神经网络:正则化 范数 Droupout BN 方差 偏差 距离 损失 梯度 指标 学习率 超参数 归一化 标准化 激活 过拟合抑制 数据增强 标签平滑
日萌社
人工智能AI:Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战(不定时更新)
1.梯度下降1.随机梯度下降算法:计算一个随机样本的损失函数关于参数θ的梯度来更新权重。每迭代更新一次权重都需要计算所有样本误差,效率偏低。容易陷入局部最优解。2.全梯度下降算法:计算所有样本的损失函数关于参数θ的梯度来更新权重容易陷入局部最优解。
1.什么是梯度消失或爆炸:根据反向传播算法和链式法则, 得到梯度的计算的简化公式。其中sigmoid的导数值域是固定的, 在[0, 0.25]之间,而一旦公式中的w也小于1,那么通过这样的公式连乘后,最终的梯度就会变得非常非常小,这种现象称作梯度消失。反之,如果我们人为的增大w的值,使其大于1,那么连乘够就可能造成梯度过大,称作梯度爆炸。2.梯度消失或爆炸的危害:如果在训练过程中发生了梯度消失,权重无法被更新,最终导致训练失败。梯度爆炸所带来的梯度过大,大幅度更新网络参数,在极端情况下,结果会溢出(NaN值)。3.使用sigmoid函数的导数,导数最大值为1/4,而我们一般会使用标准方法来初始化网络权重,即使用一个均值为0标准差为1的高斯分布。因此,初始化的网络权值通常都小于1。但是由于上面的图中或者更深的网络导致层数越多,求导结果越小,最终导致梯度消失的情况出现。但是当sigma(z)*w>1的时候,也就是w比较大的情况。前面的网络层比后面的网络层梯度变化更快,引起了梯度爆炸的问题。但是梯度爆炸问题在使用sigmoid激活函数时,出现的情况较少,不容易发生。因为需要|w|>4才会造成这样的效果。(sigmoid导数的最大值0.25)4.梯度消失问题解决:1.用ReLU、Leaky ReLU、(PRelu、RRelu)等替代sigmoid函数。2.使用BN层,减少网络的训练难度,同时减少输入数据大小3.输入数据x的标准化策略,参数初始化策略使用一个均值为0标准差为1的高斯分布4.使用现有预训练模型进行微调,减缓网络训练难度5.梯度爆炸问题:梯度剪切(超过指定的范围,梯度值进行剪切)、权重正则化手段
正则化 范数 方差 偏差
分散的程度可以根据方差来衡量
Bagging主要用于提高泛化性能(解决过拟合,也可以说降低方差)
Boosting主要用于提高训练精度(解决欠拟合,也可以说降低偏差)
Droupout
1、过拟合是一个严重的问题。大型网络的使用速度也较慢,这使得在测试时结合许多不同的大型神经网络的预测来处理过拟合问题变得非常棘手。Dropout是解决这个问题的一种技巧。关键的想法是在训练过程中,从神经网络中随机丢弃神经元(以及它们的连接)
2、在训练过程中,dropout技巧会从指数级的的不同的“稀疏”网络中抽取样本。在测试时,就可以很容易地估计出所有这些稀疏网络的预测结果的平均。这显著地减少了过拟合,并且比其他正则化方法有了很大的改进
3、drop改进了神经网络在视觉、语音识别、文档分类和计算生物学等监督学习任务上的性能,获得了许多基准数据集state-of-the-art结果。
批标准化(Batch Normalization)
训练深层神经网络是一个复杂的过程,因为在训练过程中,每一层输入的分布都会发生变化,因为前一层的参数会发生变化,
这就要求较低的学习率和仔细的参数初始化,从而减缓了训练的速度,并且使得训练具有饱和非线性的模型并不困难。
我们将这种现象称为内部协变量漂移,并通过规范化层来解决问题,提出了将规范化作为模型结构的一部分并对每一个训练小批量进行规范化的方法。
批处理或恶意化允许我们使用更高的学习率,并且在初始化时不那么小心。它还起到正则化的作用,
在某些情况下,消除了应用于最新图像分类模型的辍学的需要批处理规范化以14倍的较少训练步骤达到相同的精度,
并且使用批处理规范化网络的集合大大超过了原始模型,我们改进了Imagenet分类的最佳发布结果:
达到4。9%top-5验证错误(和4。8%的测试误差),超过了人工评分的准确性
梯度下降、反向传播
1.根据x/y/z三个变量对应的一阶导数为0时,分别得到x=-1,y=-2,z=3时三个变量的方向上此时的梯度均为0,只是不知道在这个点上的三元函数结果值是局部最小值还是局部最大值还是鞍点。
2.求x/y/z三个变量对应的二阶导数,得出分别均为正整数2,分别组成海森矩阵,斜对角上的值填充为2。
3.根据函数的海森矩阵在梯度为0的位置上的特征值全为正时,该函数得到局部最小值。那么现在便可以根据x=-1,y=-2,z=3输入到x^2+y^2+z^2+2x+4y-6z可得知局部最小值为-14。
