https://zhuanlan.zhihu.com/p/22252270 结尾的两张图不能更赞. PS:在用lstm做文本分类的时候,加了L2正则,把optim方法由之前的SGD换成Adam,效果提升显著.

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

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,

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

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor from sklearn.model_selection import cross_val_score X,y = load_boston(return_X_y=True) n_features = X.s

学习器模型中一般有两个参数:一类参数可以从数据中学习估计得到,还有一类参数无法从数据中估计,只能靠人的经验进行指定,后一类参数就叫超参数 比如,支持向量机里的C,Kernel,gama,朴素贝叶斯里的alpha等,在学习其模型的设计中,我们要搜索超参数空间为学习器模型找到最合理的超参数,可以通过以下方法获得学习器模型的参数列表和当前取值:estimator.get_params() sklearn 提供了两种通用的参数优化方法:网络搜索和随机采样, 网格搜索交叉验证(GridSearchCV):

sklearn参数优化方法  http://www.cnblogs.com/nolonely/p/7007961.html   学习器模型中一般有两个参数:一类参数可以从数据中学习估计得到,还有一类参数无法从数据中估计,只能靠人的经验进行指定,后一类参数就叫超参数 比如,支持向量机里的C,Kernel,gama,朴素贝叶斯里的alpha等,在学习其模型的设计中,我们要搜索超参数空间为学习器模型找到最合理的超参数,可以通过以下方法获得学习器模型的参数列表和当前取值:estimator.get_pa

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

学习器模型中一般有两个参数:一类参数可以从数据中学习估计得到,还有一类参数无法从数据中估计,只能靠人的经验进行指定,后一类参数就叫超参数 比如,支持向量机里的C,Kernel,gama,朴素贝叶斯里的alpha等,在学习其模型的设计中,我们要搜索超参数空间为学习器模型找到最合理的超参数,可以通过以下方法获得学习器模型的参数列表和当前取值:estimator.get_params() sklearn 提供了两种通用的参数优化方法:网络搜索和随机采样, 网格搜索交叉验证(GridSearchCV):

正如你目前所看到的,神经网络的性能非常依赖超参数.因此,了解这些参数如何影响网络变得至关重要. 常见的超参数是学习率.正则化器.正则化系数.隐藏层的维数.初始权重值,甚至选择什么样的优化器优化权重和偏置. 超参数调整过程 调整超参数的第一步是构建模型.与之前一样,在 TensorFlow 中构建模型. 添加一种方法将模型保存在 model_file 中.在 TensorFlow 中,可以使用 Saver 对象来完成.然后保存在会话中:   确定要调整的超参数,并为超参数选择可能的值.在这里,你可

TensorFlow实现超参数调整 正如你目前所看到的,神经网络的性能非常依赖超参数.因此,了解这些参数如何影响网络变得至关重要. 常见的超参数是学习率.正则化器.正则化系数.隐藏层的维数.初始权重值,甚至选择什么样的优化器优化权重和偏置. 超参数调整过程 调整超参数的第一步是构建模型.与之前一样,在 TensorFlow 中构建模型. 添加一种方法将模型保存在 model_file 中.在 TensorFlow 中,可以使用 Saver 对象来完成.然后保存在会话中: 确定要调整的超参数,并为

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

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.

1.评价指标的局限性 问题1 准确性的局限性 准确率是分类问题中最简单也是最直观的评价指标,但存在明显的缺陷.比如,当负样本占99%时,分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得99%的准确率.所以,当不同类别的样本比例非常不均衡时,占比大的类别往往成为影响准确率的最主要因素. 例子:Hulu的奢侈品广告主希望把广告定向投放给奢侈品用户.Hulu通过第三方的数据管理平台拿到了一部分奢侈品用户的数据,并以此为训练集和测试集,训练和测试奢侈品用户的分类模型,该模型的分类准确率超过了95%,但在实际广告

DeepMind提出新型超参数最优化方法:性能超越手动调参和贝叶斯优化 2017年11月29日 06:40:37 机器之心V 阅读数 2183   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/Uwr44UOuQcNsUQb60zk2/article/details/78661015 近日,DeepMind 发表论文提出一种新型的超参数调优方法,该方法从遗传算法获得启发大大提升了最优超参

https://arimo.com/data-science/2016/bayesian-optimization-hyperparameter-tuning/ 贝叶斯优化:使用高斯过程作为代理函数,并且通常优化提升幅度的期望Expected Improvement(新试验相对当前最好观测的提升的期望).高斯过程是一组函数的分布.高斯过程中的一个样本包括一组函数.训练高斯过程会拟合训练数据的分布,因此能产生和观测数据相近的函数.使用高斯过程,我们可以计算搜索空间中任意点的期望提升.然后将期望提升

1. 深度学习流程简介 1)一次性设置(One time setup)          -激活函数(Activation functions) - 数据预处理(Data Preprocessing) - 权重初始化(Weight Initialization) - 正则化(Regularization:避免过拟合的一种技术) - 梯度检查(Gradient checking) 2)动态训练(Training dynamics)          - 跟踪学习过程 (Babysitting th

在做一些查询时,总希望能避免数据库引擎做全表扫描,因为全表扫描时间长,而且其中大部分扫描对客户端而言是没有意义的.那么,在mysql中有那些方式是可以避免全表扫面?除了通过使用索引列或分区等方式来进行查询的优化之外,还有那些呢? 看了一个老外写的程序,在 MySQL 查询中使用了很多 Limit 关键字,这就让我很感兴趣了,因为在我印象中, Limit 关键字似乎更多被使用 MySQL 数据库的程序员用来做查询分页(当然这也是一种很好的查询优化),那在这里举个例子,假设我们需要一个分页的查询 ,

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.

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