tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(1) 一:神经网络知识点整理 1.1,多层:使用多层权重,例如多层全连接方式 以下定义了三个隐藏层的全连接方式的神经网络样例代码: import tensorflow as tf l1 = tf.matmul(x, w1) l2 = tf.matmul(l1, w2) y = tf.matmul(l2,w3) 1.2,激活层:引入激活函数,让每一层去线性化 激活函数有多种,例如常用的 tf.nn.relu  tf.nn.

1. 什么是学习率(Learning rate)?   学习率(Learning rate)作为监督学习以及深度学习中重要的超参,其决定着目标函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛到最小值.合适的学习率能够使目标函数在合适的时间内收敛到局部最小值.   这里以梯度下降为例,来观察一下不同的学习率对代价函数的收敛过程的影响(这里以代价函数为凸函数为例):   回顾一下梯度下降的代码:   repeat{      $ \theta_j = \theta_j - \alpha \frac{\Delta

学习率是深度学习训练中至关重要的参数,很多时候一个合适的学习率才能发挥出模型的较大潜力.所以学习率调整策略同样至关重要,这篇博客介绍一下Pytorch中常见的学习率调整方法. import torch import numpy as np from torch.optim import SGD from torch.optim import lr_scheduler from torch.nn.parameter import Parameter model = [Parameter(torch

第七部分 让 学习率 和 学习潜能 随时间的变化 光训练就花了一个小时的时间.等结果并非一个令人心情愉快的事情.这一部分.我们将讨论将两个技巧结合让网络训练的更快! 直觉上的解决的方法是,開始训练时取一个较高的学习率,随着迭代次数的增多不停的减小这个值.这是有道理的,由于開始的时候我们距离全局最长处很远.我们想要朝着最长处的方向大步前进:然而里最长处越近,我们就前进的越慎重,以免一步跨过去.举个样例说就是你乘火车回家,但你进家门的时候肯定是走进去.不能让火车开进去. 从讨论深度学习中初始化和学习

本文从梯度学习算法的角度中看学习率对于学习算法性能的影响,以及介绍如何调整学习率的一般经验和技巧. 在机器学习中,监督式学习(Supervised Learning)通过定义一个模型,并根据训练集上的数据估计最优参数.梯度下降法(Gradient Descent)是一个广泛被用来最小化模型误差的参数优化算法.梯度下降法通过多次迭代,并在每一步中最小化成本函数(cost function)来估计模型的参数(weights). 梯度下降的伪代码如下: 重复已下过程,直到收敛为止{ ωj = ωj -

假设最小化函数 y = x2 , 选择初始点 x0= 5 1. 学习率为1的时候,x在5和-5之间震荡. #学习率为1 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 = tf.train.GradientDescentOptimizer(le

原文地址: https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/85143614 -------------------------------------------------------------------------------- PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现.PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类,分别是 a. 有序调整:等间隔调整(Step),按需调整学习率(Mult

TensorFlow笔记-07-神经网络优化-学习率,滑动平均 学习率 学习率 learning_rate: 表示了每次参数更新的幅度大小.学习率过大,会导致待优化的参数在最小值附近波动,不收敛:学习率过小,会导致待优化的参数收敛缓慢 在训练过程中,参数的更新向着损失函数梯度下降的方向 参数的更新公式为: wn+1 = wn - learning_rate▽ 假设损失函数 loss = (w + 1)2.梯度是损失函数 loss 的导数为 ▽ = 2w + 2 .如参数初值为5,学习率为 0.2

batch 深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降.每次的参数更新有两种方式. 第一种,遍历全部数据集算一次损失函数,然后算函数对各个参数的梯度,更新梯度.这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍,计算量开销大,计算速度慢,不支持在线学习,这称为Batch gradient descent,批梯度下降. 另一种,每看一个数据就算一下损失函数,然后求梯度更新参数,这个称为随机梯度下降,stochastic gradient descent.这个方法速度比较快,但是收敛性能不太好,可能

tensorflow学习笔记(4)-学习率 首先学习率如下图 所以在实际运用中我们会使用指数衰减的学习率 在tf中有这样一个函数 tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase=False, name=None) 首先看下它的数学表达式:decayed_learing_rate=learing_rate*decay_rate^(gloabl_steps/decay_

目录 1. 指数衰减 2. 分段常数衰减 3. 自然指数衰减 4. 多项式衰减 5. 倒数衰减 6. 余弦衰减 6.1 标准余弦衰减 6.2 重启余弦衰减 6.3 线性余弦噪声 6.4 噪声余弦衰减 Reference   上文深度神经网络中各种优化算法原理及比较中介绍了深度学习中常见的梯度下降优化算法:其中,有一个重要的超参数--学习率\(\alpha\)需要在训练之前指定,学习率设定的重要性不言而喻:过小的学习率会降低网络优化的速度,增加训练时间:而过大的学习率则可能导致最后的结果不会收敛,

