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. 使用 git log、git diff 命令时出现 ESC[33 和 ESC[m 乱码的解决办法

    经过搜索之后了解到,出现该问题的原因是 git 使用的默认分页程序是 less,而默认的直接运行 less 的话,会无法正确解析转义字符.但是如果以 -r 命令来运行 less 的话,就可以解决了.故 ...

  2. WPF 打开指定文件路径的文件资源管理器

    x 需求是想让WPF打开一个指定文件路径的文件夹,但是搜出来的八成都是<打开文件>的这样的↓ Microsoft.Win32.OpenFileDialog open_file = new ...

  3. F#周报2018年第48期

    新闻 F#2018年圣诞日历 Mac上的Visual Studio 2017新版本7.7 Rider 2018.3将引入远程调试功能 Visual Studio 2017新版本15.9.3 视频及幻灯 ...

  4. POJ 1456 - Supermarket - [贪心+小顶堆]

    题目链接:http://poj.org/problem?id=1456 Time Limit: 2000MS Memory Limit: 65536K Description A supermarke ...

  5. Flannel配置详解

    1.简介 Flannel是一种基于overlay网络的跨主机容器网络解决方案,也就是将TCP数据包封装在另一种网络包里面进行路由转发和通信, Flannel是CoreOS开发,专门用于docker多机 ...

  6. xpath路径表达式

    简单说,xpath就是选择XML文件中节点的方法. 所谓节点(node),就是XML文件的最小构成单位,一共分成7种. - element(元素节点)- attribute(属性节点)- text ( ...

  7. Xcode编辑器之基本使用(一)

    前言. 苹果原生xcode使用介绍文档 1.Xcode IDE概览 说明: 从左到右,依次是“导航窗格(Navigator)->边列(Gutter)->焦点列(Ribbon)->代码 ...

  8. LeetCode 104 Maximum Depth of Binary Tree 解题报告

    题目要求 Given a binary tree, find its maximum depth. The maximum depth is the number of nodes along the ...

  9. LeetCode 883 Projection Area of 3D Shapes 解题报告

    题目要求 On a N * N grid, we place some 1 * 1 * 1 cubes that are axis-aligned with the x, y, and z axes. ...

  10. Java如何对List集合的操作方法(一)

    目录: list中添加,获取,删除元素: list中是否包含某个元素: list中根据索引将元素数值改变(替换): list中查看(判断)元素的索引: 根据元素索引位置进行的判断: 利用list中索引 ...