原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/training-neural-networks/ 反向传播算法是最常见的一种神经网络训练算法.借助这种算法,梯度下降法在多层神经网络中将成为可行方法.TensorFlow 可自动处理反向传播算法,因此不需要对该算法作深入研究. 1- 最佳做法 1.1 失败案例 很多常见情况都会导致反向传播算法出错. 梯度消失 较低层(更接近输入)的梯度可能会变得非常小.在深度网络中…

背景: 做大规模机器学习算法,特别是神经网络最怕什么--没有数据!!没有数据意味着,机器学不会,人工不智能!通常使用样本增强来扩充数据一直都是解决这个问题的一个好方法. 最近的一篇论文<Training Neural Networks with Very Little Data-A Draft>提出了一个新的图像样本增强方法:对图像使用径向变换生成不同"副本",解决样本数量太少难以训练的问题.论文地址:https://arxiv.org/pdf/1708.04347.pdf…

最近拜读大神Karpathy的经验之谈 A Recipe for Training Neural Networks  https://karpathy.github.io/2019/04/25/recipe/,这个秘籍对很多深度学习算法训练过程中遇到的各自问题进行了总结,并提出了很多很好的建议,翻译于此,希望能够帮助更多人学到这些内容. 译文如下: 几周前,我发布了一条关于“最常见的神经网络错误”的推文,列出了一些与训练神经网络相关的常见问题.这条推文得到了比我预期的要多得多的认同(包括网络研讨…

第三周:浅层神经网络(Shallow neural networks) 3.1 神经网络概述(Neural Network Overview) 使用符号$ ^{[…

1506.01186-Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks 论文中提出了一种循环调整学习率来训练模型的方式. 如下图: 通过循环的线性调整学习率,论文作者观察到的一种比较典型的曲线如下图: 图中,使用循环调整方式的模型,虽然训练中准确度有很大的波动,但是这种波动并不影像模型很快的收敛,并且以更快的速度收敛到了固定学习率或者学习率衰减方案中能达到的最高准确率. 这种方式需要设置的超参有三个, min bound,max bound…

目录 1 什么是RNNs 2 RNNs能干什么 2.1 语言模型与文本生成Language Modeling and Generating Text 2.2 机器翻译Machine Translation 2.3 语音识别Speech Recognition 2.4 图像描述生成 Generating Image Descriptions 3 如何训练RNNs 4 RNNs扩展和改进模型 4.1 Simple RNNsSRNs2 4.2 Bidirectional RNNs3 4.3 DeepB…

A Recipe for Training Neural Networks Andrej Karpathy blog  2019-04-27 09:37:05 This blog is copied from:https://karpathy.github.io/2019/04/25/recipe/ Some few weeks ago I posted a tweet on “the most common neural net mistakes”, listing a few common…

Training Neural Networks: Q&A with Ian Goodfellow, Google Neural networks require considerable time and computational firepower to train. Previously, researchers believed that neural networks were costly to train because gradient descent slows down n…

第四周:深层神经网络(Deep Neural Networks) 4.1 深层神经网络(Deep L-layer neural network) 有一些函数,只有非常深的神经网络能学会,而更浅的模型则办不到. 对于给定的问题很难去提前预测到底需要多深的神经网络,所以先去尝试逻辑回归,尝试一层然后两层隐含层, 然后把隐含层的数量看做是另一个可以自由选择大小的超参数,然后再保留交叉验证数据上 评估,或者用开发集来评估. 一些符号注意: 用 L 表示层数,上图5hidden layers :…

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/training-and-test-sets 测试集是用于评估根据训练集开发的模型的数据集. 1- 拆分数据 可将单个数据集拆分为一个训练集和一个测试集. 训练集 - 用于训练模型的子集. 测试集 - 用于测试训练后模型的子集. 训练集的规模越大,模型的学习效果越好.测试集规模越大,对于评估指标的信心越充足,置信区间就越窄.在创建一个能够很好地泛化到新数据模型的过程中…