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

目录 梯度下降法更新参数 Adam 更新参数 Adam + 学习率衰减 Adam 衰减的学习率 References 本文先介绍一般的梯度下降法是如何更新参数的,然后介绍 Adam 如何更新参数,以及 Adam 如何和学习率衰减结合. 梯度下降法更新参数 梯度下降法参数更新公式: \[ \theta_{t+1} = \theta_{t} - \eta \cdot \nabla J(\theta_t) \] 其中,\(\eta\) 是学习率,\(\theta_t\) 是第 \(t\) 轮的参数,\

PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现.PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类,分别是 有序调整:等间隔调整(Step),按需调整学习率(MultiStep),指数衰减调整(Exponential)和 余弦退火CosineAnnealing. 自适应调整:自适应调整学习率 ReduceLROnPlateau. 自定义调整:自定义调整学习率 LambdaLR. 等间隔调整学习率 StepLR 等间隔调整学习率,调整倍数为 gamma 倍,调整

原文地址:https://www.cnblogs.com/Johnny-z6951/p/11201081.html 梯度下降是一个在机器学习中用于寻找较佳结果(曲线的最小值)的迭代优化算法.梯度的含义是斜率或者斜坡的倾斜度.下降的含义是代价函数的下降.算法是迭代的,意思是需要多次使用算法获取结果,以得到最优化结果.梯度下降的迭代性质能使欠拟合演变成获得对数据的较佳拟合. 梯度下降中有一个称为学习率的参量.刚开始学习率较大,因此下降步长更大.随着点的下降,学习率变得越来越小,从而下降步长也变小.同

记录内容来自<Tensorflow实战Google一书>及MOOC人工智能实践 http://www.icourse163.org/learn/PKU-1002536002?tid=1002700003 --梯度下降算法主要用于优化单个参数的取值, 反向传播算法给出了一个高效的方式在所有参数上使用梯度下降算法. 从而神经网络模型在训练数据的孙师函数尽可能小. --反向传播算法是训练神经网络的核心算法, 它可以跟据定义好的损失函数优化神经网络中参数的取值, 从而使神经网络模型在训练数据集上的损失

学习率是深度学习中的一个重要超参数,选择合适的学习率能够帮助模型更好地收敛. 本文主要介绍深度学习训练过程中的6种学习率衰减策略以及相应的Pytorch实现. 1. StepLR 按固定的训练epoch数进行学习率衰减. 举例说明: # lr = 0.05 if epoch < 30 # lr = 0.005 if 30 <= epoch < 60 # lr = 0.0005 if 60 <= epoch < 90 在上述例子中,每30个epochs衰减十倍学习率. 计算公式

https://blog.csdn.net/xiaotao_1/article/details/78874336 如果learning rate很大,算法会在局部最优点附近来回跳动,不会收敛: 如果learning rate太小,算法每步的移动距离很短,就会导致算法收敛速度很慢. 所以我们可以先设置一个比较大的学习率,随着迭代次数的增加慢慢降低它.mxnet中有现成的类class,我们可以直接引用. 这里有三种mxnet.lr_scheduler. 第一种是: mxnet.lr_schedule

神经网络中epoch与iteration是不相等的 batchsize:中文翻译为批大小(批尺寸).在深度学习中,一般采用SGD训练,即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练: iteration:中文翻译为迭代,1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次:一个迭代 = 一个正向通过+一个反向通过 epoch:迭代次数,1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次:一个epoch = 所有训练样本的一个正向传递和一个反向传递 举个例子,训练集有1000个样本,b

在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节.人脸检测之Haar分类器),其检测效果也是不错的,但是目前人脸检测的应用场景逐渐从室内演变到室外,从单一限定场景发展到广场.车站.地铁口等场景,人脸检测面临的要求越来越高,比如:人脸尺度多变.数量冗大.姿势多样包括俯拍人脸.戴帽子口罩等的遮挡.表情夸张.化妆伪装.光照条件恶劣.分辨率低甚至连肉眼都较难区分等.在这样复杂的环境下基于Haar特征的人脸检测表现的不尽人意.随着深度学

这一节使用TensorFlow中的函数搭建一个简单的RNN网络,使用一串随机的模拟数据作为原始信号,让RNN网络来拟合其对应的回声信号. 样本数据为一串随机的由0,1组成的数字,将其当成发射出去的一串信号.当碰到阻挡被反弹回来时,会收到原始信号的回声. 如果步长为3,那么输入和输出的序列如下图所示: 原序列 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 回声序列 null null null 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 如上表所示,回声序列的前三项是null,原