【调参21】如何通过节点数和层数控制神经网络模型容量
之前的文章请看这里:
【深度学习调参】深度学习模型面临的挑战与24种优化策略详解
文章目录
- 1. 控制神经网络模型容量
- 2. Keras 配置模型节点和层数
- 2.1 配置模型节点
- 2.2 配置模型层数
- 3. 多分类问题
- 3.1 通过节点数更改模型容量
- 3.2 通过层数更该模型容量
1. 控制神经网络模型容量
神经网络的目标是学习输入示例到输出示例的映射关系,称为映射函数(mapping functions)。网络的容量是指模型可以近似的函数类型的范围。
容量较小的模型可能无法充分学习训练数据集。具有更大容量的模型可以为更多不同类型的函数建模,并且可以学习输入到输出较好的映射规则。但容量太大的模型可能会过拟合数据集,从而导致模型泛化能力变差,或者无法学习到最佳的映射函数。通常,将模型容量(model capacity)当做模型是否过拟合的工具。
神经网络的容量可以通过模型的两个方面进行控制:
- 节点数(Number of Nodes),一层中的节点数称为宽度(width)。
- 层数(Number of Layers),模型中的层数称为深度(Depth)。
具有更多节点或更多层的模型具有更大的容量,进而有可能学习更多的映射函数。增加深度会增加模型的容量。训练深度模型(例如,具有许多隐藏层的模型)比训练具有大量节点的单层网络的计算效率更高。
传统上,由于梯度消失等问题,训练多层的神经网络模型一直是一个挑战。现代方法允许训练深度网络模型,从而可以开发出性能优异的深度模型。
2. Keras 配置模型节点和层数
2.1 配置模型节点
创建一个包含32个节点的全连接层,如下所示:
...
layer = Dense(32)
创建一个具有32个节点(或单元)的LSTM层,如下所示:
...
layer = LSTM(32)
CNN没有节点,而是通过设置filter map的数量和大小来控制层的容量。如下所示:
...
layer = Conv2D(filters=32, kernel_size=(3,3))
2.2 配置模型层数
可以通过重复调用 .add()
方法添加所需要的层,比如添加两层全连接层:
...
model = Sequential()
model.add(Dense(32))
model.add(Dense(64))
当需要叠加多层诸如LSTM这样的递归层时,需要将 return_sequences
参数设置为 True
。因为递归层需要一个三维输入,先前的递归层必须返回完整的输出序列,而不是输入序列末尾的每个节点的单个输出。
...
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, return_sequences=True))
model.add(LSTM(32))
卷积层可以直接堆叠,通常将一个或两个卷积层堆叠在一起,然后添加一层池化层,然后重复这种层的模式;例如:
...
model = Sequential()
model.add(Conv2D(16, (3,3)))
model.add(Conv2D(16, (3,3)))
model.add(MaxPooling2D((2,2)))
model.add(Conv2D(32, (3,3)))
model.add(Conv2D(32, (3,3)))
model.add(MaxPooling2D((2,2)))
3. 多分类问题
scikit-learn 库提供了 make_blobs()
函数,该函数可用于创建具有指定数量的样本,输入变量,类以及一个类中样本的方差的多分类数据集。
下例创建了具有1000个样本,3类,2个特征,标准差为2的数据集,同时为了保证数据集的可重复性,将伪随机数生成器中的随机种子初始状态设置为2。
from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import where
plt.rcParams['figure.dpi'] = 300
plt.rcParams['figure.autolayout'] = True
plt.style.use('science')# 生成样本
X, y = make_blobs(n_samples=1000, centers=3, n_features=2, cluster_std=2, random_state=2)with plt.style.context(['science', 'scatter']):for class_value in range(3):# 找出各类别样本点的索引row_ix = where(y == class_value)# 以不同颜色绘制样本点plt.scatter(X[row_ix, 0], X[row_ix, 1])plt.show()
为了探索模型的能力,需要的问题比三个类别和两个变量要复杂得多。为了进行以下实验,将使用20类,100个特征的数据集。
3.1 通过节点数更改模型容量
from sklearn.datasets import make_blobs
from keras.layers import Dense
from keras.models import Sequential
from keras.optimizers import SGD
from keras.utils import to_categorical
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['figure.dpi'] = 300
plt.rcParams['figure.autolayout'] = True
plt.style.use('science')def create_dataset():# 生成训练样本X, y = make_blobs(n_samples=1000, centers=20, n_features=100, cluster_std=2, random_state=2)# one-hot编码y = to_categorical(y)# 划分 train&testn_train = 500trainX, testX = X[:n_train, :], X[n_train:, :]trainy, testy = y[:n_train], y[n_train:]return trainX, trainy, testX, testydef evaluate_model(n_nodes, trainX, trainy, testX, testy):# 添加输出和类别变量n_input, n_classes = trainX.shape[1], testy.shape[1]# 定义模型model = Sequential()model.add(Dense(n_nodes, input_dim=n_input, activation='relu', kernel_initializer='he_uniform'))model.add(Dense(n_classes, activation='softmax'))# 编译模型opt = SGD(lr=0.01, momentum=0.9)model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=opt, metrics=['accuracy'])# 训练模型history = model.fit(trainX, trainy, epochs=100, verbose=0)# 评估模型_, test_acc = model.evaluate(testX, testy, verbose=0)return history, test_acc# 准备数据
