主要内容: 一.Batch Norm简介 二.归一化网络的激活函数 三.Batch Norm拟合进神经网络 四.测试时的Batch Norm 一.Batch Norm简介 1.在机器学习中,我们一般会对输入数据进行归一化处理,使得各个特征的数值规模处于同一个量级,有助于加速梯度下降的收敛过程. 2.在深层神经网络中,容易出现梯度小时或者梯度爆炸的情况,导致训练速度慢.那么,除了对输入数据X进行归一化之外,我们是否还可以对隐藏层的输出值进行归一化,从而加速梯度下降的收敛速度呢?答案是可以的. 3.

http://www.atyun.com/9625.html 最近提出的二进神经网络(BNN)可以通过应用逐位运算替代标准算术运算来大大减少存储器大小和存取率.通过显着提高运行时的效率并降低能耗,让最先进的深度学习模型也能在低功耗设备上使用.这种技术结合了对开发者友好的OpenCL(与VHDL或Verilog相比),同时也让FPGA成为深度学习的可行选择. 在这篇文章中,我们要介绍BMXNet,它是一种基于Apache MXNet的开源BNN(二进神经网络)库.成熟的BNN层可以很好地应用于其他

​ 前言 这篇文章非常全面细致地介绍了Batch Size的相关问题.结合一些理论知识,通过大量实验,文章探讨了Batch Size的大小对模型性能的影响.如何影响以及如何缩小影响等有关内容. 本文来自公众号CV技术指南的技术总结系列 欢迎关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. 在本文中,我们试图更好地理解批量大小对训练神经网络的影响.具体而言,我们将涵盖以下内容: 什么是Batch Size? 为什么Batch Size很重要? 小批量和大批量如何凭

when set viable to number type in cmdexample: set /a num=0833echo %num% display: Invalid number.  Numeric constants are either decimal (17),hexadecimal (0x11), or octal (021). reason:when the number has prefix with 0, it is octal,  08 and 09 are inva

摘抄:https://xienaoban.github.io/posts/2106.html 1. 调试(Tuning) 超参数 取值 #学习速率:\(\alpha\) Momentum:\(\beta\) 0.9:相当于10个值中计算平均值:0.999相当于1000个值中计算平均值 Adam:\(\beta_1\) 0.9 Adam:\(\beta_2\) 0.999 Adam:\(\varepsilon\) \(10^{-8}\) #layers #hidden unit #mini-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}

1.调试处理 2.为超参数选择合适的范围 3.超参数在实践中调整:熊猫与鱼子酱 4.正则化网络的激活函数 5.将batch norm拟合进神经网络 6. 为什么Batch Norm会起作用? 7.测试集怎么用Batch Norm? 也就是说在测试集中,gamma和beta值都是训练集训练得到的值,而样本均值和方差是测试集本身计算出来的,公式如下: 8. softmax回归 9. 训练一个softmax分类器 参考文献: [1]为什么batch normalization在训练和测试时使用的均值和

3.1调试处理 (1)不同超参数调试的优先级是不一样的,如下图中的一些超参数,首先最重要的应该是学习率α(红色圈出),然后是Momentum算法的β.隐藏层单元数.mini-batch size(黄色圈出).再之后是Layer.learning rate decay(紫色圈出).最后是Adam算法中的β1.β2.ε. (2)用随机取值代替网格点取值.下图左边是网格点取值,如果二维参数中,一个参数调试的影响特别小,那么虽然取了25个点,其实只相当于取了5个不同的点:而右图中随机取值取了多少个点就代

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

正则化网络激活函数(Batch归一化): 在神经网络训练中,只是对输入层数据进行归一化处理,却没有在中间层进行归一化处理.要知道,虽然我们对输入数据进行了归一化处理,但是输入数据经过σ(WX+b)σ(WX+b)σ(WX+b)这样的矩阵乘法以及非线性运算之后,其数据分布很可能被改变,而随着深度网络的多层运算之后,数据分布的变化将越来越大.如果我们能在网络的中间也进行归一化处理,是否对网络的训练起到改进作用呢?答案是肯定的. 这种在神经网络中间层也进行归一化处理,使训练效果更好的方法,就是批归一化B

日志 20170410 Coursera机器学习 2017.11.28 update deeplearning 台大的机器学习课程:台湾大学林轩田和李宏毅机器学习课程 Coursera机器学习 Week 5: Neural Networks: Learning 本来上周开始该学习这个内容,也是先提交了作业,今天才来看看具体的代码:感觉这个课程本身对基础巩固很好.没有连续学习感觉有些有点忘了,最终的目的是自己能够推导这个内容. 本来想跟着学习搞个电子证书的,结果申请的到期时间是2017.3.31;

