Batch_Size(批尺寸)是机器学习中一个重要参数,涉及诸多矛盾,下面逐一展开. 首先,为什么需要有 Batch_Size 这个参数? Batch 的选择,首先决定的是下降的方向.如果数据集比较小,完全可以采用全数据集 ( Full Batch Learning )的形式,这样做至少有 2 个好处:其一,由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体,从而更准确地朝向极值所在的方向.其二,由于不同权重的梯度值差别巨大,因此选取一个全局的学习率很困难. Full Batch Learning 可以

逻辑回归 1.  总述 逻辑回归来源于回归分析,用来解决分类问题,即预测值变为较少数量的离散值. 2.  基本概念 回归分析(Regression Analysis):存在一堆观测资料,希望获得数据内在分布规律.单个样本表示成二维或多维向量,包含一个因变量Y和一个或多个自变量X.回归分析主要研究当自变量变化时,因变量如何变化,数学表示成Y=f(X),其中函数f称为回归函数(regression function).回归分析最终目的是找到最能代表已观测数据的回归函数. 分类:因变量Y为有限离散集,

关键词:rotation-invariant face detection, rotation-in-plane, coarse-to-fine 核心概括:该篇文章为中科院计算所智能信息处理重点实验室VIPL课题组,邬书哲博士在CVPR2018上的论文.论文主要针对的是在不同平面角度下的人脸检测,主题思想可以概括为Progressive Calibration Networks(PCN), 即逐步校正不同角度的人脸. 已有方法:目前,针对平面角度的人脸检测主要有3种策略,即data augmen

bn一般就在conv之后并且后面再接relu 1.如果输入feature map channel是6,bn的gamma beta个数是多少个? 6个. 2.bn的缺点: BN会受到batchsize大小的影响.如果batchsize太小,算出的均值和方差就会不准确,如果太大,显存又可能不够用. 3.训练和测试时一般不一样,一般都是训练的时候在训练集上通过滑动平均预先计算好平均-mean,和方差-variance参数,在测试的时候,不再计算这些值,而是直接调用这些预计算好的来用,但是,当训练数据和

做语义分割的大概都知道这几篇文章了,将一个传统的计算机视觉模型,用CNN一点一点的替换,直到最后构建了一个完整的基于CNN的端到端的模型.这几篇文章有一定的连贯性.从中可以看到一种研究的趋势走向. 上一篇文章里介绍过,Selective Search for Object Recognition,这篇 paper 发表于 2013 年,是一个传统的基于特征提取加分类识别的模型,这个模型主要分成三个部分: 1) 候选区域的提取,这里主要用到了图像分割以及区域融合,经过这一步,从一张图像里大概提取出

第三周:Hyperparameter tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks 调试处理(Tuning process) 目前为止,你已经了解到,神经网络的改变会涉及到许多不同超参数的设置.现在,对于超参数而言,你要如何找到一套好的设定呢?在本节中,我想和你分享一些指导原则,一些关于如何系统地组织超参调试过程的技巧,希望这些能够让你更有效的聚焦到合适的超参设定中. 关于训练深度神经网络最难的事情之一是你要处理的参数的数量,下面粗

一.BN 的作用 1.具有快速训练收敛的特性:采用初始很大的学习率,然后学习率的衰减速度也很大 2.具有提高网络泛化能力的特性:不用去理会过拟合中drop out.L2正则项参数的选择问题 3.不需要使用使用局部响应归一化层,BN本身就是一个归一化网络层 4.可以把训练数据彻底打乱 神经网络训练开始前,都要对输入数据做一个归一化处理,原因在于神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布,一旦训练数据与测试数据的分布不同,那么网络的泛化能力也大大降低:另外一方面,一旦每批训练数据的分布各不相同(bat

Batch Normalization Batch归一化 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.4正则化网络的激活函数 Batch归一化会使你的参数搜索问题变得很容易,使神经网络对超参数的选择更加稳定.超参数的范围会更庞大,工作效果也更好.也会使你更容易的训练甚至是深层网络. 对于logistic回归来说 正则化原理 \[u=\frac{1}{m}\sum x^{i}(求出平均值u)\]\[x=x-u\] \[\sigma^{2}=\frac{1}{m}\sum(x^{i}

在机器学习领域中,有一个重要的假设:独立同分布假设,也就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的,否则在训练集上学习到的模型在测试集上的表现会比较差.而在深层神经网络的训练中,当中间神经层的前一层参数发生改变时,该层的输入分布也会发生改变,也就是存在内部协变量偏移问题(Internal Covariate Shift),从而造成神经层的梯度消失,模型收敛过慢的问题. Batch Normalization(BN,批量标准化)就是一种解决内部协变量偏移问题的方法,它通过对神经网络的中间层进行逐层归

思考 YJango的前馈神经网络--代码LV3的数据预处理中提到过:在数据预处理阶段,数据会被标准化(减掉平均值.除以标准差),以降低不同样本间的差异性,使建模变得相对简单. 我们又知道神经网络中的每一层都是一次变换,而上一层的输出又会作为下一层的输入继续变换.如下图中,  经过第一层  的变换后,所得到的  : 而  经过第二层  的变换后,得到  .  在第二层所扮演的角色就是  在第一层所扮演的角色. 我们将  进行了标准化,那么,为什么不对 也进行标准化呢? Batch Normaliz

