torch.optim是一个实现了多种优化算法的包,大多数通用的方法都已支持,提供了丰富的接口调用,未来更多精炼的优化算法也将整合进来. 为了使用torch.optim,需先构造一个优化器对象Optimizer,用来保存当前的状态,并能够根据计算得到的梯度来更新参数. 要构建一个优化器optimizer,你必须给它一个可进行迭代优化的包含了所有参数(所有的参数必须是变量s)的列表. 然后,您可以指定程序优化特定的选项,例如学习速率,权重衰减等. optimizer = optim.SGD(mod

深度学习中常常会存在过拟合现象,比如当训练数据过少时,训练得到的模型很可能在训练集上表现非常好,但是在测试集上表现不好. 应对过拟合,可以通过数据增强,增大训练集数量.我们这里先不介绍数据增强,先从模型训练的角度介绍常用的应对过拟合的方法. 权重衰减 权重衰减等价于 \(L_2\) 范数正则化(regularization).正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小,是应对过拟合的常用手段.我们先描述\(L_2\)范数正则化,再解释它为何又称权重衰减. \(L_2\)范数正则化在

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

下面要说的基本都是<动手学深度学习>这本花书上的内容,图也采用的书上的 首先说的是训练误差(模型在训练数据集上表现出的误差)和泛化误差(模型在任意一个测试数据集样本上表现出的误差的期望) 模型选择 验证数据集(validation data set),又叫验证集(validation set),指用于模型选择的在train set和test set之外预留的一小部分数据集 若训练数据不够时,预留验证集也是一种luxury.常采用的方法为K折交叉验证.原理为:把train set分割成k个不重合

权重衰减是应对过拟合问题的常用方法. \(L_2\)范数正则化 在深度学习中,我们常使用L2范数正则化,也就是在模型原先损失函数基础上添加L2范数惩罚项,从而得到训练所需要最小化的函数. L2范数惩罚项指的是模型权重参数每个元素的平方和与一个超参数的乘积.如:\(w_1\),\(w_2\)是权重参数,b是偏差参数,带\(L_2\)范数惩罚项的新损失函数为: \[\ell(w_1, w_2, b) + \frac{\lambda}{2}(w_1^2 + w_2^2),\] \(\lambda\)调

本文链接:https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80867468“微信公众号” 1. 权重衰减(weight decay)L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值,在一定程度上减少模型过拟合的问题,所以权重衰减也叫L2正则化. 1.1 L2正则化与权重衰减系数L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项: 其中C0代表原始的代价函数,后面那一项就是L2正则化项,它是这样来的:所有参数w的平方的和,除以训练集的样本大小

构建数据集 # -*- coding: utf-8 -*- from mxnet import init from mxnet import ndarray as nd from mxnet.gluon import loss as gloss import gb n_train = 20 n_test = 100 num_inputs = 200 true_w = nd.ones((num_inputs, 1)) * 0.01 true_b = 0.05 features = nd.rando

经常有一种情景是这样的:我们索引了N年的文章,而查询时候无论直接用相关度.或者用时间排序,都是比较鲁莽的:我们想要一种既要相关度比较高,又要时间上比较新的文章. 这时候的解决办法就是,自定义日期衰减的ValueSourceQuery,然后在正常normalQuery的基础上后遭CustomScoreQuery即可. 下面给出2种在solr中使用日期衰减的方法 比如我们的索引中的时间字段是time,正常查询是title:哈哈 keyword:哈哈, 1.使用已有的各种functionQuery的组

目录 1. 什么是正则化?正则化有什么作用? 1.1 什么是正则化? 1.2 正则化有什么作用? 2. L1,L2正则化? 2.1 L1.L2范数 2.2 监督学习中的L1.L2正则化 3. L1.L2正则化的作用 3.1 稀疏模型与特征选择--L1 3.2 L1的直观理解 3.3 L2正则化 4. 如何选择正则化参数? Reference   有关机器学习中的L1.L2正则化,有很多的博文都在说这件事情,大致看了相关的几篇博客文章,做下总结供自己学习.当然了,也不敢想象自己能够把相关的知识都搞

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6221664.html 参考网址: https://github.com/torch/nn/issues/873 http://stackoverflow.com/questions/37459812/finetune-a-torch-model https://github.com/torch/nn/blob/master/doc/module.md https://github.com/torch

