Batch Normlization(BN) 为什么要进行 BN 防止深度神经网络,每一层得参数更新会导致上层的输入数据发生变化,通过层层叠加,高层的输入分布变化会十分剧烈,这就使得高层需要不断去重新适应底层的参数更新.为了训好模型,我们需要非常谨慎地去设定学习率.初始化权重.以及尽可能细致的参数更新策略. 另外对一些激活函数具有饱和区,比如 sigmoid 函数的输入较大和较小,此时的梯度很小,这会导致权重更新十分缓慢.又比如下图的 tanh 函数: 如果输入的数值没有 BN 那么数据可能在两…

Batch Normalization(简称 BN)自从提出之后,因为效果特别好,很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合.BN 大法虽然好,但是也存在一些局限和问题,诸如当 BatchSize 太小时效果不佳.对 RNN 等动态网络无法有效应用 BN 等.针对 BN 的问题,最近两年又陆续有基于 BN 思想的很多改进 Normalization 模型被提出.BN 是深度学习进展中里程碑式的工作之一,无论是希望深入了解深度学习,还是在实践中解决实际问题,BN 及一系列改进 Normaliza…

来源:https://www.chainnews.com/articles/504060702149.htm 机器之心专栏 作者:张俊林 Batch Normalization (简称 BN)自从提出之后,因为效果特别好,很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合.BN 大法虽然好,但是也存在一些局限和问题,诸如当 BatchSize 太小时效果不佳.对 RNN 等动态网络无法有效应用 BN 等.针对 BN 的问题,最近两年又陆续有基于 BN 思想的很多改进 Normalization 模型被…

中间表示: C -> C1.C2.C3 i:target -> IT j: source -> JS sim(Query, Key) -> Value Key:h_j,类似某种“basis”: 从图9可以引出另外一种理解,也可以将Attention机制看作一种软寻址(SoftAddressing):Source可以看作存储器内存储的内容,元素由地址Key和值Value组成,当前有个Key=Query的查询,目的是取出存储器中对应的Value值,即Attention数值.通过Quer…

模型汇总24 - 深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理.分类及应用 lqfarmer 深度学习研究员.欢迎扫描头像二维码,获取更多精彩内容. 946 人赞同了该文章 Attention是一种用于提升基于RNN(LSTM或GRU)的Encoder + Decoder模型的效果的的机制(Mechanism),一般称为Attention Mechanism.Attention Mechanism目前非常流行,广泛应用于机器翻译.语音识别.图像标注(Image Caption)…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 磐石 介绍 数据科学研究者们最常遇见的问题之一就是怎样避免过拟合.你也许在训练模型的时候也遇到过同样的问题–在训练数据上表现非同一般的好,却在测试集上表现很一般.或者是你曾在公开排行榜上名列前茅,却在最终的榜单排名中下降数百个名次这种情况.那这篇文章会很适合你. 去避免过拟合可以提高我们模型的性能. 在本文中,我们将解释过拟合的概念以及正则化如何帮助克服过拟合问题…

深度学习中优化操作: dropout l1, l2正则化 momentum normalization 1.为什么Normalization?     深度神经网络模型的训练为什么会很困难?其中一个重要的原因是,深度神经网络涉及到很多层的叠加,而每一层的参数更新会导致上层的输入数据分布发生变化,通过层层叠加,高层的输入分布变化会非常剧烈,这就使得高层需要不断去重新适应底层的参数更新.为了训好模型,我们需要非常谨慎地去设定学习率.初始化权重.以及尽可能细致的参数更新策略. 对于每一层网络得到输出向…

5.4.1 关于深度学习中的batch_size 举个例子: 例如,假设您有1050个训练样本,并且您希望设置batch_size等于100.该算法从训练数据集中获取前100个样本(从第1到第100个)并训练网络.接下来,它需要第二个100个样本(从第101到第200)并再次训练网络.我们可以继续执行此过程,直到我们通过网络传播所有样本.最后一组样本可能会出现问题.在我们的例子中,我们使用了1050,它不能被100整除,没有余数.最简单的解决方案是获取最终的50个样本并训练网络. 最终目的:  …

1. Dropout简介 1.1 Dropout出现的原因 在机器学习的模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少,训练出来的模型很容易产生过拟合的现象. 在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题,过拟合具体表现在:模型在训练数据上损失函数较小,预测准确率较高:但是在测试数据上损失函数比较大,预测准确率较低. 过拟合是很多机器学习的通病.如果模型过拟合,那么得到的模型几乎不能用.为了解决过拟合问题,一般会采用模型集成的方法,即训练多个模型进行组合.此时,训练模型费时就成为一个很大的问题,不仅…

卷积可能是现在深入学习中最重要的概念.卷积网络和卷积网络将深度学习推向了几乎所有机器学习任务的最前沿.但是,卷积如此强大呢?它是如何工作的?在这篇博客文章中,我将解释卷积并将其与其他概念联系起来,以帮助您彻底理解卷积. 已经有一些关于深度学习卷积的博客文章,但我发现他们都对不必要的数学细节高度混淆,这些细节没有以任何有意义的方式进一步理解.这篇博客文章也会有很多数学细节,但我会从概念的角度来看待他们,在这里我用每个人都应该能够理解的图像表示底层数学.这篇博文的第一部分是针对任何想要了解深度学习中…