下面要说的基本都是<动手学深度学习>这本花书上的内容,图也采用的书上的 首先说的是训练误差(模型在训练数据集上表现出的误差)和泛化误差(模型在任意一个测试数据集样本上表现出的误差的期望) 模型选择 验证数据集(validation data set),又叫验证集(validation set),指用于模型选择的在train set和test set之外预留的一小部分数据集 若训练数据不够时,预留验证集也是一种luxury.常采用的方法为K折交叉验证.原理为:把train set分割成k个不重合

本文链接:https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80867468“微信公众号” 1. 权重衰减(weight decay)L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值,在一定程度上减少模型过拟合的问题,所以权重衰减也叫L2正则化. 1.1 L2正则化与权重衰减系数L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项: 其中C0代表原始的代价函数,后面那一项就是L2正则化项,它是这样来的:所有参数w的平方的和,除以训练集的样本大小

无论是深度学习还是机器学习,大多情况下训练中都会遇到这几个参数,今天依据我自己的理解具体的总结一下,可能会存在错误,还请指正. learning_rate , weight_decay , momentum这三个参数的含义. 并附上demo.   我们会使用一个例子来说明一下:             比如我们有一堆数据

构建数据集 # -*- coding: utf-8 -*- from mxnet import init from mxnet import ndarray as nd from mxnet.gluon import loss as gloss import gb n_train = 20 n_test = 100 num_inputs = 200 true_w = nd.ones((num_inputs, 1)) * 0.01 true_b = 0.05 features = nd.rando

权重衰减是应对过拟合问题的常用方法. \(L_2\)范数正则化 在深度学习中,我们常使用L2范数正则化,也就是在模型原先损失函数基础上添加L2范数惩罚项,从而得到训练所需要最小化的函数. L2范数惩罚项指的是模型权重参数每个元素的平方和与一个超参数的乘积.如:\(w_1\),\(w_2\)是权重参数,b是偏差参数,带\(L_2\)范数惩罚项的新损失函数为: \[\ell(w_1, w_2, b) + \frac{\lambda}{2}(w_1^2 + w_2^2),\] \(\lambda\)调

没有目标就失去一切 刚毕业那会儿,幼稚得可笑,老跟同学打电话,明面上聊聊近况,暗地里比较.你要比我工资多一百块,心里特不平衡,凭什么呀,在学校那会儿公认的我比你强.你要带个头衔,而我啥也不是,普通员工一个,感觉特没面子,又特羡慕.同学小聚,如果你递来一张名片,我没有,级别太低公司不给印,心里特不是滋味,觉得白混了.如果情况正好反过来,自己比别人强一点,嘴上虽然在安慰同学,心里偷着乐:就是嘛,这个社会还是公平的,我觉得我就是比你强.现在回头看,大家都是在些不入流的小企业混,有什么好比的,但也就为这

深度学习中常常会存在过拟合现象,比如当训练数据过少时,训练得到的模型很可能在训练集上表现非常好,但是在测试集上表现不好. 应对过拟合,可以通过数据增强,增大训练集数量.我们这里先不介绍数据增强,先从模型训练的角度介绍常用的应对过拟合的方法. 权重衰减 权重衰减等价于 \(L_2\) 范数正则化(regularization).正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小,是应对过拟合的常用手段.我们先描述\(L_2\)范数正则化,再解释它为何又称权重衰减. \(L_2\)范数正则化在

528. 按权重随机选择 给定一个正整数数组 w ,其中 w[i] 代表位置 i 的权重,请写一个函数 pickIndex ,它可以随机地获取位置 i,选取位置 i 的概率与 w[i] 成正比. 说明: 1 <= w.length <= 10000 1 <= w[i] <= 10^5 pickIndex 将被调用不超过 10000 次 示例1: 输入: ["Solution","pickIndex"] [[[1]],[]] 输出: [null

Given an array w of positive integers, where w[i] describes the weight of index i, write a function pickIndex which randomly picks an index in proportion to its weight. Note: 1 <= w.length <= 10000 1 <= w[i] <= 10^5 pickIndex will be called at

索引就好象一本字典的目录.凭借字典的目录,我们可以非常迅速的找到我们所需要的条目.数据库也是如此.凭借Oracle数据库的索引,相关语句可以迅速的定位记录的位置,而不必去定位整个表. 虽然说,在表中是否创建索引,不会影响到Oracle数据库的使用,也不会影响数据库语句的使用.这就好像即使字典没有目录的话,用户仍然可以使用它一样.可是,若字典没有目录,那么可想而知,用户要查某个条目的话,其不得不翻遍整本字典.数据库也是如此.若没有建立相关索引的话,则数据库在查询记录的时候,不得不去查询整个表.当表

