降低损失 ：学习速率

正如之前所述,梯度矢量具有方向和大小.梯度下降法算法用梯度乘以一个称为学习速率(有时也称为步长)的标量,以确定下一个点的位置.例如,如果梯度大小为 2.5,学习速率为 0.01,则梯度下降法算法会选择距离前一个点 0.025 的位置作为下一个点. 超参数是编程人员在机器学习算法中用于调整的旋钮.大多数机器学习编程人员会花费相当多的时间来调整学习速率.如果您选择的学习速率过小,就会花费太长的学习时间: 图 6. 学习速率过小. 相反,如果您指定的学习速率过大,下一个点将永远在 U 形曲线的底部随意

1- 迭代方法 机器学习算法用于训练模型的迭代试错过程(迭代方法): 迭代策略在机器学习中的应用非常普遍,这主要是因为它们可以很好地扩展到大型数据集. "模型"部分将一个或多个特征作为输入,然后返回一个预测作为输出. "计算损失"部分是模型将要使用的损失函数,机器学习系统在"计算参数更新"部分检查损失函数的值. 现在,假设这个神秘的绿色框会产生新值,然后机器学习系统将根据所有标签重新评估所有特征,为损失函数生成一个新值,而该值又产生新的参数值.

机器学习算法中如何选取超参数:学习速率.正则项系数.minibatch size 本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习算法中,如何选取初始的超参数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时,权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η.下面讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率.如果学习速率太小,则会使收敛过慢,如果学习速率太大,则会导致代价

继续学习http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/15/2962116.html,上一节课学习速率是固定的,而这里我们的目的是找到一个比较好的学习速率.我们主要是观察 不同的学习速率对应的不同的损失值与迭代次数之间的函数曲线是怎么样的,找到那条最快达到收敛的函数曲线,其对应的学习速率就是我们要找的比较好的学习速率.在这里我们分别取速率值为:0.001,0.01,0.1,1,2,当我们选择完学习速率后,其余的都跟上一节课一样了.本文要解决

迭代方法图(图 1)包含一个标题为"计算参数更新"的华而不实的绿框.现在,我们将用更实质的方法代替这种华而不实的算法. 假设我们有时间和计算资源来计算 w1 的所有可能值的损失.对于我们一直在研究的回归问题,所产生的损失与 w1 的图形始终是凸形.换言之,图形始终是碗状图,如下所示: 图 2. 回归问题产生的损失与权重图为凸形. 凸形问题只有一个最低点:即只存在一个斜率正好为 0 的位置.这个最小值就是损失函数收敛之处. 通过计算整个数据集中 w1 每个可能值的损失函数来找到收敛点这种

迭代学习可能会让您想到"Hot and Cold"这种寻找隐藏物品(如顶针)的儿童游戏.在我们的游戏中,"隐藏的物品"就是最佳模型.刚开始,您会胡乱猜测("w1 的值为 0."),等待系统告诉您损失是多少.然后,您再尝试另一种猜测("w1 的值为 0.5."),看看损失是多少.哎呀,这次更接近目标了.实际上,如果您以正确方式玩这个游戏,通常会越来越接近目标.这个游戏真正棘手的地方在于尽可能高效地找到最佳模型. 下图显示了机器学

7月以降属于台风多发季,对太平洋航线的贸易商是一场重大挑战. 据深台网信息,第10号"安比"热带风暴,正以风速15m/s偏西移动.此前的9号"山神"引发华东.华南大面积暴雨,多条航线因此停运.此次"安比"热带风暴尾随而来,再次严重威胁进出口贸易航线,很多货轮不得已再次延期. 延期意味着延迟交货,库存和资金产生积压,对于一些外贸厂商来说,造成难以估量的后果,甚至因此一蹶不振,白干了. 通常情况,一艘普通海运货轮大约运载5000多个集装箱,大的货轮在

摘要 卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型.我们证明了经过端到端.像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术.我们的核心观点是建立"全卷积"网络,输入任意尺寸,经过有效的推理和学习产生相应尺寸的输出.我们定义并指定全卷积网络的空间,解释它们在空间范围内dense prediction任务(预测每个像素所属的类别)和获取与先验模型联系的应用.我们改编当前的分类网络(AlexNet [22] ,the VGG net [34] , and GoogLeNet [35] )到完

GAN 由Goodfellow等人于2014年引入的生成对抗网络(GAN)是用于学习图像潜在空间的VAE的替代方案.它们通过强制生成的图像在统计上几乎与真实图像几乎无法区分,从而能够生成相当逼真的合成图像. 理解GAN的直观方式是想象一个伪造者试图创造一幅伪造的毕加索作品.起初,伪造者的任务非常糟糕.他将他的一些假货与真正的毕加索混合在一起,并将它们全部展示给艺术品经销商.艺术品经销商对每幅画进行真实性评估,并给出关于毕加索看起来像毕加索的原因的伪造反馈.伪造者回到他的工作室准备一些新的假货.随