本文参考自:https://www.zhihu.com/question/21692336/answer/19387415   方法一: alpha 是 选择为 50/ k, 其中k是你选择的topic数,beta一般选为0.01吧,,这都是经验值,貌似效果比较好,收敛比较快一点..有一篇paper, lda-based document models for ad-hoc retrieval里面的实验系数设置有提到一下啊 方法二: alpha属于超参数,可以经验贝叶斯估计,在Blei原作里面是

Hyperparameter search 超参数搜索 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.1 调试处理 需要调节的参数 级别一:\(\alpha\)学习率是最重要的需要调节的参数 级别二: Momentum参数 \(\beta\) 0.9是个很好的默认值 mini-batch size,以确保最优算法运行有效 隐藏单元数量 级别三: 层数 , 层数有时会产生很大的影响. learning rate decay 学习率衰减 级别四: NG在使用Adam算法时几乎不会调整\

Spark中的CrossValidation Spark中采用是k折交叉验证 (k-fold cross validation).举个例子,例如10折交叉验证(10-fold cross validation),将数据集分成10份,轮流将其中9份做训练1份做验证,10次的结果的均值作为对算法精度的估计. 10折交叉检验最常见,是因为通过利用大量数据集.使用不同学习技术进行的大量试验,表明10折是获得最好误差估计的恰当选择,而且也有一些理论根据可以证明这一点.但这并非最终结论,争议仍然存在.而且似

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

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

1 调试处理( tuning process ) 如下图所示,ng认为学习速率α是需要调试的最重要的超参数. 其次重要的是momentum算法的β参数(一般设为0.9),隐藏单元数和mini-batch的大小. 第三重要的是神经网络的层数和学习率衰减 adam算法的三个参数一般不调整,设定为0.9, 0.999, 10^-8. 注意这些直觉是ng的经验,ng自己说了,可能其它的深度学习研究者是不这么认为的. 那么如何选择参数呢?下面介绍两个策略,随机搜索和精细搜索. 早一代的机器学习算法中,如下

http://scikit-learn.org/stable/modules/grid_search.html 1. 超参数寻优方法 gridsearchCV 和  RandomizedSearchCV 2. 参数寻优的技巧进阶 2.1. Specifying an objective metric By default, parameter search uses the score function of the estimator to evaluate a parameter setti

笔记:Andrew Ng's Deeping Learning视频 参考:https://xienaoban.github.io/posts/41302.html 参考:https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/80210363 1. 训练集.验证集.测试集(Train, Dev, Test Sets) 当数据量小的时候, 70% 训练, 30% 测试:或 60% 训练.20% 验证.20%测试. 训练集( training set):用来

这是HInton的第16课,也是最后一课. 一.学习一个图像和标题的联合模型 在这部分,会介绍一些最近的在学习标题和描述图片的特征向量的联合模型上面的工作.在之前的lecture中,介绍了如何从图像中提取语义有意义的特征.不过那是在没有从标题中得到帮助的情况下做的.显然在标题中的单词应该有助于从图片中提取合适的语义类型.类似的,图片也应该有助于在区分标题中的单词的意思是什么.所以idea就是我们要在一个很大的网络上,给他输入然后计算图像上提取的视觉特征向量,然后学习标题的单词表征,然后学着将这两

在正式发布产品之前往往要先发布一些测试版,让用户能够反馈出相关信息,或者找到存在的Bug,以便在正式版中得到解决. 特别是在有客户参加的情况下,对系统进行测试可能会出现一些我们没有考虑的情况,还可以解决一些客户实际关心的问题 不同的测试技术区分 覆盖测试技术 说明:测试覆盖率可以看出测试的完成度,在测试分析报告中可以作为量化指标的依据,测试覆盖率越高效果越好. 覆盖测试可以是程序代码的执行路径覆盖,亦可以是功能实现的步骤覆盖(可以理解成流程图的路径覆盖). 该技术可以用在任何测试阶段,包括单元测

单元测试:单元测试是对软件基本组成单元(软件设计的最小单位)进行正确性检验的测试工作,如函数.过程(function,procedure)或一个类的方法(method).单元测试是一个方法层面上的测试,也是最细粒度的测试.目的在于发现每个程序模块内部可能存在的差错.是代码开发完成之后,由开发进行的测试测试工具:JUnit ,TestNG*参照:http://tech.sina.com.cn/s/2009-07-20/1529991506.shtml 集成测试:集成测试是在单元测试的基础上,将所有

