1.指数滑动平均 (ema) 描述滑动平均: with tf.control_dependencies([train_step,ema_op]) 将计算滑动平均与 训练过程绑在一起运行 train_op=tf.no_op(name='train')  使它们合成一个训练节点 #定义变量一级滑动平均类 #定义一个32位浮点变量,初始值为0.0, 这个代码就是在不断更新w1参数,优化 w1,滑动平均做了一个w1的影子 w1=tf.Variable(0,dtype=tf.float32) #定义num…

案例: 预测酸奶的日销量, 由此可以准备产量, 使得损失小(利润大),假设销量是y , 影响销量的有两个因素x1, x2, 需要预先采集数据,每日的x1,x2和销量y_, 拟造数据集X,Y_, 假设y_=x1+x2,为了更真实加一个噪声(-0.05-0.05) batch_size=8 #一次喂给神经网络多少数据 seed=23455 #构造数据集 rdm=np.random.RandomState(seed) #基于seed产生随机数 X=rdm.rand(32,2) #32组数据 Y_=[[…

一.完善常用概念和细节 1.神经元模型: 之前的神经元结构都采用线上的权重w直接乘以输入数据x,用数学表达式即,但这样的结构不够完善. 完善的结构需要加上偏置,并加上激励函数.用数学公式表示为:.其中f为激励函数. 神经网络就是由以这样的神经元为基本单位构成的. 2.激活函数 引入非线性激活因素,提高模型的表达力. 常用的激活函数有: (1)relu函数,用 tf.nn.relu()表示 (2)sigmoid函数,用 tf.nn.sigmoid()表示 (3)tanh函数,用 tf.nn.tan…

神经网络模型的训练过程其实质上就是神经网络参数的设置过程 在神经网络优化算法中最常用的方法是反向传播算法,下图是反向传播算法流程图: 从上图可知,反向传播算法实现了一个迭代的过程,在每次迭代的开始,先需要选取一小部分训练数据,这一小部分数据叫做一个batch.然后这一个batch会通过前向传播算法得到神经网络的预测结果.计算出当前神经网络的预测答案与正确答案之间的差距(有监督学习,在训练时有一个标注好的数据集),最后根据预测值和真实值之间的差距,反向传播算法会相应的更新神经网络参数的取值,使在这…

深度学习之TensorFlow构建神经网络层 基本法 深度神经网络是一个多层次的网络模型,包含了:输入层,隐藏层和输出层,其中隐藏层是最重要也是深度最多的,通过TensorFlow,python代码可以构建神经网络层函数,比如我们称之为add_layer()函数,由于神经网络层的工作原理是一层的神经元处理完成后得到一个结果,然后传递给下一个神经元,这就类似于函数的return与参数变量,所以最终代码的模型应该如下图所示: 通过add_layer的层层嵌套,实现上一个add_layer的结果返回给…

动图示例实在太好 图像.神经网络优化利器:了解Halide  Oldpan  2019年4月17日  0条评论  1,327次阅读  3人点赞 前言 Halide是用C++作为宿主语言的一个图像处理相关的DSL(Domain Specified Language)语言,全称领域专用语言.主要的作用为在软硬层面上(与算法本身的设计无关)实现对算法的底层加速,我们有必要对其有一定的了解.因为不论是传统的图像处理方法亦或是深度学习应用都使用到了halide的思想. 其中,在OpenCV(传统图像处理库…

一.序言 Adam是神经网络优化的另一种方法,有点类似上一篇中的“动量梯度下降”,实际上是先提出了RMSprop(类似动量梯度下降的优化算法),而后结合RMSprop和动量梯度下降整出了Adam,所以这里我们先由动量梯度下降引申出RMSprop,最后再介绍Adam.不过,由于RMSprop.Adam什么的,真的太难理解了,我就只说实现不说原理了. 二.RMSprop 先回顾一下动量梯度下降中的“指数加权平均”公式: vDW1 = beta*vDW0 + (1-beta)*dw1 vDb1 = b…

最近回顾神经网络的知识,简单做一些整理,归档一下神经网络优化算法的知识.关于神经网络的优化,吴恩达的深度学习课程讲解得非常通俗易懂,有需要的可以去学习一下,本人只是对课程知识点做一个总结.吴恩达的深度学习课程放在了网易云课堂上,链接如下(免费): https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm 神经网络最基本的优化算法是反向传播算法加上梯度下降法.通过梯度下降法,使得网络参数不断收敛到全局(或者局部)最小值,但是由于神经网络层…

Halide视觉神经网络优化 概述 Halide是用C++作为宿主语言的一个图像处理相关的DSL(Domain Specified Language)语言,全称领域专用语言.主要的作用为在软硬层面上(与算法本身的设计无关)实现对算法的底层加速,有必要对其有一定的了解.因为不论是传统的图像处理方法亦或是深度学习应用都使用到了halide的思想. 其中,在OpenCV(传统图像处理库)中部分算法使用了Halide后端,而TVM(神经网络编译器)也是用了Halide的思想去优化神经网络算子. Hali…

1.学习率的设置既不能太小,又不能太大,解决方法:使用指数衰减法 例如: 假设我们要最小化函数 y=x2y=x2, 选择初始点 x0=5x0=5  1. 学习率为1的时候,x在5和-5之间震荡. import tensorflow as tf TRAINING_STEPS = 10 LEARNING_RATE = 1 x = tf.Variable(tf.constant(5, dtype=tf.float32), name="x") y = tf.square(x) train_op…