter(dataloader)返回的是一个迭代器,然后可以使用next访问: - 也可以使用`for inputs, labels in dataloaders`进行可迭代对象的访问: - 一般我们实现一个datasets对象,传入到dataloader中:然后内部使用yeild返回每一次batch的数据: ① DataLoad…

加速网络收敛——BN.LN.WN与selu 自Batch Norm出现之后,Layer Norm和Weight Norm作为Batch Norm的变体相继出现.最近又出来一个很”简单”的激活函数Selu,能够实现automatic rescale and shift.这些结构都是为了保证网络能够堆叠的更深的基本条件之一.除了这四种,还有highway network与resnet. Batch Norm BN对某一层激活值做batch维度的归一化,也就是对于每个batch,该层相应的output…

TensorFlow batch normalize的使用 batch normalize 经常与CNN搭配使用,据一些研究表面,在RNN层数不是很深的时候使用batch normalize是会用损害作用的.下面介绍下TensorFlow bath normalize的用法 tf.layers.batch_normalization() 直接把想normalize的张量传入此函数即可,不过需要注意的是,其有一个training参数,通过设置此参数用来区分此时是训练阶段还是验证或测试阶段. 然而,…

BN的深度理解:https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html BN: BN的意义:在激活函数之前将输入归一化到高斯分布,控制到激活函数的敏感区域,避免激活函数的梯度饱和导致梯度消失,增加学习效率 (1)加速收敛(2)控制过拟合,可以少用或不用Dropout和正则(3)降低网络对初始化权重不敏感(4)允许使用较大的学习率 上图中,左边的例子,损失函数对权重微小的变动(分类器旋转偏移)较为敏感,归一化后损失函数对权重微小的变动不那么敏感了 ,让网络…

batch 概念:训练时候一批一批的进行正向推导和反向传播.一批计算一次loss mini batch:不去计算这个batch下所有的iter,仅计算一部分iter的loss平均值代替所有的. 以下来源:知乎 作者:陈志远 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/83626029著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. (1) 不考虑bn的情况下,batch size的大小决定了深度学习训练过程中的完成每个epoch所需的时间和每次迭代(ite…

Batch Normalization:对一个mini batch的样本,经过一个nueron(或filter)后生成的feature map中的所有point进行归一化.(纵向归一化) Layer Normalization:对单个样本,经过一个卷积层的所有neuron(或filter)后生成的feature map中的所有point进行归一化.(横向归一化)…

目录 pytorch学习 numpy & Torch Variable 激励函数 回归 区分类型 快速搭建法 模型的保存与提取 批训练 加速神经网络训练 Optimizer优化器 CNN MNIST手写数据 Reference pytorch学习 numpy & Torch import torch import numpy as np np_data = np.arange(6).reshape((2, 3)) torch_data = torch.from_numpy(np_data)…

[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…

7.6 DNN在搜索场景中的应用 1. 背景 搜索排序的特征分大量的使用了LR,GBDT,SVM等模型及其变种.我们主要在特征工程,建模的场景,目标采样等方面做了很细致的工作.但这些模型的瓶颈也非常的明显,尽管现在阿里集团内部的PS版本LR可以支持到50亿特征规模,400亿的样本,但这对于我们来说,看起来依然是不太够的,现在上亿的item数据,如果直接使用id特征的话,和任意特征进行组合后,都会超出LR模型的极限规模,对于GBDT,SVM等模型的能力则更弱,而我们一直在思考怎么可以突破这种模型的…

实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说…

Contractive autoencoder是autoencoder的一个变种,其实就是在autoencoder上加入了一个规则项,它简称CAE(对应中文翻译为?).通常情况下,对权值进行惩罚后的autoencoder数学表达形式为: 这是直接对W的值进行惩罚的,而今天要讲的CAE其数学表达式同样非常简单,如下: 其中的 是隐含层输出值关于权重的雅克比矩阵,而   表示的是该雅克比矩阵的F范数的平方,即雅克比矩阵中每个元素求平方 然后求和,更具体的数学表达式为: 关于雅克比矩阵的介绍可参考雅克…

前言: 当采用无监督的方法分层预训练深度网络的权值时,为了学习到较鲁棒的特征,可以在网络的可视层(即数据的输入层)引入随机噪声,这种方法称为Denoise Autoencoder(简称dAE),由Bengio在08年提出,见其文章Extracting and composing robust features with denoising autoencoders.使用dAE时,可以用被破坏的输入数据重构出原始的数据(指没被破坏的数据),所以它训练出来的特征会更鲁棒.本篇博文主要是根据Benig…

Machine Learning Algorithms Study Notes 高雪松 @雪松Cedro Microsoft MVP 本系列文章是Andrew Ng 在斯坦福的机器学习课程 CS 229 的学习笔记. Machine Learning Algorithms Study Notes 系列文章介绍 2    Supervised Learning    3 2.1    Perceptron Learning Algorithm (PLA)    3 2.1.1    PLA --…

DeepLearning tutorial(3)MLP多层感知机原理简介+代码详解 @author:wepon @blog:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43221829 本文介绍多层感知机算法,特别是详细解读其代码实现,基于Python theano,代码来自:Multilayer Perceptron,如果你想详细了解多层感知机算法,可以参考:UFLDL教程,或者参考本文第一部分的算法简介. 经详细注释的代码:放在我的gith…

li,ol.inline>li{display:inline-block;padding-right:5px;padding-left:5px}dl{margin-bottom:20px}dt,dd{line-height:20px}dt{font-weight:700}dd{margin-left:10px}.dl-horizontal{*zoom:1}.dl-horizontal:before,.dl-horizontal:after{display:table;line-height:0;…

一.关于聚类及相似度.距离的知识点 二.k-means算法思想与流程 三.sklearn中对于kmeans算法的参数 四.代码示例以及应用的知识点简介 (1)make_blobs:聚类数据生成器 sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2,centers=3, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0, 10.0), shuffle=True, random_state=None)[source] 返…

深度学习中的优化算法总结 以下内容简单的汇总了在深度学习中常见的优化算法,每个算法都集中回答:是什么?(原理思想)有什么用?(优缺点)怎么用?(在tensorflow中的使用) 目录 1.SGD 1.1Batch gradient descent 1.2Stochastic gradient descent 1.3Mini -batch grdient descent 1.4三种梯度下降算法的比较 2.Momentum 3.Nesterov 4.Agadgrad 5.Adadelta 6.RMS…

转载  https://blog.csdn.net/itchosen/article/details/77200322 各种神经网络优化算法:从梯度下降到Adam方法     在调整模型更新权重和偏差参数的方式时,你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果?应该用梯度下降,随机梯度下降,还是Adam方法? 这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别,以及如何选择最佳的优化方法. 什么是优化算法? 优化算法的功能,是通过改善训练方式,来最小化(或最大化)损失函数E(x). 模型内部有些参数…