1.什么是梯度消失或爆炸:根据反向传播算法和链式法则, 得到梯度的计算的简化公式。其中sigmoid的导数值域是固定的, 在[0, 0.25]之间,而一旦公式中的w也小于1,那么通过这样的公式连乘后,最终的梯度就会变得非常非常小,这种现象称作梯度消失。反之,如果我们人为的增大w的值,使其大于1,那么连乘够就可能造成梯度过大,称作梯度爆炸。2.梯度消失或爆炸的危害:如果在训练过程中发生了梯度消失,权重无法被更新,最终导致训练失败。梯度爆炸所带来的梯度过大,大幅度更新网络参数,在极端情况下,结果会溢出(NaN值)。3.使用sigmoid函数的导数,导数最大值为1/4,而我们一般会使用标准方法来初始化网络权重,即使用一个均值为0标准差为1的高斯分布。因此,初始化的网络权值通常都小于1。但是由于上面的图中或者更深的网络导致层数越多,求导结果越小,最终导致梯度消失的情况出现。但是当sigma(z)*w>1的时候,也就是w比较大的情况。前面的网络层比后面的网络层梯度变化更快,引起了梯度爆炸的问题。但是梯度爆炸问题在使用sigmoid激活函数时,出现的情况较少,不容易发生。因为需要|w|>4才会造成这样的效果。(sigmoid导数的最大值0.25)4.梯度消失问题解决:1.用ReLU、Leaky ReLU、(PRelu、RRelu)等替代sigmoid函数。2.使用BN层,减少网络的训练难度,同时减少输入数据大小3.输入数据x的标准化策略,参数初始化策略使用一个均值为0标准差为1的高斯分布4.使用现有预训练模型进行微调,减缓网络训练难度5.梯度爆炸问题:梯度剪切(超过指定的范围,梯度值进行剪切)、权重正则化手段
1.momentum动量下降:计算梯度的指数加权平均数,更新的梯度便有了历史的动量梯度信息。
2.Adagrad:只影响学习率,对每个参数的学习率进行自适应学习。不影响梯度,仍然是使用当前计算出来的梯度来更新。
3.RMSProp:只影响学习率,引入了momentum动量的指数加权平均数,对每个参数的学习率进行自适应学习。不影响梯度,仍然是使用当前计算出来的梯度来更新。
4.Adam:结合了momentum动量和RMSProp。不仅影响了学习率,使用了momentum动量的指数加权平均数,对每个参数的学习率进行自适应学习。还影响了梯度,更新的梯度便有了历史的动量梯度信息。
1.momentum动量下降:计算梯度的指数加权平均数,更新的梯度便有了历史的动量梯度信息。
2.Adagrad:只影响学习率,对每个参数的学习率进行自适应学习。不影响梯度,仍然是使用当前计算出来的梯度来更新。
3.RMSProp:只影响学习率,引入了momentum动量的指数加权平均数,对每个参数的学习率进行自适应学习。不影响梯度,仍然是使用当前计算出来的梯度来更新。
4.Adam:结合了momentum动量和RMSProp。不仅影响了学习率,使用了momentum动量的指数加权平均数,对每个参数的学习率进行自适应学习。还影响了梯度,更新的梯度便有了历史的动量梯度信息。
学习率
带有warmup的余弦退火学习率调度实现
损失函数
最小二乘法作为损失函数与均方误差(MSE)之间的区别
线性回归损失(最小二乘法)、逻辑回归损失(对数似然损失)
多类别SVM分类器对应合页损失hinge loss、多类别Softmax分类器对应交叉熵损失
syj - sj > 1:如果 正确目标类别的预测分数syj 要比 其他错误类别的预测分数sj 高于1以上的话,那么合页损失就是有效的。
多分类支持向量机损失希望正确分类的分数syj 至少要高于其他错误预测分类的分数sj,
如果错误分类的分数sj 减 正确分类的分数syj 的差值 超过上述的红色区域的话,
则不会加入损失,如果两者的差值在红色区域内部,那么会累积损失。
多类别Softmax分类器对应交叉熵损失cross-entropy:交叉熵损失cross-entropy是应用softmax分类之后如何计算损失大小的一种方式。多类别Softmax分类器:输出的每个类别的概率值为0到1之间,所有类别的概率值总和为1。交叉熵损失cross-entropy:
softmax分类器输出值:为防止在计算e的X次方这种指数运算时可能出现的指数爆炸问题,所以需要在使用到了指数运算的分子和分母中都要执行每个类别的预测评分值均减去同一某个类别的最大预测评分值。最终每个类别的预测概率值都归一化到0到1之间,所有每个类别的预测概率值的总和仍为1。分子:某一个类别的预测评分执行e的(X-最大预测评分值)次方,X为这个类别的预测评分,分子即为某一个该类别的e的(X-最大预测评分值)次方的结果值。
分母:所有每个类别的预测评分都执行e的(X-最大预测评分值)次方,X为某个类别的预测评分,分母即为所有每个类别的e的(X-最大预测评分值)次方的结果值的总和。
分类指标
距离公式
特征降维
维灾难
类别不平衡
神经网络
超参数 调优
之所以要进行(L1/L2)正则化来解决过拟合的问题,正是因为(L1/L2)正则化可以降低权重值,而如果在使用sigmoid/tanh等激活函数时,
拥有较小的权重则z=wx+b所得的值趋于0,那么趋于0的值输入到上述的激活函数中时便拥有较大的梯度值,能够提高更新模型速度,
反之,如果此时的权重太大的话则z=wx+b所得的值也会非常大,那么非常大的值输入到上述的激活函数中时便会可能出现梯度消失问题导致梯度值非常小,
导致模型无法很好快速地训练到最佳值。
BATCH_SIZE大小设置对训练耗时的影响
