尝试理解神经网络训练过程

激活函数引用:https://www.cnblogs.com/ms-uap/p/9962978.html 首先,单个神经元是长这样的: 也就是,当A=σ(Z)=Z时,不使用激活函数的话,那么,单个神经网络,输出只能是A = ΣWX + b 1. 从训练数据来理解.(参考:https://blog.csdn.net/weixin_38275649/article/details/80340538) 假如我们的神经网络,仅仅是一个单细胞的神经元 联想我们的样本,例如在做图片识别的时候,通常来说,训练

最近有人问起在YOLOv2训练过程中输出在终端的不同的参数分别代表什么含义,如何去理解这些参数?本篇文章中我将尝试着去回答这个有趣的问题. 刚好现在我正在训练一个YOLOv2模型,拿这个真实的例子来讨论再合适不过了,下边是我训练中使用的 .cfg 文件(你可以在cfg文件夹下找到它): 以下是训练过程中终端输出的一个截图: 以上截图显示了所有训练图片的一个批次(batch),批次大小的划分根据我们在 .cfg 文件中设置的subdivisions参数.在我使用的 .cfg 文件中 batch =

Cost Function: 前向传播(Forward propagation) 反向传播(Back propagation) 对于反向传播算法最直观的表示就是对于每个节点都计算这样一项(误差项): 计算完每个节点的误差之后我们便可以得到损失函数对于所有参数的偏导数: 注:这里忽略了正则化项.(aj看成xj) 直观表示: 算法流程: Δ为所有样本的误差和矩阵. 随机初始化参数 对于所有的参数我们必须初始化它们的值,而且它们的初始值不能设置成一样,比如都设置成0或1.如果设置成一样那么所有的a,δ

\ 里面主要的两个算法比较难以赘述,miniset主要就是求最小公共子集.(个人认为) 原文地址:https://www.cnblogs.com/TheKat/p/9799923.html

来看看批量归一化的有关问题吧!记得进入公号菜单"机器学习",复习之前的系列文章噢. 今天的内容是 [神经网络训练中的批量归一化] 场景描述 深度神经网络的训练中涉及诸多手调参数,如学习率,权重衰减系数,Dropout比例等,这些参数的选择会显著影响模型最终的训练效果.批量归一化(Batch Normalization, BN)方法从数据分布入手,有效减弱了这些复杂参数对网络训练产生的影响,在加速训练收敛的同时也提升了网络的泛化能力. 问题描述 BN基本动机与原理是什么? BN的具体实现

卷积神经网络的训练过程 卷积神经网络的训练过程分为两个阶段.第一个阶段是数据由低层次向高层次传播的阶段,即前向传播阶段.另外一个阶段是,当前向传播得出的结果与预期不相符时,将误差从高层次向底层次进行传播训练的阶段,即反向传播阶段.训练过程如图4-1所示.训练过程为: 1.网络进行权值的初始化: 2.输入数据经过卷积层.下采样层.全连接层的向前传播得到输出值: 3.求出网络的输出值与目标值之间的误差: 4.当误差大于我们的期望值时,将误差传回网络中,依次求得全连接层,下采样层,卷积层的误差.各层的

神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) 神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) [email protected] http://blog.csdn.net/zouxy09 Tricks!这是一个让人听了充满神秘和好奇的词.对于我们这些所谓的尝试应用机器学习技术解决某些问题的人,更是如此.曾记得,我们绞尽脑汁,搓手顿足,大喊“为什么我跑的模型不work?”,“为什么我实现的效果那么差?”,“为什么我复现的结果没有他论文里面说的那么好?”.有人会和你说“你不懂调参!

作者:寒小阳 时间:2016年1月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50521064 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1.训练 在前一节当中我们讨论了神经网络静态的部分:包括神经网络结构.神经元类型.数据部分.损失函数部分等.这个部分我们集中讲讲动态的部分,主要是训练的事情,集中在实际工程实践训练过程中要注意的一些点,如何找到最合适的参数. 1.1 关于梯度检验 之前的博文我们提到过,我们需要比对数值梯度和解析

本文主要介绍8种实现细节的技巧或tricks:数据增广.图像预处理.网络初始化.训练过程中的技巧.激活函数的选择.不同正则化方法.来自于数据的洞察.集成多个深度网络的方法. 1. 数据增广 在不改变图像类别的情况下,增加数据量,能提高模型的泛化能力. 自然图像的数据增广方式包括很多,如常用的水平翻转(horizontally flipping),一定程度的位移或者裁剪和颜色抖动(color jittering).此外还可以尝试多种操作的组合, 例如同时做旋转和随机尺度变换,此外还可以把每个pat