训练深度学习网络时候，出现Nan是什么原因

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/24720954?utm_source=zhihu&utm_medium=social 之前曾经写过一篇文章,讲了一些深度学习训练的技巧,其中包含了部分调参心得:深度学习训练心得.不过由于一般深度学习实验,相比普通机器学习任务,时间较长,因此调参技巧就显得尤为重要.同时个人实践中,又有一些新的调参心得,因此这里单独写一篇文章,谈一下自己对深度学习调参的理解,大家如果有其他技巧,也欢迎多多交流. 好的实验环境是成功的一半 由于深度学习实

前面我们学习过深度学习中用于加速网络训练.提升网络泛化能力的两种策略:Batch Normalization(Batch Normalization)和Layer Normalization(LN).今天讨论另一种与它们类似的策略:Weight Normalization(Weight Normalization).Weight Normalization是Batch Normalization的一种变体,与Batch Normalization最大不同点:对神经网络的权值向量W进行参数重写Re

转载请注明:炼丹实验室新开了一个专栏,为什么叫炼丹实验室呢,因为以后会在这个专栏里分享一些关于深度学习相关的实战心得,而深度学习很多人称它为玄学,犹如炼丹一般.不过即使是炼丹也是可以摸索出一些经验规律的,希望和各位炼丹术士一起多多交流. 训练技巧对深度学习来说是非常重要的,作为一门实验性质很强的科学,同样的网络结构使用不同的训练方法训练,结果可能会有很大的差异.这里我总结了近一年来的炼丹心得,分享给大家,也欢迎大家补充指正. 参数初始化. 下面几种方式,随便选一个,结果基本都差不多.但是一定要做

最近在做深度学习实验,跑一次实验轻则以小时计.重则以天计,实在没有那么多的时间可以等待,因此想想用尽可能少的实验次数,得到尽可能好的实验效果.这样的话,问题就可以归结为如何设计合适的网络结构.如何设计合适的训练策略,主要就是: 层数.每一层卷积核个数.卷积权重初始化方式.dropout ratio.BN.全连接层神经元个数.Relu等网络结构参数应该如何选? 学习率.decay等solver参数又该如何设置? 在参考炼丹实验室的基础上,并结合自己的体会,谈谈对调参的理解,大家如果有其他技巧,也欢

目录 1. SRCNN Contribution Inspiration Network O. Pre-processing I. Patch extraction and representation II. Non-linear mapping III. Reconstruction Story Further learning 1. SRCNN Home page http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/SRCNN.html 2014 ECCV ,2015

训练网络时,通常先对网络的初始权值按照某种分布进行初始化,如:高斯分布.初始化权值操作对最终网络的性能影响比较大,合适的网络初始权值能够使得损失函数在训练过程中的收敛速度更快,从而获得更好的优化结果.但是按照某类分布随机初始化网络权值时,存在一些不确定因素,并不能保证每一次初始化操作都能使得网络的初始权值处在一个合适的状态.不恰当的初始权值可能使得网络的损失函数在训练过程中陷入局部最小值,达不到全局最优的状态.因此,如何消除这种不确定性,是训练深度网络是必须解决的一个问题. momentum 动

1 微调 Fine-tune 上节中,介绍了利用自编码器和未标注样本,通过自学习或者样本更加本质的特征,这一节将会使用已标注样本对其进行微调,提高分类精度. 以上是通过自学习获得的分类器,整个过程分为两部分: 1. 先通过自学习得到特征层(a1,a2,a3) 2. 使用分类器(图中可以看做是logistic)和得到的新特征进行分类 显然,我门的已标注样本仅仅在在第二部分起作用,而第一部分也是对于分类很重要的步骤,所以,这里的想法是使用已标注样本对第一部分的参数W1进行进一步的微调. 微调的方法是

http://ethereon.github.io/netscope/#/editor 网址:http://ethereon.github.io/netscope/#/editor 将.prototxt中的内容输入到文本框中,然后按shift+enter键,就会得到可视化网络 原文地址:https://www.cnblogs.com/kk17/p/10188105.html

目前在计算机视觉中应用的数组维度最多有四维,可以表示为 (Batch_size, Row, Column, Channel) 以下将要从二维数组到四维数组进行代码的简单说明: Tips: 1) 在numpy中所有的index都是从0开始. 2) axis = 0 对Cloumn(Width)操作: axis = 1 对Row(Height)操作: axis = 2 or -1 对Channel(Depth)操作 1. 二维数组 (Row, Column) import numpy as np #