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…

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…

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…

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…

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…