超参数调试、Batch正则化和编程框架

一 批标准化 (batch normalization)        部分内容来自: Batch Normalization 批标准化 深度学习Deep Learning(05):Batch Normalization(BN)批标准化 参考论文:http://jmlr.org/proceedings/papers/v37/ioffe15.pdf 2015年Google提出的Batch Normalization 训练深层的神经网络很复杂,因为训练时每一层输入的分布在变化,导致训练过程中的饱和,

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 http://pic.cnhubei.com/space.php?uid=1132&do=album&id=825921http://pic.cnhubei.com/space.php?uid

第一周   深度学习的实用层面 1.1 训练.验证.测试集 应用机器学习是个高度迭代的过程:想法--->编码--->实验 (1)神经网络的层数 (2)隐含层神经元个数 (3)学习率 (4)激励函数 小规模数据:训练集70%,验证集30%   或者 训练60% 验证20% 测试20% 大规模数据:训练90%以上 注:可以没有测试集,验证集用于检测各种算法模型,选出最好的,验证集和测试集必须来源于同一分布 1.2 偏差.方差 人眼识别错误率(最优误差,贝叶斯误差)0%左右,训练集验证集来源于同一分

3.1调试处理 (1)不同超参数调试的优先级是不一样的,如下图中的一些超参数,首先最重要的应该是学习率α(红色圈出),然后是Momentum算法的β.隐藏层单元数.mini-batch size(黄色圈出).再之后是Layer.learning rate decay(紫色圈出).最后是Adam算法中的β1.β2.ε. (2)用随机取值代替网格点取值.下图左边是网格点取值,如果二维参数中,一个参数调试的影响特别小,那么虽然取了25个点,其实只相当于取了5个不同的点:而右图中随机取值取了多少个点就代

前言            以下内容是个人学习之后的感悟,转载请注明出处~ 超参数调试 在深度学习中,超参数有很多,比如学习率α.使用momentum或Adam优化算法的参数(β1,β2,ε).层数layers.不同层隐藏 单元数hidden units.学习率衰退.mini=batch的大小等.其中一些超参数比其他参数重要,其优先级可以分为以下几级,如图,红色 框最优先,橙色次之,紫色再次之,最后没有框住的一般直接取经验值(当然你也可以自己取). 那么如何来调试超参数呢? 以下图的2维超参数为

1 调试处理( tuning process ) 如下图所示,ng认为学习速率α是需要调试的最重要的超参数. 其次重要的是momentum算法的β参数(一般设为0.9),隐藏单元数和mini-batch的大小. 第三重要的是神经网络的层数和学习率衰减 adam算法的三个参数一般不调整,设定为0.9, 0.999, 10^-8. 注意这些直觉是ng的经验,ng自己说了,可能其它的深度学习研究者是不这么认为的. 那么如何选择参数呢?下面介绍两个策略,随机搜索和精细搜索. 早一代的机器学习算法中,如下

1. 超参数的重要性级别:红->桔->紫 2. 如何调整参数 2.1 不要用grid来设置选择,因为不同参数的重要性不同 参数的选择范围从一个比较大的,到后来一个较小的 3. 为超参数选择合适的范围 3.1 uniform选择:如每层的节点数或网络层数.但并不是适用于所有超参数 3.2 scale的方法:比如选择学习率 如果在[0.0001,1]之间均匀选择,那么其实90%的数据是来自于[0.1,1],10%是来自[0.0001,0.1].所以,更合理的方法应该是 把[0.0001,1]转换成

1.什么是超参数 所谓超参数,就是机器学习模型里面的框架参数.比如聚类方法里面类的个数,或者话题模型里面话题的个数等等,都称为超参数.它们跟训练过程中学习的参数(权重)是不一样的,通常是手工设定的,经过不断试错来调整,或者对一系列穷举出来的参数组合一通枚举(叫做网格搜索).深度学习和神经网络模型,有很多这样的参数需要学习. 2.一些启发式规则 在实际应用中,当你使用神经网络去解决问题时,很难找到好的超参数.假设我们现在正在处理MINIST数据库的问题,并且对超参数是如何使用的一无所知.假设我们大

TensorFlow TensorFlow是一个机器学习(即亦包括深度学习)的编程框架. Tensor 张量 张量是tensorflow计算中数据的基本单位,通过.shape获取形状,.dtype获取数值类型,.numpy()获取数值(将张量以numpy数组形式返回). 变量的域 两种域(scope),名字域(name_scope)和变量域(variable_scope),关于创建和获取变量时变量名解析策略,分别以tf.name_scope('')和tf.variable_scope('').