tensorflow中学习率.过拟合.滑动平均的学习 tensorflow中常用学习率更新策略 TensorFlow学习--学习率衰减/learning rate decay 分段常数衰减 分段常数衰减是在事先定义好的训练次数区间上,设置不同的学习率常数.刚开始学习率大一些,之后越来越小,区间的设置需要根据样本量调整,一般样本量越大区间间隔应该越小.tf中定义了tf.train.piecewise_constant 函数,实现了学习率的分段常数衰减功能. 指数衰减 指数衰减是比较常用的衰减方法,…

TensorFlow笔记-07-神经网络优化-学习率,滑动平均 学习率 学习率 learning_rate: 表示了每次参数更新的幅度大小.学习率过大,会导致待优化的参数在最小值附近波动,不收敛:学习率过小,会导致待优化的参数收敛缓慢 在训练过程中,参数的更新向着损失函数梯度下降的方向 参数的更新公式为: wn+1 = wn - learning_rate▽ 假设损失函数 loss = (w + 1)2.梯度是损失函数 loss 的导数为 ▽ = 2w + 2 .如参数初值为5,学习率为 0.2…

模型:双层神经网络 [一层隐藏层.一层输出层]隐藏层输出用relu函数,输出层输出用softmax函数 过程: 设置参数 滑动平均的辅助函数 训练函数 x,y的占位,w1,b1,w2,b2的初始化 前向传播[y = w * x +b,w和b采用滑动平均更新] 后向传播[计算loss(包括交叉熵和正则化loss),采用GD更新参数(学习率使用指数衰减)] 迭代训练数据 代码: #参数设置 #输入.隐藏层神经元数.输出 samples = 55000 input_size = 784 output_…

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 # 输入节点 OUTPUT_NODE = 10 # 输出节点 LAYER1_NODE = 500 # 隐藏层数 BATCH_SIZE = 100 # 每次batch打包的样本个数 # 模型相关的参数 LEARNING_RATE_BASE = 0.8 LEARNING_RATE_DECAY = 0.9…

1. 用滑动平均估计局部均值 滑动平均(exponential moving average),或者叫做指数加权平均(exponentially weighted moving average),可以用来估计变量的局部均值,使得变量的更新与一段时间内的历史取值有关. 变量$v$在$t$时刻记为$v_t$,$\theta_t$为变量$v$在$t$时刻的取值,即在不使用滑动平均模型时$v_t = \theta_t$,在使用滑动平均模型后,$v_t$的更新公式如下: \begin{equation} …

tensorflow提供的tf.train.ExponentialMovingAverage 类利用指数衰减维持变量的滑动平均. 当训练模型的时候,保持训练参数的滑动平均是非常有益的.评估时使用取平均后的参数有时会产生比使用最终训练好的参数值好很多的效果.方法apply()会添加被训练变量的影子副本和在影子副本中维持被训练变量的滑动平均的若干操作.该方法在创建训练模型时使用.那些保持维持滑动平均的操作(ops)一般会在每个训练步骤之后被执行.average()和average_name()方法分…

转自:理解滑动平均(exponential moving average) 1. 用滑动平均估计局部均值 滑动平均(exponential moving average),或者叫做指数加权平均(exponentially weighted moving average),可以用来估计变量的局部均值,使得变量的更新与一段时间内的历史取值有关. 变量vv在tt时刻记为 vtvt,θtθt 为变量 vv 在 tt 时刻的取值,即在不使用滑动平均模型时 vt=θtvt=θt,在使用滑动平均模型后,vtv…

近来看batch normalization的代码时,遇到tf.train.ExponentialMovingAverage()函数,特此记录. tf.train.ExponentialMovingAverage()函数实现滑动平均模型和计算变量的移动平均值. TensorFlow官网上对于这个方法的介绍: Some training algorithms, such as GradientDescent and Momentum often benefit from maintaining a…

  学习率是一个控制每次更新模型权重时响应估计误差而调整模型程度的超参数.学习率选取是一项具有挑战性的工作,学习率设置的非常小可能导致训练过程过长甚至训练进程被卡住,而设置的非常大可能会导致过快学习到次优的权重集合或者训练过程不稳定. 迁移学习 我们使用迁移学习将训练好的机器学习模型应用于不同但相关的任务中.这在深度学习这种使用层级链接的神经网络中非常有效.特别是在计算机视觉任务中,这些网络中的前几层倾向于学习较简单的特征.例如:边缘.梯度特征等. 这是一种在计算机视觉任务中被证实过可以产生更好…

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 移动平均法相关知识 移动平均法又称滑动平均法.滑动平均模型法(Moving average,MA) 什么是移动平均法 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量.公司产能等的一种常用方法.移动平均法适用于即期预测.当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测中的随机波动,是非常有用的.移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同 移动平均法是一种简单平滑预测技术,它的基本思…

滑动平均会为目标变量维护一个影子变量,影子变量不影响原变量的更新维护,但是在测试或者实际预测过程中(非训练时),使用影子变量代替原变量. 1.滑动平均求解对象初始化 ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(decay,num_updates) 参数decay `shadow_variable = decay * shadow_variable + (1 - decay) * variable` 参数num_updates `min(decay, (1 +…