CIFAR10 数据集有 50000 张训练图片,10000 张测试图片.现在选择 Batch Size = 256 对模型进行训练. 每个 Epoch 要训练的图片数量:  训练集具有的 Batch 个数:  每个 Epoch 需要完成的 Batch 个数:  每个 Epoch 具有的 Iteration 个数:  每个 Epoch 中发生模型权重更新的次数:  训练  代后,模型权重更新的次数:  不同代的训练,其实用的是同一个训练集的数据.第  代和第  代虽然用的都是训练集的五万张图片,

阿里专家强琦:流式计算的系统设计和实现 更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 阿里云数据事业部强琦为大家带来题为“流式计算的系统设计与实现”的演讲,本文主要从增量计算和流式计算开始谈起,然后讲解了与批量计算的区别,重点对典型系统技术概要进行了分析,包括Storm.Kinesis.MillWheel,接着介绍了核心技术.消息机制以及StreamSQL等,一起来了解下吧. 增量计算和流式计算 流式计算 流计算对于时效性要求比较严格,实时计算就是对计算

Spring Batch是什么?  Spring Batch是一个基于Spring的企业级批处理框架,按照我师父的说法,所有基于Spring的框架都是使用了spring的IoC特性,然后加上自己的一些处理规则.因此,要理解Spring Batch的设计和使用,首先需要理解批处理的机制和特点.       所谓企业批处理就是指在企业级应用中,不需要人工干预,定期读取数据,进行相应的业务处理之后,再进行归档的这类操作.从上面的描述中可以看出,批处理的整个流程可以明显的分为3个阶段:         

根据spring官网文档提供的spring batch的demo进行小的测验 启动类与原springboot启动类无异 package com.example.batchprocessing; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; /** * Although batch processing c

描述性统计是数学统计分析里的一种方法,通过这种统计方法,能分析出数据整体状况以及数据间的关联.在这部分里,将用股票数据为样本,以matplotlib类为可视化工具,讲述描述性统计里常用指标的计算方法和含义. 1 平均数.中位数和百分位数 平均数比较好理解,是样本的和除以样本的个数. 中位数也叫中值,假设样本个数是奇数,那么数据按顺序排列后处于居中位置的数则是中位数,如果样本个数是偶数,那么排序后,中间两个数据的均值则是中位数.通俗地讲,在样本数据里,有一半的样本比中位数大,有一半比它小. 把中位

K-Means算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛.K-Means算法有大量的变体,本文就从最传统的K-Means算法讲起,在其基础上讲述K-Means的优化变体方法.包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化Mini Batch K-Means算法. 1. K-Means原理初探 K-Means算法的思想很简单,对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本集划分为K个簇.让簇内的点尽量紧密的连在一

听说Google出了TensorFlow,那么Caffe应该叫什么? ——BlobFlow 神经网络时代的传播数据结构 我的代码 我最早手写神经网络的时候,Flow结构是这样的: struct Data { vector<double> feature; int y; Data(vector<double> feature,int y):feature(feature),y(y) {} }; vector<double> u_i,v_i,u_j,v_j; 很简陋的结构,

TensorFlow 官方文档:https://www.tensorflow.org/api_guides/python/math_ops # Arithmetic Operators import tensorflow as tf # 用 tf.session.run() 里 feed_dict 参数设置占位 tensor, 如果传入 feed_dict的数据与 tensor 类型不符,就无法被正确处理 x = tf.placeholder(tf.string) y = tf.placehol

上篇文章讲了卷积神经网络的基本知识,本来这篇文章准备继续深入讲CNN的相关知识和手写CNN,但是有很多同学跟我发邮件或私信问我关于PaddlePaddle如何读取数据.做数据预处理相关的内容.网上看的很多教程都是几个常见的例子,数据集不需要自己准备,所以不需要关心,但是实际做项目的时候做数据预处理感觉一头雾水,所以我就写一篇文章汇总一下,讲讲如何用PaddlePaddle做数据预处理. PaddlePaddle的基本数据格式 根据官网的资料,总结出PaddlePaddle支持多种不同的数据格式,

所属分类:Keras Keras FAQ:常见问题 如何引用Keras? 如何使Keras调用GPU? 如何在多张GPU卡上使用Keras "batch", "epoch"和"sample"都是啥意思? 如何保存Keras模型? 为什么训练误差(loss)比测试误差高很多? 如何获取中间层的输出? 如何利用Keras处理超过机器内存的数据集? 当验证集的loss不再下降时,如何中断训练? 验证集是如何从训练集中分割出来的? 训练数据在训练时会被随

转载请注明作者:梦里茶 Faster RCNN在Fast RCNN上更进一步,将Region Proposal也用神经网络来做,如果说Fast RCNN的最大贡献是ROI pooling layer和Multi task,那么RPN(Region Proposal Networks)就是Faster RCNN的最大亮点了.使用RPN产生的proposals比selective search要少很多(300vs2000),因此也一定程度上减少了后面detection的计算量. Introducti