1. 什么是学习率(Learning rate)?   学习率(Learning rate)作为监督学习以及深度学习中重要的超参,其决定着目标函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛到最小值.合适的学习率能够使目标函数在合适的时间内收敛到局部最小值.   这里以梯度下降为例,来观察一下不同的学习率对代价函数的收敛过程的影响(这里以代价函数为凸函数为例):   回顾一下梯度下降的代码:   repeat{      $ \theta_j = \theta_j - \alpha \frac{\Delta

首先我们要试验的是 人体脂肪fat和年龄age以及体重weight之间的关系,我们的目标就是得到一个最优化的平面来表示三者之间的关系: TensorFlow的程序如下: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt W = tf.Variable(tf.zeros([2, 1], name="weight_age")) b = tf.Variable(0.0, name="

一. 前言: 作为AI入门小白,参考了一些文章,想记点笔记加深印象,发出来是给有需求的童鞋学习共勉,大神轻拍! [毒鸡汤]:算法这东西,读完之后的状态多半是 --> “我是谁,我在哪?” 没事的,吭哧吭哧学总能学会,毕竟还有千千万万个算法等着你. 本文货很干,堪比沙哈拉大沙漠,自己挑的文章,含着泪也要读完! ▌二. 科普: 生物上的神经元就是接收四面八方的刺激(输入),然后做出反应(输出),给它一点就灿烂.仿生嘛,于是喜欢放飞自我的 某些人 就提出了人工神经网络.一切的基础-->人工神经单元,

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/60776803 单决策树C4.5由于功能太简单.而且非常easy出现过拟合的现象.于是引申出了很多变种决策树.就是将单决策树进行模型组合,形成多决策树,比較典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林RF. 在近期几年的paper上,如iccv这样的重量级会议.iccv 09年的里面有不少文章都是与Boosting和随机森林相关的. 模型组合+决策树相关算法有两种比較主要的形式:随机森林RF与GBDT,其他

分类问题 1. 手写数字识别问题 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() # 加载手写字符识别数据集 X = digits.data # 特征值 y = digits.target # 目标值 X.shape, y.shape ((1797, 64), (1797,)) 划分70%训练集,30%测试集, from sklearn.model_selection import train_test_split

AI框架类FAQ 数据处理 问题:如何在训练过程中高效读取数量很大的数据集? 答复:当训练时使用的数据集数据量较大或者预处理逻辑复杂时,如果串行地进行数据读取,数据读取往往会成为训练效率的瓶颈.这种情况下通常需要利用多线程或者多进程的方法异步地进行数据载入,从而提高数据读取和整体训练效率. paddle1.8中推荐使用两个异步数据加载的API: DataLoader.from_generator,有限的异步加载 该API提供了单线程和单进程的异步加载支持.但由于线程和进程数目不可配置,所以异步加

前言 近年来AI人工智能成为社会发展趋势,在IT行业引起一波热潮,有关机器学习.深度学习.神经网络等文章多不胜数.从智能家居.自动驾驶.无人机.智能机器人到人造卫星.安防军备,无论是国家级军事设备还是广泛的民用设施,都充斥着AI应用的身影.接下来的一系列文章将会由浅入深从不同角度分别介绍机器学习.深度学习之间的关系与区别,通过一系统的常用案例讲述它们的应用场景.在上一篇文章< Python 机器学习实战 -- 监督学习(上)>中已经讲述了机械学习的相关概念与基础知识,监督学习的主要流程.对损失

使用说明:此文档包含所有的Linux命令,只有你想不到的没有你看不到的,此文档共计10万余字,有8400多行,预计阅读时间差不多需要3个小时左右,所以要给大家说一说如何阅读此文档 为了方便大家阅读,我这里做了相关索引,建议使用搜索的方式阅读,如果您有大把时光去阅读的话您可以试着去 第二个方法就是找我要电子版文档 搜索的话直接使用浏览器的搜索方式就可以了,我这里使用谷歌浏览器进行演示 打开文档 打开谷歌的搜索,键入ctrl+f 右上角出现搜索框后,直接在搜索框中输入要查询的命令,但是查询结果有很多

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

案例: 预测酸奶的日销量, 由此可以准备产量, 使得损失小(利润大),假设销量是y , 影响销量的有两个因素x1, x2, 需要预先采集数据,每日的x1,x2和销量y_, 拟造数据集X,Y_, 假设y_=x1+x2,为了更真实加一个噪声(-0.05-0.05) batch_size=8 #一次喂给神经网络多少数据 seed=23455 #构造数据集 rdm=np.random.RandomState(seed) #基于seed产生随机数 X=rdm.rand(32,2) #32组数据 Y_=[[

tensorflow中学习率.过拟合.滑动平均的学习 tensorflow中常用学习率更新策略 TensorFlow学习--学习率衰减/learning rate decay 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,设置不同的学习率常数.刚开始学习率大一些,之后越来越小,区间的设置需要根据样本量调整,一般样本量越大区间间隔应该越小.tf中定义了tf.train.piecewise_constant 函数,实现了学习率的分段常数衰减功能. 指数衰减 指数衰减是比较常用的衰减方法,

https://blog.csdn.net/xiaotao_1/article/details/78874336 如果learning rate很大,算法会在局部最优点附近来回跳动,不会收敛: 如果learning rate太小,算法每步的移动距离很短,就会导致算法收敛速度很慢. 所以我们可以先设置一个比较大的学习率,随着迭代次数的增加慢慢降低它.mxnet中有现成的类class,我们可以直接引用. 这里有三种mxnet.lr_scheduler. 第一种是: mxnet.lr_schedule