trainX, trainy, testX, testy = create_dataset()# 节点数评估列表
num_nodes = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
for n_nodes in num_nodes:history, result = evaluate_model(n_nodes, trainX, trainy, testX, testy)print('nodes=%d: %.3f' % (n_nodes, result))plt.plot(history.history['loss'], label=str(n_nodes))plt.legend()
plt.show()
nodes=1: 0.148
nodes=2: 0.376
nodes=3: 0.714
nodes=4: 0.766
nodes=5: 0.890
nodes=6: 1.000
nodes=7: 0.944
可以看到,随着节点数增加,模型学习能力也随之增加,在测试数据集上的泛化误差逐渐降低。
3.2 通过层数更该模型容量
增加层数通常可以大大提高模型的容量。例如,具有一个10个节点的隐藏层的模型不等于具有两个具有5个节点的隐藏层的模型,后者具有更大的容量。
# study of mlp learning curves given different number of layers for multi-class classification
from sklearn.datasets import make_blobs
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import SGD
from keras.utils import to_categorical
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['figure.dpi'] = 300
plt.rcParams['figure.autolayout'] = True
plt.style.use('science')def create_dataset():# 生成训练样本X, y = make_blobs(n_samples=1000, centers=20, n_features=100, cluster_std=2, random_state=2)# one-hot编码y = to_categorical(y)# 划分 train&testn_train = 500trainX, testX = X[:n_train, :], X[n_train:, :]trainy, testy = y[:n_train], y[n_train:]return trainX, trainy, testX, testydef evaluate_model(n_layers, trainX, trainy, testX, testy):# 添加输出和类别变量n_input, n_classes = trainX.shape[1], testy.shape[1]# 定义模型model = Sequential()model.add(Dense(10, input_dim=n_input, activation='relu', kernel_initializer='he_uniform'))for _ in range(1, n_layers):model.add(Dense(10, activation='relu', kernel_initializer='he_uniform'))model.add(Dense(n_classes, activation='softmax'))# 编译模型opt = SGD(lr=0.01, momentum=0.9)model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=opt, metrics=['accuracy'])# 训练模型history = model.fit(trainX, trainy, epochs=100, verbose=0)# 评估模型_, test_acc = model.evaluate(testX, testy, verbose=0)return history, test_acctrainX, trainy, testX, testy = create_dataset()
all_history = []# 设置评估的层数
num_layers = [1, 2, 3, 4, 5]for n_layers in num_layers:history, result = evaluate_model(n_layers, trainX, trainy, testX, testy)print('layers=%d: %.3f' % (n_layers, result))plt.plot(history.history['loss'], label=str(n_layers))plt.legend()
plt.show()
layers=1: 1.000
layers=2: 1.000
layers=3: 0.936
layers=4: 0.948
layers=5: 0.732
可以看出,随着层数增加,准确率从第三层开始降低。四到五层的训练损失显示出开始时表现良好,然后又急剧上升的迹象,这表明该模型可能陷入了局部最优权重集上,而非过拟合训练数据集。分析表明,通过增加深度(网络层数)来增加模型容量是一个非常有效的工具,但必须谨慎使用,因为它的容量会迅速变大,可能无法很好地学习训练数据集。
参考:
https://machinelearningmastery.com/how-to-control-neural-network-model-capacity-with-nodes-and-layers/
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2024/5/4 23:54:58 - 广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!
原标题:广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM流程及注意事项解读: 械字号医用面膜,其实在我国并没有严格的定义,通常我们说的医美面膜指的应该是一种「医用敷料」,也就是说,医用面膜其实算作「医疗器械」的一种,又称「医用冷敷贴」。 …...
2024/5/6 21:42:42 - 械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?
原标题:械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?医用眼膜/械字号眼膜/医用冷敷眼贴 凝胶层为亲水高分子材料,含70%以上的水分。体表皮肤温度传导到本产品的凝胶层,热量被凝胶内水分子吸收,通过水分的蒸发带走大量的热量,可迅速地降低体表皮肤局部温度,减轻局部皮肤的灼…...
2024/5/4 23:54:56 - 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