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

这段时间内,涉及到的都是移动端开发,说到移动端开发,我们就会思考到,目前分辨率的问题,如果用px为单位的话,在不同移动设备和不同分辨率下,页面的效果可能会有所不同,甚至导致页面变形.所以在次我们就用到了rem,使用rem为单位,在任何移动端下显示的效果都是一样的. 只要我们在页面的head中引入下面的 rem.js : ! function(n) { var e = n.document, t = e.documentElement, i = 750, d = i / 100, o = "ori

早上突然收到dnspod的宕机通知(好久没收到了,有点手足无措). 服务器在上午10:40时达到85%.uptime显示cpu利用率达到35.不宕才怪. 按照之前的经验,应该是触发一个特别耗CPU的处理,把php-cgi重启就能立马恢复,之后再查看日志. 重启后立刻ok. 查看日志,调出那一时刻的日志一条一条的过,重点放在反应时间上.正常的处理时间应该在1秒内,发现很多在几十秒以上的日志,慢慢回溯,发现了最开始异常的记录,是多个提交comment的日志. 发现一连串的来自同一IP的高频率的浏览文

到选项里清空所有内容也没有用. 后来手动找了一下,原来在这里,存了在这里存了整整10G的缓存: C:\Users\my\AppData\Local\Google\Chrome\User Data\Profile 3\File System\012\p\00 全部手动清除!!

我们知道数据库处理sql是一条条处理的,假设购买商品的流程是这样的: sql1:查询商品库存 1 if(库存数量 > 0) 2 { 3 //生成订单 4 //库存-1 5 > 当没有并发时,上面的流程看起来是如此完美,假设同时两个人下单,而库存只有1个了,在sql1阶段两个人查询到的库存都是>0的,于是最终都执行了sql2,库存最后变为-1,超售了,要么补库存,要么等用户投诉吧. 解决这个问题比较流行的思路: 1.用额外的单进程处理一个队列,下单请求放到队列里,一个个处理,就不会有并发的

神经网络训练过程中,根据每batch训练数据前向传播的结果,计算损失函数,再由损失函数根据梯度下降法更新每一个网络参数,在参数更新过程中使用到一个学习率(learning rate),用来定义每次参数更新的幅度. 过小的学习率会降低网络优化的速度,增加训练时间,过大的学习率可能导致网络参数在最终的极优值两侧来回摆动,导致网络不能收敛.实践中证明有效的方法是设置一个根据迭代次数衰减的学习率,可以兼顾训练效率和后期的稳定性. 分段常数衰减 分段常数衰减是在事先定义好的训练次数区间上,设置不同的学习率

这篇博客针对的AndrewNg在公开课中未讲到的,线性回归梯度下降的学习率进行讨论,并且结合例子讨论梯度下降初值的问题. 线性回归梯度下降中的学习率 上一篇博客中我们推导了线性回归,并且用梯度下降来求解线性回归中的参数.但是我们并没有考虑到学习率的问题. 我们还是沿用之前对于线性回归形象的理解:你站在山顶,环顾四周,寻找一个下山最快的方向走一小步,然后再次环顾四周寻找一个下山最快的方向走一小步,在多次迭代之后就会走到最低点.那么在这个理解中,学习率其实是什么呢?学习率就是你走的步子有多长. 所以

http://www.cnblogs.com/bonelee/p/8528863.html 积神经网络的参数优化方法——调整网络结构是关键!!!你只需不停增加层,直到测试误差不再减少. 积神经网络(CNN)的参数优化方法 from:http://blog.csdn.net/u010900574/article/details/51992156   著名: 本文是从 Michael Nielsen的电子书Neural Network and Deep Learning的深度学习那一章的卷积神经网络

作为图像识别与机器视觉界的 "hello world!" ,MNIST ("Modified National Institute of Standards and Technology") 数据集有着举足轻重的地位.基本上每本人工智能.机器学习相关的书上都以它作为开始. 下面我们会用 TensorFlow 搭建一个浅层的神经网络来运行 "hello world!" 模型. 以下内容和模块的运算,均在矩池云平台进行. 本次教程分五步: 第一步:数

▶ av15514817.这里集中了一些从视频中学到的散点. ▶ 语句 "edit + 函数名" 可以打开部分内置函数的源代码.非公开的源代码这会打开一个全是注释的文档. ▶ 函数文件中隐式定义了变量 varargin,varargout,nargin,nargout,分别代表输入函数的参数.输出函数的参数.输入函数的参数个数,输出函数的参数个数. ▶ 使用“发布”功能,MATLAB生 会将脚本运行一遍,生成一个 HTML 文档,内含脚本代码和输出结果,方便其他人在浏览器中阅读. ▶