在神经网络中,广泛的使用反向传播和梯度下降算法调整神经网络中参数的取值. 梯度下降和学习率: 假设用 θ 来表示神经网络中的参数, J(θ) 表示在给定参数下训练数据集上损失函数的大小. 那么整个优化过程就是寻找一个参数θ, 使得J(θ) 的值最小, 也就是求J(θ) 的最小值 损失函数J(θ)的梯度 = ∂ J(θ) / ∂ θ 此时定义一个学习率 η 梯度下降法更新参数的公式为: θn+1 = θn - η ( ∂ J(θn) / ∂ θn ) 将这个公式循环的重复下去,θ的值就从高处逐渐向

目录 1. 指数衰减 2. 分段常数衰减 3. 自然指数衰减 4. 多项式衰减 5. 倒数衰减 6. 余弦衰减 6.1 标准余弦衰减 6.2 重启余弦衰减 6.3 线性余弦噪声 6.4 噪声余弦衰减 Reference   上文深度神经网络中各种优化算法原理及比较中介绍了深度学习中常见的梯度下降优化算法:其中,有一个重要的超参数--学习率\(\alpha\)需要在训练之前指定,学习率设定的重要性不言而喻:过小的学习率会降低网络优化的速度,增加训练时间:而过大的学习率则可能导致最后的结果不会收敛,

欢迎收看本期的<老周吹牛>节目,由于剧组严重缺钱,故本节目无视频无声音.好,先看下面一个类声明. [DataContract] public class DemoObject { [DataMember] public double Part1 { get; set; } [DataMember] public int Part2 { get; set; } [DataMember] public byte Part3 { get; set; } [DataMember] public str

每次设置root和远程访问都容易出现问题, 总结了个通用方法, 关键在于实用 step1: # mysql -u root mysql mysql> Grant all privileges on *.* to 'root'@'%' identified by 'root' with grant option; //增加远程访问权限mysql> UPDATE user SET Password=PASSWORD(’newpassword’) where USER=’root’;  //增加ro

Visual Studio Code (简称 VS Code)是由微软研发的一款免费.开源的跨平台文本(代码)编辑器,在十多年的编程经历中,我使用过非常多的的代码编辑器(包括 IDE),例如 FrontPage.Dreamweaver.EditPlus.EmEditor.Notepad++.VIM.Sublime Text.Xcode 等等.它们都是很优秀的编辑器,尤其是 Sublime Text ,十分适合 web 开发. VS code有着 软件设计理念和它背后的团队,从软件架构.资金资源和

1.每次我们在MyEclispe中创建Jsp页面,生成的Jsp页面的默认编码是"ISO-8859-1".在这种情况下,当我们在页面中编写的内容存在中文的时候,就无法进行保存.如下图所示: 2.对于这种情况,如果我们想在jsp页面中编写中文内容,该怎么解决呢.其实我们可以通过设置每次生成Jsp默认的编码为utf-8,这样子我们就可以在jsp页面中写中文的内容了,而且还可以一劳永逸.具体步骤如下: MyEclipse,点击菜单上的     window--->preferences-

Linux scp 设置nohup后台运行 1.正常执行scp命令 2.输入ctrl + z 暂停任务 3.bg将其放入后台 4.disown -h 将这个作业忽略HUP信号 5.测试会话中断,任务继续运行不受影响 1.正常执行scp命令 从oradb30机器拷贝一个文件夹到oradb31机器: scp -r /u01/media/Disk1/ 192.168.1.31:/u01/media/ [root@oradb30 ~]# scp -r /u01/media/Disk1/ 192.168.

网站部署之~Windows Server | 本地部署 http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#iis DNS服务器部署不清楚的可以看上一篇:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/5439816.html 公司内部的pc,基本上dns都是内部的服务器(因为有一些内部站点和系统) 那么DNS服务器怎么设置才能让公司PC访问外网呢? 开下转发器就可以了 输入ISP提供的DNS服务器的IP地址等:(此图不全,只当参考)

在PowerDesigner中的设计SQL Server 数据表时,要求通过vbScript脚本实现下面的功能: 主键:pk_TableName 外键:fk_TableName_ForeignKeyColumnList 当字段作为主键,而且类型为smallint,int,bigint,那么要设置Identity =true. 当字段作为主键,而且类型为uniqueidentifier,那么要设置默认值为newid(),而且设置扩展属性rowguidcol. Option Explicit Val