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6549452.html 参考网址: https://github.com/torch/threads#examples 1. addjob简单示例 参考网址中给出了torch中threads的addjob函数使用方法: local threads = require 'threads' local msg = "hello from a satellite thread" local poo

torch中的多线程threads学习 torch threads threads 包介绍 threads package的优势点: 程序中线程可以随时创建 Jobs被以回调函数的形式提交给线程系统,然后job由空闲下的thread执行 如果有ending callback(结束回调函数),那么当一个任务执行完毕将在主线程中执行该函数 Job的回调函数全部都是序列化的,包括一些界外变量(upvalue),这可以方便数据在线程之间的拷贝 job的回调函数返回值将传送给ending callback

torch中的copy()和clone() 1.torch中的copy()和clone() y = torch.Tensor(2,2):copy(x) ---1 修改y并不改变原来的x y = x:clone()1 修改y也不改变x y = x1 修改y这个时候就开始改变x了 注意,官网中Returns a clone of a tensor. The memory is copied.内存被复制,也即重新分配了一份内存个y,所以y改变x不改变,对于copy是一样的.copy允许复制的维度不一样

import torch torch中的squeeze与unsqueeze作用是去除/添加维度为1的行 例如,a=torch.randn(2,3) 那么b=a.unsqueeze(0),b为(1,2,3)的矩阵 类似的,b=a.unsqueeze(1),b为(2,1,3)的矩阵 b=a.unsqueeze(2),b为(2,3,1)的矩阵 同理,如果a=torch.randn(2,1,3) 则b=a.squeeze(2)=torch.squeeze(a),b为(2,3)的矩阵.

一.前述 L1正则,L2正则的出现原因是为了推广模型的泛化能力.相当于一个惩罚系数. 二.原理 L1正则:Lasso Regression L2正则:Ridge Regression 总结: 经验值 MSE前系数为1 ,L1 , L2正则前面系数一般为0.4~0.5 更看重的是准确性. L2正则会整体的把w变小. L1正则会倾向于使得w要么取1,要么取0 ,稀疏矩阵 ,可以达到降维的角度. ElasticNet函数(把L1正则和L2正则联合一起): 总结: 1.默认情况下选用L2正则. 2.如若

学习率是深度学习中的一个重要超参数,选择合适的学习率能够帮助模型更好地收敛. 本文主要介绍深度学习训练过程中的6种学习率衰减策略以及相应的Pytorch实现. 1. StepLR 按固定的训练epoch数进行学习率衰减. 举例说明: # lr = 0.05 if epoch < 30 # lr = 0.005 if 30 <= epoch < 60 # lr = 0.0005 if 60 <= epoch < 90 在上述例子中,每30个epochs衰减十倍学习率. 计算公式

当前EditText和Button部件只是适应了他们各自内容的大小,如下图所示: 这样设置对按钮来说很合适,但是对于文本框来说就不太好了,因为用户可能输入更长的文本内容.因此如果能够占满整个屏幕宽度会更好.LinearLayout使用权重属性来达到这个目的,你可以使用android:layout_weight属性来设置. 权重的值指的是每个部件所占剩余空间的大小,该值与同级部件所占空间大小有关.就类似于饮料的成分配方:“两份伏特加酒,一份咖啡利口酒”,即该酒中伏特加酒占三分之二.例如,我们设置一

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6065526.html 本部分多试几次就可以弄得清每一层具体怎么访问了. step1. 网络定义如下: require "dpnn" local net = nn.Sequential() net:add(nn.SpatialConvolution(, , , , , , , )) net:add(nn.SpatialBatchNormalization()) net:add(nn.ReLU

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6030232.html 参考网址: https://github.com/torch/cutorch/issues/210 https://github.com/torch/cutorch/issues/425 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads http://tieba.baidu.com/p/4210823766 https://github.c

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5783006.html 之前使用的是torch,由于其他人在caffe上面预训练了inception模型,需要使用caffe的inception模型进行微调.然后网上搜了一下如何将caffe模型load到torch里面.有两种方式(可直接跳转到3查看): 1. https://github.com/szagoruyko/loadcaffe 该网址的不需要安装caffe.应该是根据.prototxt来强

工作中需要把一个SGD的LSTM改造成mini-batch的LSTM, 两篇比较有用的博文,转载mark https://zhuanlan.zhihu.com/p/34418001 http://www.cnblogs.com/lindaxin/p/8052043.html 一.为什么RNN需要处理变长输入 假设我们有情感分析的例子,对每句话进行一个感情级别的分类,主体流程大概是下图所示: 思路比较简单,但是当我们进行batch个训练数据一起计算的时候,我们会遇到多个训练样例长度不同的情况,这样