BATCH_SIZE大小设置对训练耗时的影响:1.如果当设置BATCH_SIZE等于训练样本时,比如训练样本有512个,设置BATCH_SIZE=512,那么一次BATCH_SIZE=512的批量数据进行训练时,会计算BATCH_SIZE=512个样本的反向传播,求出512个样本的梯度累计和,然后使用该梯度累计和进行一次权重参数更新。2.如果当设置BATCH_SIZE等于1时,,比如训练样本有512个,设置BATCH_SIZE=1,那么一次BATCH_SIZE=1的批量数据进行训练时,会计算BATCH_SIZE=1个样本的反向传播,求出1个样本的梯度,然后使用该梯度进行一次权重参数更新,那么当所有512个样本都完成训练时,一共进行了512次反向传播(梯度计算),512次参数更新。3.结论:1.显然BATCH_SIZE设置越大,那么所有训练样本数据完成一次训练(完成一个epoch)要进行的参数更新次数会更少,那么训练耗时更短,BATCH_SIZE设置越小,一个epoch训练完所有样本数据要进行的参数更新次数会更多,因此训练耗时更长。2.当然训练耗时也和你所选取的优化算法是全批量梯度下降BGD、随机梯度下降SGD、小批量梯度下降Mini-batch GD(MBGD)有关。4.每个批量数据训练都要执行的代码流程# 设置优化器初始梯度为0optimizer.zero_grad()# 模型输入一个批次数据, 获得输出output = model(text)# 根据真实标签与模型输出计算损失loss = criterion(output, label)# 将该批次的损失加到总损失中train_loss += loss.item()# 误差反向传播loss.backward()# 参数进行更新optimizer.step()
输入参数 归一化 标准化
激活函数
数据增强
标签平滑
假如Label Smoothing设置错误率ε为0.1,某个样本的二分类标签的ont-hot表示[0,1],K表示分类类别数:[0,1] * (1-ε) + ε/K= [0,1] * (1-0.1) + 0.1/2= [0 * 0.9 + 0.05, 1 * 0.9 + 0.05] = [0.05,0.95]
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2024/4/27 3:39:00 - python django 小程序图书借阅源码
开发工具: PyCharm,mysql5.7,微信开发者工具 技术说明: python django html 小程序 功能介绍: 用户端: 登录注册(含授权登录) 首页显示搜索图书,轮播图࿰…...
2024/4/26 23:53:24 - 电子学会C/C++编程等级考试2022年03月(一级)真题解析
C/C++等级考试(1~8级)全部真题・点这里 第1题:双精度浮点数的输入输出 输入一个双精度浮点数,保留8位小数,输出这个浮点数。 时间限制:1000 内存限制:65536输入 只有一行,一个双精度浮点数。输出 一行,保留8位小数的浮点数。样例输入 3.1415926535798932样例输出 3.1…...
2024/4/26 9:43:45 - 配置失败还原请勿关闭计算机,电脑开机屏幕上面显示,配置失败还原更改 请勿关闭计算机 开不了机 这个问题怎么办...
解析如下:1、长按电脑电源键直至关机,然后再按一次电源健重启电脑,按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后,按住“winR”打开运行窗口,输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面,选中…...
2022/11/19 21:17:18 - 错误使用 reshape要执行 RESHAPE,请勿更改元素数目。
%读入6幅图像(每一幅图像的大小是564*564) f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...
2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面,在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机,虽然这比较麻烦,但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows,请勿关闭计算机”的提示,要过很久才能进入系统,有的用户甚至几个小时也无法进入,下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法:我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题,电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update,请勿关机”(如下图所示),而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢?一切都是正常操作的,为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示,没过几秒后电脑自动重启,每次开机都这样无法进入系统,此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一:开机按下F8,在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57