1. Mini-batch梯度下降法 介绍 假设我们的数据量非常多,达到了500万以上,那么此时如果按照传统的梯度下降算法,那么训练模型所花费的时间将非常巨大,所以我们对数据做如下处理: 如图所示,我们以1000为单位,将数据进行划分,令\(x^{\{1\}}=\{x^{(1)},x^{(2)}--x^{(1000)}\}\), 一般地用\(x^{\{t\}},y^{\{t\}}\)来表示划分后的mini-batch. 注意区分该系列教学视频的符号标记: 小括号() 表示具体的某一个元素,指一个

这一周的主体是调参. 1. 超参数:No. 1最重要,No. 2其次,No. 3其次次. No. 1学习率α:最重要的参数.在log取值空间随机采样.例如取值范围是[0.001, 1],r = -4*np.random.rand(), α = 10r. No. 2 Momentum β:0.9是个不错的选择.在1-β的log取值空间随机采样.例如取值范围[0.9, 0.999],则1-β的取值空间[0.001, 0.1]. No. 2 各个隐含层的神经元数量:可以在线性取值空间随机采样. No.

一.前述 调优对于模型训练速度,准确率方面至关重要,所以本文对神经网络中的调优做一个总结. 二.神经网络超参数调优 1.适当调整隐藏层数对于许多问题,你可以开始只用一个隐藏层,就可以获得不错的结果,比如对于复杂的问题我们可以在隐藏层上使用足够多的神经元就行了, 很长一段时间人们满足了就没有去探索深度神经网络, 但是深度神经网络有更高的参数效率,神经元个数可以指数倍减少,并且训练起来也更快!(因为每个隐藏层上面神经元个数减少了可以完成相同的功能,则连接的参数就少了) 就好像直接画一个森林会很慢,但

博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 论文状态:Published in CVIU Volume 161 Issue C, August 2017 论文地址:https://arxiv.org/abs/1606.02228 github地址:https://github.com/ducha-aiki/caffenet-benchmark 在这篇文章中,作者在ImageNet上做了大量实验,对比卷积神经网络架构中各项超参数选择的影响,对如何优化网络性能很有启发

参考文献:Hyperband: Bandit-Based Configuration Evaluation for Hyperparameter Optimization I. 传统优化算法 机器学习中模型性能的好坏往往与超参数(如batch size,filter size等)有密切的关系.最开始为了找到一个好的超参数,通常都是靠人工试错的方式找到"最优"超参数.但是这种方式效率太慢,所以相继提出了网格搜索(Grid Search, GS) 和 随机搜索(Random Search,

目录 第一周(深度学习的实践层面) 第二周(优化算法) 第三周(超参数调试.Batch正则化和程序框架) 目标: 如何有效运作神经网络,内容涉及超参数调优,如何构建数据,以及如何确保优化算法快速运行,从而使学习算法在合理时间内完成自我学习. 第一周(深度学习的实践层面) 如何选取一个神经网络的训练集.验证集和测试集呢? 如果数据量比较少,例如只有100条,1000条或者1万条数据,按照60%.20%.20%划分是比较合理的,但是在目前大部分数据都是远远大于这个数理级,也可以说是大数据规模的级别.

机器学习算法中如何选取超参数:学习速率.正则项系数.minibatch size 本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习算法中,如何选取初始的超参数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时,权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η.下面讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率.如果学习速率太小,则会使收敛过慢,如果学习速率太大,则会导致代价

1.什么是超参数 所谓超参数,就是机器学习模型里面的框架参数.比如聚类方法里面类的个数,或者话题模型里面话题的个数等等,都称为超参数.它们跟训练过程中学习的参数(权重)是不一样的,通常是手工设定的,经过不断试错来调整,或者对一系列穷举出来的参数组合一通枚举(叫做网格搜索).深度学习和神经网络模型,有很多这样的参数需要学习. 2.一些启发式规则 在实际应用中,当你使用神经网络去解决问题时,很难找到好的超参数.假设我们现在正在处理MINIST数据库的问题,并且对超参数是如何使用的一无所知.假设我们大

https://zhuanlan.zhihu.com/p/27905191 在深度学习中,有许多不同的深度网络结构,包括卷积神经网络(CNN或convnet).长短期记忆网络(LSTM)和生成对抗网络(GAN)等. 在计算机视觉领域,对卷积神经网络(简称为CNN)的研究和应用都取得了显著的成果.CNN网络最初的诞生收到了动物视觉神经机制的启发,目前已成功用于机器视觉等领域中. 技术博客Towards Data Science最近发布了一篇文章,作者Suki Lau.文章讨论了在卷积神经网络中,该