转载  https://blog.csdn.net/itchosen/article/details/77200322 各种神经网络优化算法:从梯度下降到Adam方法     在调整模型更新权重和偏差参数的方式时,你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果?应该用梯度下降,随机梯度下降,还是Adam方法? 这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别,以及如何选择最佳的优化方法. 什么是优化算法? 优化算法的功能,是通过改善训练方式,来最小化(或最大化)损失函数E(x). 模型内部有些参数

ICML, 2015 S. Ioffe and C. Szegedy 解决什么问题(What) 分布不一致导致训练慢:每一层的分布会受到前层的影响,当前层分布发生变化时,后层网络需要去适应这个分布,训练时参数的变化会导致各层分布的不断变化,这个问题被定义为"internal covariate shift",由于每一层的分布不一样,就会导致训练很慢 梯度消失和梯度爆炸:深度网络中微小的参数变动引起梯度上的剧变,导致训练陷入sigmoid的饱和区 需要使用较小的学习率:大的学习率可能会导

前言 懒癌翻了,这篇不想写overview了,公式也比较多,今天有(zhao)点(jie)累(kou),不想一点点写latex啦,读论文的时候感觉文章不错,虽然看似很多数学公式,其实都是比较基础的公式,文章也比较细,从网上找了两篇较好的讲解,引用连接在每篇文章前面. 文章1 https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html#undefined Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果,已经广泛被证明其有效性和重要性.虽然有

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

在调整模型更新权重和偏差参数的方式时,你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果?应该用梯度下降,随机梯度下降,还是Adam方法? 这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别,以及如何选择最佳的优化方法. 什么是优化算法? 优化算法的功能,是通过改善训练方式,来最小化(或最大化)损失函数E(x). 模型内部有些参数,是用来计算测试集中目标值Y的真实值和预测值的偏差程度的,基于这些参数,就形成了损失函数E(x). 比如说,权重(W)和偏差(b)就是这样的内部参数,一般用于计算输出值,在训练

A Neural Probabilistic Language Model,这篇论文是Begio等人在2003年发表的,可以说是词表示的鼻祖.在这里给出简要的译文 A Neural Probabilistic Language Model 一个神经概率语言模型 摘  要 统计语言模型的一个目标是学习一种语言的单词序列的联合概率函数.因为维数灾难,这是其本质难点:将被模型测试的单词序列很可能是与在训练中见过的所有单词的序列都不相同.传统的但非常成功的基于n-gram的方法通过将出现在训练集很短的重

Tensorflow官方网站:http://tensorflow.org/ 极客学院Tensorflow中文版:http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/ 使用Tensorflow写的第一个示例程序,用来做线性回归 import tensorflow as tf import numpy as np #create data x_data=np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data=x_da

一.引言(Introduction) 1.1 欢迎 1.2 机器学习是什么? 1.3 监督学习 1.4 无监督学习 二.单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 2.1 模型表示 2.2 代价函数 2.3 代价函数的直观理解I 2.4 代价函数的直观理解II 2.5 梯度下降 2.6 梯度下降的直观理解 2.7 梯度下降的线性回归 2.8 接下来的内容 三.线性代数回顾(Linear Algebra Review) 3.1 矩阵和向量 3.2 加法

首先,我们继续上一篇文章中的例子,在这里我们增加一个特征,也即卧室数量,如下表格所示: 因为在上一篇中引入了一些符号,所以这里再次补充说明一下: x‘s:在这里是一个二维的向量,例如:x1(i)第i间房子的大小(Living area),x2(i)表示的是第i间房子的卧室数量(bedrooms). 在我们设计算法的时候,选取哪些特征这个问题往往是取决于我们个人的,只要能对算法有利,尽量选取. 对于假设函数,这里我们用一个线性方程(在后面我们会说到运用更复杂的假设函数):hΘ(x) = Θ0+Θ1

以下内容摘自<Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks>. 1 高效训练 1.1 大batch训练 当我们有一定资源后,当然希望能充分利用起来,所以通常会增加batch size来达到加速训练的效果.但是,有不少实验结果表明增大batch size可能降低收敛率,所以为了解决这一问题有人以下方法可供选择: 1.1.1 线性增加学习率 一句话概括就是batch size增加多少倍,学习率也增

本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson6/bn_and_initialize.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson6/bn_in_123_dim.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson6/norma