1.调试处理

2.为超参数选择合适的范围

3.超参数在实践中调整：熊猫与鱼子酱

4.正则化网络的激活函数

5.将batch norm拟合进神经网络

6. 为什么Batch Norm会起作用？

7.测试集怎么用Batch Norm？

　　也就是说在测试集中,gamma和beta值都是训练集训练得到的值,而样本均值和方差是测试集本身计算出来的,公式如下：

8. softmax回归

9. 训练一个softmax分类器

参考文献：

【1】为什么batch normalization在训练和测试时使用的均值和方差的计算方式不同？

【2】tensorflow中batch normalization的用法

超参数调试、Batch正则化和编程框架的更多相关文章

  1. Deep Learning.ai学习笔记_第二门课_改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化

    目录 第一周(深度学习的实践层面) 第二周(优化算法) 第三周(超参数调试.Batch正则化和程序框架) 目标: 如何有效运作神经网络,内容涉及超参数调优,如何构建数据,以及如何确保优化算法快速运行, ...

  2. 跟我学算法-吴恩达老师（超参数调试, batch归一化, softmax使用，tensorflow框架举例）

    1. 在我们学习中,调试超参数是非常重要的. 超参数的调试可以是a学习率,(β1和β2,ε)在Adam梯度下降中使用, layers层数, hidden units 隐藏层的数目, learning_ ...

  3. Coursera Deep Learning笔记 改善深层神经网络：超参数调试 Batch归一化 Softmax

    摘抄:https://xienaoban.github.io/posts/2106.html 1. 调试(Tuning) 超参数 取值 #学习速率:\(\alpha\) Momentum:\(\bet ...

  4. DeepLearning.ai学习笔记（二）改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化--Week2优化算法

    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 ...

  5. Andrew Ng - 深度学习工程师 - Part 2. 改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化（Week 2. 优化算法）

    ===========第2周 优化算法================ ===2.1 Mini-batch 梯度下降=== epoch: 完整地遍历了一遍整个训练集 ===2.2 理解Mini-bat ...

  6. 吴恩达《深度学习》第二门课（3）超参数调试、Batch正则化和程序框架

    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 ...

  7. 改善深层神经网络（三）超参数调试、Batch正则化和程序框架

    1.超参数调试: (1)超参数寻找策略: 对于所有超参数遍历求最优参数不可取,因为超参数的个数可能很多,可选的数据过于庞大. 由于最优参数周围的参数也可能比较好,所以可取的方法是:在一定的尺度范围内随 ...

  8. deeplearning.ai 改善深层神经网络 week3 超参数调试、Batch正则化和程序框架 听课笔记

    这一周的主体是调参. 1. 超参数:No. 1最重要,No. 2其次,No. 3其次次. No. 1学习率α:最重要的参数.在log取值空间随机采样.例如取值范围是[0.001, 1],r = -4* ...

  9. deeplearning.ai 改善深层神经网络 week3 超参数调试、Batch Normalization和程序框架

    这一周的主体是调参. 1. 超参数:No. 1最重要,No. 2其次,No. 3其次次. No. 1学习率α:最重要的参数.在log取值空间随机采样.例如取值范围是[0.001, 1],r = -4* ...

随机推荐

  1. centos下nginx的启动

    今天下载了个nginx,编译安装之后,无法启动,以前的启动方法无法实现(services nginx start), 在网上找了半天,才找到一个方法,与大家分享: 命令如下: 启动:/usr/loca ...

  2. .NET学习从入门到精通100+源代码(申明：来源于网络)

    .NET学习从入门到精通100+源代码大放送 (20161128更新)(申明:来源于网络) 地址:http://download.csdn.net/album/detail/3364

  3. db2命令参数with ur

    查询DB2数据库,老遇到select * from XXX with ur, 好奇ur是什么作用(转) DB2中,共有四种隔离级:RS,RR,CS,UR,DB2提供了这4种不同的保护级别来隔离数据. ...

  4. acm入门练习心得

    A题  两数相加等于n相乘等于m 问是否存在两数 写了超级久没有写出来,因为我的思路是 把m的因子都找出来,加加看,看等不等于n.后来发现m的因子还要考虑负数的情况,还要考虑m是不是负数的情况.太过麻 ...

  5. 我学到的新知识之——Lotus Notes闪退如何修复

    很多企业内部都在使用IBM 出品的Lotus Notes 来收发邮件,以及内置的SameTime作为内部交流工具,作为用了多年微软套装产品的我来说,还是有些不适应. 最近遇到一个案例,只要用户登陆sa ...

  6. ML.NET教程之客户细分(聚类问题)

    理解问题 客户细分需要解决的问题是按照客户之间的相似特征区分不同客户群体.这个问题的先决条件中没有可供使用的客户分类列表,只有客户的人物画像. 数据集 已有的数据是公司的历史商业活动记录以及客户的购买 ...

  7. 20165311 实验一 Java开发环境的熟悉

    一.实验报告封面 课程:Java程序设计 班级:1653班 姓名:李嘉昕 学号:20165311 指导教师:娄嘉鹏 实验日期:2018年4月2日 实验时间:13:45 - 15:25 实验序号:3 实 ...

  8. UVALive - 6185 Find the Outlier暴力填表+高斯消元+卡eps

    https://cn.vjudge.net/problem/UVALive-6185 我真的是服了orz eps 1e5,1e6过不了 开1e2 1e1都能过 题意:给你一个d阶多项式f的f(0),f ...

  9. VS2015工具箱不出现ArcGIS Windows Forms怎么办？

    原文: https://blog.csdn.net/pangpi814961437/article/details/7954033

  10. [development][libhtp] libhtp 启用debug模式

    可以使用 ./configure --help 查看帮助. 可以通过参数, 修改配置. 即对应的Makefile内容. 也可以修改 configure.ac 里的内容, help中的部分内容, 也依赖 ...