实际场景中,经常要从多个选项中随机选择一个,不过,不同选项经常有不同的权重. /** * Created by xc on 2019/11/23 * 带权重的随机选择 */ public class Test { public static void main(String[] args) { Pair[] options = new Pair[]{new Pair("first", 3.3), new Pair("second", 3.3), new Pair(&

Linear regression with regularization 当我们的λ很大时,hθ(x)≍θ0,是一条直线,会出现underfit:当我们的λ很小时(=0时),即相当于没有做regularization,会出现overfit;只有当我们的λ取intermediate值时,才会刚刚好.那么我们怎么自动来选择这个λ的值呢? 正则化时的Jtrain(θ),Jcv(θ),Jtest(θ)的表达式 正则化时的Jtrain(θ),Jcv(θ),Jtest(θ)的表达式不带有regulariz

catalogue . 个人理解 . 基本使用 . MNIST(multiclass classification)入门 . 深入MNIST . 卷积神经网络:CIFAR- 数据集分类 . 单词的向量表示(Vector Representations of Words) . 循环神经网络(RNN).LSTM(Long-Short Term Memory, LSTM) . 用深度学习网络搭建一个聊天机器人 0. 个人理解 在学习的最开始,我在这里写一个个人对deep leanring和神经网络的粗

训练误差和泛化误差 需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error).前者指模型在训练数据集上表现出的误差,后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望,并常常通过测试数据集上的误差来近似.计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数,例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数. 直观地解释训练误差和泛化误差这两个概念.训练误差可以认为是做往年高考试题(训练题)时的错误率,泛化误差则可以通过真正参加高

一.visdom可视化工具 安装:pip install visdom 启动:命令行直接运行visdom 打开WEB:在浏览器使用http://localhost:8097打开visdom界面 二.使用visdom # 导入Visdom类 from visdom import Visdom # 定义一个env叫Mnist的board,如果不指定,则默认归于main viz = Visdom(env='Mnist') # 在window Accuracy中画train acc和test acc,x

最近Hue+Solr 方案原型验证有了一些进展.正好也收到了Google的大数据专家Sam的来件询问进展,我答复如下: Sam, 你好. 已经把Kafka+flume+solr的实时索引搭建起来了, 现在用实时事件统计的场景在测试数据(当前方案为kafka storm mysql),solr现在数据量约为每天八万条记录,70M数据. 下面的页面提供了hue访问solr的地址,请通过页面最下面的超链接看下我们做的demo. (链接) 遇到的问题: .我们现在用的solr 4.10.3不支持修改时区

同行中,有些同行公司的代码风格是service层=service接口+serviceImpl实现类: 而有的同行公司的代码风格是service层=service类: 为什么不一样呢? 以前没想过这个问题,今天突然对这个产生了疑惑,通过百度,和github及朋友处以及自己的思考,有了如下结论: 当项目的业务逻辑简单时,可选择service层=service类: 当项目的业务复杂时,可选择service层=service接口+serviceImpl实现类: 至于复杂和简单的度得自己把握: 为什么有这

选择一个合适的数据结构会对程序的性能有着显著的提高 线性表和链表: 1.LinkedList<T>:适合于元素数组不固定,存在大量列表的头尾添加动作场合.其它可使用List<T>. 2.Arra:元素数量固定,需要用到检索(即索引器). 3.List<T>:元素数量不固定,需要用到索引器. 栈和队列(只有在模拟栈和队列时才考虑): 1.Stack (Stack<T>):当需要实现 LIFO(Last In First Out)时. 2.Queue (Queu

本篇博客稍微有点长,它实际上包括两个内容:一是mysql字段类型的介绍,二是在mysql建表过程中是如何正确选择这些字段类型; 字段类型 数值 MySQL 的数值数据类型可以大致划分为两个类别,一个是整数,另一个是浮点数或小数. 许多不同的子类型对这些类别中的每一个都是可用的,每个子类型支持不同大小的数据,并且 MySQL 允许我们指定数值字段中的值是否有正负之分(UNSIGNED)或者用零填补(ZEROFILL). INT 在 MySQL 中支持的 5 个主要整数类型是 TINYINT,SMA

我们的博客后台已经搭建好了,接下来我就要选择一个合适的模板做自己的博客,首先要定位你的博客是做什么用的,是属于什么行业,根据自己博客的定位选择适合的模板. 如果你是设计师,又会前端设计开发,那就可以自己原创设计模板,由于小编设计及前端不太专业,所以这里就不班门弄斧了,我从网上下载了一个模板,用来讲解和开发这次的博客. 从网上下载模板的地方很多,这里也给大家推荐几个不错的模板下载网站,我必较常用的几个网站是,云码素材,猪猪源码,17素材,jqueryfans,jquery222等素材站.从这些网站