不用相当的独立功夫,不论在哪个严重的问题上都不能找出真理:谁怕用功夫,谁就无法找到真理. —— 列宁 本文主要介绍损失函数.优化器.反向传播.链式求导法则.激活函数.批归一化. 1 经典损失函数 1.1交叉熵损失函数——分类 (1)熵(Entropy) 变量的不确定性越大,熵也就越大,把它搞清楚所需要的信息量也就越大.log以2为底! H(x) = E[I(xi)] = E[ log(2,1/p(xi)) ] = -∑p(xi)log(2,p(xi)) (i=1,2,..n) (2)交叉熵(Cr

代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride.padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现(sigmoid.softmax.tanh.relu.leakyrelu.elu.selu.softplus):https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/127130

在深度学习章节里,已经介绍了批量归一化的概念,详情请点击这里:第九节,改善深层神经网络:超参数调试.正则化以优化(下) 神经网络在进行训练时,主要是用来学习数据的分布规律,如果数据的训练部分和测试部分分布不一样,那么网络的泛化能力会变得非常差.而且对于训练的数据,每批分布也是不一样的,那么网络在迭代的过程中也要学习和适应不同的分布.这会大大降低网络的训练速度.此外,数据的分布对于激活函数来说也非常重要,有时数据分布范围太大不利于利用激活函数的非线性特性,比如激活函使用Sigmoid函数时,会导致

批量归一化 在对神经网络的优化方法中,有一种使用十分广泛的方法——批量归一化,使得神经网络的识别准确度得到了极大的提升. 在网络的前向计算过程中,当输出的数据不再同一分布时,可能会使得loss的值非常大,使得网络无法进行计算.产生梯度爆炸的原因是因为网络的内部协变量转移,即正向传播的不同层参数会将反向训练计算时参照的数据样本分布改变.批量归一化的目的,就是要最大限度地保证每次的正向传播输出在同一分布上,这样反向计算时参照的数据样本分布就会与正向计算时的数据分布一样了,保证分布的统一. 了解了原理

为了解决在深度神经网络训练初期降低梯度消失/爆炸问题,Sergey loffe和Christian Szegedy提出了使用批量归一化的技术的方案,该技术包括在每一层激活函数之前在模型里加一个操作,简单零中心化和归一化输入,之后再通过每层的两个新参数(一个缩放,另一个移动)缩放和移动结果,话句话说,这个操作让模型学会最佳模型和每层输入的平均值 批量归一化原理 (1)\(\mu_B = \frac{1}{m_B}\sum_{i=1}^{m_B}x^{(i)}\) #经验平均值,评估整个小批量B (

目录 BN的由来 BN的作用 BN的操作阶段 BN的操作流程 BN可以防止梯度消失吗 为什么归一化后还要放缩和平移 BN在GoogLeNet中的应用 参考资料 BN的由来 BN是由Google于2015年提出,论文是<Batch Normalization_ Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift>,这是一个深度神经网络训练的技巧,主要是让数据的分布变得一致,从而使得训练深层网络模型更加容易

BN的深度理解:https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html BN: BN的意义:在激活函数之前将输入归一化到高斯分布,控制到激活函数的敏感区域,避免激活函数的梯度饱和导致梯度消失,增加学习效率 (1)加速收敛(2)控制过拟合,可以少用或不用Dropout和正则(3)降低网络对初始化权重不敏感(4)允许使用较大的学习率 上图中,左边的例子,损失函数对权重微小的变动(分类器旋转偏移)较为敏感,归一化后损失函数对权重微小的变动不那么敏感了 ,让网络

批量归一化 论文地址:https://arxiv.org/abs/1502.03167 批量归一化基本上是现在模型的标配了. 说实在的,到今天我也没搞明白batch normalize能够使得模型训练更稳定的底层原因,要彻底搞清楚,涉及到很多凸优化的理论,需要非常扎实的数学基础才行. 目前为止,我理解的批量归一化即把每一层输入的特征,统一变换到统一的尺度上来,避免各个特征的单位不统一的情况.即把每一个特征的分布都转变为均值为0,方差为1的分布. 然后在变换后的数据的基础上加一个线性变换. 关于b

批量归一化 批量归一化(batch normalization)层,它能让较深的神经网络的训练变得更加容易.对图像处理的输入数据做了标准化处理:处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0.标准差为1.标准化处理输入数据使各个特征的分布相近:这往往更容易训练出有效的模型. 通常来说,数据标准化预处理对于浅层模型就足够有效了.随着模型训练的进行,当每层中参数更新时,靠近输出层的输出较难出现剧烈变化.但对深层神经网络来说,即使输入数据已做标准化,训练中模型参数的更新依然很容易造成靠近输出层输出

