参考:https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/78600255https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/78600255 1. error analysis 举个例子,猫类识别问题,已经建立的模型的错误率为10%.为了提高正确率,我们发现该模型会将一些狗类图片错误分类成猫.一种常规解决办法是扩大狗类样本,增强模型对够类(负样本)的训练.但是,这一过程可能会花费几个月的时间,耗费这么大…

参考:https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/78519599 1. 正交化(Orthogonalization) 机器学习中有许多参数.超参数需要调试. 通过每次只调试一个参数,保持其它参数不变而得到的模型某一性能改变是一种最常用的调参策略,我们称之为正交化方法(Orthogonalization). 对应到机器学习监督式学习模型中,可以大致分成四个独立的"功能": Fit training set well on cost…

目录 一. 正交化 二. 指标 1. 单一数字评估指标 2. 优化指标.满足指标 三. 训练集.验证集.测试集 1. 数据集划分 2. 验证集.测试集分布 3. 验证集.测试集大小 四. 比较人类表现水平 1. 贝叶斯最佳误差 2. 改进方向 全部来自同一分布 当训练集来自不同分布 五. 误差分析 错误标签 六. 快速搭建系统并迭代 七. 迁移学习 八. 多任务学习 九. 端到端的学习 参考笔记:深度学习笔记 一. 正交化 正交化就是将深度学习的整个过程的所有需要解决的问题独立开来.针对于某个方…

一.进行误差分析 很多时候我们发现训练出来的模型有误差后,就会一股脑的想着法子去减少误差.想法固然好,但是有点headlong~ 这节视频中吴大大介绍了一个比较科学的方法,具体的看下面的例子 还是以猫分类器为例,假设我们的模型表现的还不错,但是依旧存在误差,预测后错误标记的数据中有一部分狗图片被错误的标记成了猫.这个时候按照一般的思路可能是想通过训练出狗分类器模型来提高猫分类器,或者其他的办法,反正就是要让分类器更好地区分狗和猫. 但是现在的问题是,假如错误分类的100个样本中,只有5个狗样本被…

Week1 Bird recognition in the city of Peacetopia (case study)( 和平之城中的鸟类识别(案例研究)) 1.Problem Statement This example is adapted from a real production application, but with details disguised to protect confidentiality. (问题陈述:这个例子来源于实际项目,但是为了保护机密性,我们会对细节…

Deep Learning 用逻辑回归训练图片的典型步骤. 笔记摘自:https://xienaoban.github.io/posts/59595.html 1. 处理数据 1.1 向量化(Vectorization) 将每张图片的高和宽和RGB展为向量,最终X的shape为 (height*width*3, m) . 1.2 特征归一化(Normalization) 对于一般数据,使用标准化(Standardization) \(X_{scale} = \frac{(X(axis=0) -…

目录 第一周 机器学习策略(1) 第二周 机器学习策略(2) 目标:学习一些机器学习优化改进策略,使得搭建的学习模型能够朝着最有希望的方向前进. 第一周 机器学习策略(1) 搭建机器学习系统的挑战:尝试和改变的东西太多,比如超参数. 什么是正交化? 正交化是协助调节搭建机器学习系统的方法之一,类比老式电视机的调节按钮,正交化指的是电视设计师设计这样的按钮,使得每个按钮都只调整一个性质,这样调整电视图像就很容易,就可以把图像跳到正中. 训练神经网络时,使用early stopping虽然可以改善过…

第一周 机器学习(ML)策略(1)(ML strategy(1)) 1.1 为什么是 ML 策略?(Why ML Strategy?) 希望在这门课程中,可以教给一些策略,一些分析机器学习问题的方法,可以指引朝着最有希望的方向前进.这门课中,我会分享我在搭建和部署大量深度学习产品时学到的经验和教训.比如说,很多大学深度学习课程很少提到这些策略.事实上,机器学习策略在深度学习的时代也在变化,因为现在对于深度学习算法来说能够做到的事情,比上一代机器学习算法大不一样. 1.2 正交化(Orthogon…

一.为什么是ML策略 如上图示,假如我们在构建一个喵咪分类器,数据集就是上面几个图,训练之后准确率达到90%.虽然看起来挺高的,但是这显然并不具一般性,因为数据集太少了.那么此时可以想到的ML策略有哪些呢?总结如下: 收集更多的数据 收集更多不同的训练集 结合梯度下降训练算法更长时间 尝试Adam算法 尝试更大的网路 尝试小一点的网络 试着用一下dropout算法 加上\(L_2\)正则项 改善网络结构,如 激活函数 隐藏层节点数量 and so on 二.正交化 正交这个词很好理解,即各个变量…

参考 1. Why look at case studies 介绍几个典型的CNN案例: LeNet-5 AlexNet VGG Residual Network(ResNet): 特点是可以构建很深的神经网络 Inception Neural Network 2. Classic Networks 典型的 LeNet-5 结构包含CONV layer,POOL layer 和 FC layer 顺序一般是 CONV layer->POOL layer->CONV layer->POOL…