姚班天才少年鬲融凭非凸优化研究成果获得斯隆研究奖 近日,美国艾尔弗·斯隆基金会(The Alfred P. Sloan Foundation)公布了2019年斯隆研究奖(Sloan Research Fellowships)获奖名单,华裔学者鬲融获此殊荣. 鬲融 2004 年从河北省保送至清华大学计算机系,是首届清华姚班毕业生,普林斯顿大学计算机科学系博士,曾在微软研究院新英格兰分部做博士后,2015年至今在杜克大学担任助理教授. 斯隆研究奖自1955年设立,每年颁发一次,旨在向物理学.化学和数

Batch Normalization,拆开来看,第一个单词意思是批,出现在梯度下降的概念里,第二个单词意思是标准化,出现在数据预处理的概念里. 我们先来看看这两个概念. 数据预处理 方法很多,后面我会在其他博客中专门讲,这里简单回忆下 归一化,x-min/max-min, 标准化,包括标准差标准化,x-mean/std,极差标准化,x-mean/(max-min), 中心化,x-mean, 白化,pac-->归一化 梯度下降 梯度下降中 mini batch sgd 是比 sgd 更好的一种方

Batch Normalization: 使用tf.layers高级函数来构建带有Batch Normalization的神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 吴恩达deeplearningai课程 课程笔记 Udacity课程 在使用tf.layers高级函数来构建神经网络中我们使用了tf.layers包构建了一个不包含有Batch Normalization结构的卷积神经网络模型作为本节模型的对比 本节中将使用tf.layers包实现包含有Batch N

维基百科对深度学习的精确定义为“一类通过多层非线性变换对高复杂性数据建模算法的合集”.因为深层神经网络是实现“多层非线性变换”最常用的一种方法,所以在实际中可以认为深度学习就是深度神经网络的代名词.从维基百科给出的定义可以看出,深度学习有两个非常重要的特性——多层和非线性.那么为什么要强调这两个性质呢?下面我们开始学习. 1,线性模型的局限性 在线性模型中,模型的输出为输入的加权和.假设一个模型的输出 y  和输入 xi 满足以下关系,那么这个模型就是一个线性模型: 其中,wi , b € R

第二次作业:卷积神经网络 part 1 视频学习 数学基础 受结构限制严重,生成式模型效果往往不如判别式模型. RBM:数学上很漂亮,且有统计物理学支撑,但主流深度学习平台不支持RBM和预训练. 自编码器:正则自编码器.稀疏自编码器.去噪自编码器和变分自编码器. 概率/函数形式统一: 欠拟合.过拟合解决方案: 欠拟合:提高模型复杂度 决策树:拓展分支 神经网络:增加训练轮数 过拟合1:降低模型复杂度 优化目标加正则项 决策树:剪枝 神经网络:early stop.dropout 过拟合2:数据增

课程地址:https://class.coursera.org/ntumltwo-002 重要!重要!重要~ 一.神经网络(NNet)的动机 神经网络有很久的历史,由感知机(perceptron)模型发展而来.单个的perceptron只能处理线性问题,通过组合(融合)多个perceptron,相当于一层的神经网络,能提高perceptron的能力,很容易实现逻辑与.或.非,以及凸集合,但不能实现异或运算.多层次的感知机(perceptrons)模型,不仅能实现异或,功能更为强大.最基本的神经网

交叉熵 交叉熵是用于解决使用二次代价函数时当单个神经元接近饱和的时候对权重和bias权重学习的影响.这个公式可以看出,当神经元饱和的时候,sigma的偏导接近于0,w的学习也会变小.但是应用交叉熵作为代价函数的话,只有当所有的神经元接近0或者1的时候才会出现这种情况.它解决了初始化w和bias时坏的w和bias带来的影响. 交叉熵对w求偏导: ,,,,有  最后得出: 由该公式可以看出,只有大部分样例的输出接近期望值时,w的学习才会变缓.bias同理. 上面的讨论只针对有一个神经元的网络. 如果

卷积神经网络,在图像识别和自然语言处理中有很大的作用,讲cnn的中文博客也不少,但是个人感觉说的脉络清晰清晰易懂的不多. 无意中看到这篇博客,写的很好,图文并茂.建议英文好的直接去看原文.英文不好的就直接看我这篇,算是读后总结吧.原文里对数学原理的着墨不多,在这篇文章里我会留着相关的标题,待日后慢慢补充这篇文章. 卷积神经网络 以上是一个cnn的典型结构.包含以下3种结构 卷积层 池化层 全连接层 卷积层 这是数字8的图片,图片其实就是一堆像素点的组合,可以理解为一个M*N的矩阵,矩阵中每一个元

BP神经网络的手写数字识别 ANN 人工神经网络算法在实践中往往给人难以琢磨的印象,有句老话叫“出来混总是要还的”,大概是由于具有很强的非线性模拟和处理能力,因此作为代价上帝让它“黑盒”化了.作为一种general purpose的学**算法,如果你实在不想去理会其他类型算法的理论基础,那就请使用ANN吧.本文为笔者使用BP神经网络进行手写数字识别的整体思路和算法实现,由于近年来神经网络在深度学**,尤其是无监督特征学**上的成功,理解神经网络的实现机制也许可以让“黑盒”变得不再神秘. 首先,作