批量归一化 通常来说,数据标准化预处理对于浅层模型就足够有效了.随着模型训练的进行,当每层中参数更新时,靠近输出层的输出较难出现剧烈变化.但对深层神经网络来说,即使输入数据已做标准化,训练中模型参数的更新依然很容易造成靠近输出层输出的剧烈变化.这种计算数值的不稳定性通常令我们难以训练出有效的深度模型. 批量归一化的提出正是为了应对深度模型训练的挑战.在模型训练时,.批量归一化和下一节将要介绍的残差网络为训练和设计深度模型提供了两类重要思路. 全连接层的批量归一化 计算过程: 某个批量x而言, 首

批量归一化(BatchNormalization) 对输入的标准化(浅层模型) 处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0.标准差为1. 标准化处理输入数据使各个特征的分布相近 批量归一化(深度模型) 利用小批量上的均值和标准差,不断调整神经网络中间输出,从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定. 1.对全连接层做批量归一化 位置:全连接层中的仿射变换和激活函数之间. 全连接: x=Wu+boutput=ϕ(x) \boldsymbol{x} = \boldsymbol{W\bol

在平时的工作中,经常会遇到造数据,特别是性能测试的时候更是需要大量的数据.如果一条条的插入数据库或者一条条的创建数据,效率未免有点低.如何快速的造大量的测试数据呢?在不熟悉存储过程的情况下,今天给大家介绍一种方法,很简单的也很实用.思路是用python代码写一段小程序,生成一定数量的SQL语句,再把这些SQL语句拷贝黏贴到数据库工具执行SQL即可. 假如有个联系人的学生表student,其表结构为姓名name.学校school.电话telphone.邮箱email. 以Mysq为例子,sql语句

基于Python实现批量从不同的Linux服务器下载文件   by:授客 QQ:1033553122 实现功能 1 测试环境 1 使用方法 1 1. 编辑配置文件conf/file_for_download.txt 1 2. 编辑配置文件conf/download.conf 1 3. 编辑配置文件conf/host_config.conf 2 4. 运行程序 3 5. 查看结果 3 源码下载地址 4   实现功能 批量从不同的Linux服务器下载指定文件 测试环境 Win7 64位 Python

基于Python实现批量上传文件或目录到不同的Linux服务器   by:授客 QQ:1033553122 实现功能 1 测试环境 1 使用方法 1 1. 编辑配置文件conf/rootpath_for_doc.conf 1 2. 编辑配置文件conf/host_config.conf 2 3. 编辑配置文件conf/doc_for_upload.txt 3 4. 运行程序 4 5. 查看结果 4 6. 改进一点 5 源码下载地址 5   实现功能 批量上传文件.目录(包括该目录下的所有文件,子

基于Python实现批量安装android apk包 by:授客 QQ:1033553122 1．相关软件包及文件下载 下载地址:adb软件包及批量安装apk包的py文件.zip 2．测试环境 Win7 64位 Python 3.3.2 3．用法及代码show 用法: 把.apk包放入apk目录下,然后进入到install_apk_once_many.py所在目录,运行程序: python install_apk_once_many.py 运行结果: 代码展示 #!/usr/bin/env py

使用python爬虫,批量爬取抖音app视频(requests+Fiddler+appium) - 北平吴彦祖 - 博客园 https://www.cnblogs.com/stevenshushu/p/9635097.html 抖音很火,楼主使用python随机爬取抖音视频,并且无水印下载,人家都说天下没有爬不到的数据,so,楼主决定试试水,纯属技术爱好,分享给大家.. 1.楼主首先使用Fiddler4来抓取手机抖音app这个包,具体配置的操作,网上有很多教程供大家参考. 上面得出抖音的视频的u

基于Python实现批量创建目录 by:授客QQ:1033553122 测试环境: Python版本:Python 2.7   代码实践 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'shouke' import os class PublicTools: def __init__(self): pass # 批量创建目录 def mkdirs_once_many(self, path): path = os.path.no

第四百零一节,Django+Xadmin打造上线标准的在线教育平台—生产环境部署virtualenv虚拟环境安装,与Python虚拟环境批量安装模块 virtualenv简介 1.安装virtualenv [root@192 huan_jing]# pip3 install virtualenv Collecting virtualenv Downloading virtualenv-15.1.0-py2.py3-none-any.whl (1.8MB) 100% |██████████████

利用 Python 进行批量更改文件后缀 代码 import os files = os.listdir('.') for file_name in files: portion = os.path.splitext(file_name) if portion[1] == ".jpg": new_name = portion[0] + ".gif" os.rename(file_name, new_name) 以上代码为将后缀为 "jpg" 的文

< python PIL - 批量图像处理 - 生成自定义大小图像 > 直接用python自带的PIL图像库,对一个文件夹下所有jpg/png的图像进行自定义像素变换 from PIL import Image import os.path import glob def convertjpg(jpgfile,outdir,width=48,height=48): ## 选择自定义大小的width/height img=Image.open(jpgfile) try: new_img = im

< python PIL - 批量图像处理 - RGB图像生成灰度图像 > 直接用python自带的PIL图像库,将一个文件夹下所有jpg/png的RGB图像转换成灰度/黑白图像 from PIL import Image import os.path import glob def convertjpg(jpgfile,outdir): try: image_file = Image.open(jpgfile) # open colour image image_file = image_f