在采用随机梯度下降算法训练神经网络时,使用滑动平均模型可以提高最终模型在测试集数据上的表现.在Tensflow中提供了tf.train.ExponentialMovingAverage来实现滑动平均模型.在初始化ExponentialMovingAverage时,需要提供一个衰减率(decay).这个衰减率将用于控制模型更新的速度.ExponentialMovingAverage对每一个变量会维护一个影子变量(shadowvariable),这个影子变量的初始值就是相应变量的初始值,而每次运行变…

第一步保存日志文件,用重定向即可: $TOOLS/caffe train --solver=$SOLVERFILE >& |tee out.log 第二步直接绘制: python plot_training_log.py testloss.png out.log 这个plot_training_log.py在这个目录下caffe-fast-rcnn/tools/extra 2是选择画哪种类型的图片,具体数字是代表哪个类型可以查看帮助信息看到: 0: Test accuracy vs. Ite…

原文链接 在Tensorflow的教程里面,使用梯度下降算法训练神经网络时,都会提到一个使模型更加健壮的策略,即滑动平均模型. 基本思想 在使用梯度下降算法训练模型时,每次更新权重时,为每个权重维护一个影子变量,该影子变量随着训练的进行,会最终稳定在一个接近真实权重的值的附近.那么,在进行预测的时候,使用影子变量的值替代真实变量的值,可以得到更好的结果. 操作步骤 训练阶段:为每个可训练的权重维护影子变量,并随着迭代的进行更新: 预测阶段:使用影子变量替代真实变量值,进行预测. 滑动平均模型在梯…

tensorflow使用tf.train.ExponentialMovingAverage实现滑动平均模型,在使用随机梯度下降方法训练神经网络时候,使用这个模型可以增强模型的鲁棒性(robust),可以在一定程度上提高模型在测试数据集上的表现. 滑动平均模型为每个变量维护一个影子变量,其初始值是变量的初始值,每次变量更新时,影子变量的值会更新为: shadow_variable = shadow_variable * decay + (1-decay) * variable 其中shadow_v…

[开发技巧]·Python极简实现滑动平均滤波(基于Numpy.convolve) ​ 1.滑动平均概念 滑动平均滤波法(又称递推平均滤波法),时把连续取N个采样值看成一个队列 ,队列的长度固定为N ,每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)  把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果.N值的选取:流量,N=12:压力:N=4:液面,N=4~12:温度,N=1~4 优点:  对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高  适用于高频振荡的系统 缺点:  …

h5项目需根据几条弯曲的线条让用户进行曲线式滑动,滑动时需实时响应某些样式,于是就有了下面这个实例.(可自定义多个子对象大小分别放在线条各处,以增加曲线滑动确认精度.) <!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>手机端触屏手指曲线滑动确认</title> <meta content="width=device-width,…

Linux下操作 1. 将loss值存储到lossInf.txt中 fName1='loss.txt' cat loss.log | grep "solver.cpp:218] Iteration" | awk '{print $9}' > $fName1 2. Python画出loss曲线 fName2=./loss.txt python show_loss_curve.py $fName2 || exit 1…

''' Created on 2017年4月21日 @author: weizhen ''' #4.滑动平均模型 import tensorflow as tf #定义一个变量用于计算滑动平均,这个变量的初始值为0. #类型为tf.float32,因为所有需要计算滑动平均的变量必须是实数型 v1=tf.Variable(0,dtype=tf.float32) #这里step变量模拟神经网络中迭代的轮数,可以用于动态控制衰减率 step=tf.Variable(0,trainable=False)…

1.简单滑动平均预测法就是将所有的售价加起来除以总数 665/5=133 2.加权滑动平均预测法:需要将售价分别乘以权之和,并除以权之和 1771/13≈136.23 二.某木材公司销售房架构件,其中某种配件的销售数据如下表.试计算:3 个月的简单滑动平均预测值(计算结果直接填在表中相应空格). 答:123 月滑动预测 4 月,234 月滑动预测 5 月,345 月滑动预测 6 月. 三.设某商品第 t 期实际价格为 500 元,用指数平滑法得到第 t 期预测价格为 480 元,第 t+1 期预…

实战案例: 数据X[x0,x1]为正太分布随机点, 标注Y_,当x0*x0+x1*x1<2时,y_=1(红),否则y_=0(蓝)  建立三个.py文件 1.  generateds.py生成数据集 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt seed = 2 def generateds(): #基于seed产生随机数 rdm = np.random.RandomState(seed) #随机数返回200列2行的矩阵,表示300组坐标点(…

1:训练的batch_size太小 1.       当数据量足够大的时候可以适当的减小batch_size,由于数据量太大,内存不够.但盲目减少会导致无法收敛,batch_size=1时为在线学习. 2.  batch的选择,首先决定的是下降方向,如果数据集比较小,则完全可以采用全数据集的形式.这样做的好处有两点, 1)全数据集的方向能够更好的代表样本总体,确定其极值所在. 2)由于不同权重的梯度值差别巨大,因此选取一个全局的学习率很困难. 3.  增大batchsize的好处有三点: 1)内…

在使用梯度下降最小化损失函数时,如果学习率过大会导致问题不能收敛到最优解,学习率过小,虽然可以收敛到最优解,但是需要的迭代次数会大大增加,在Tensorflow中,可以用指数衰减法设置学习率,tf.train.exponential_decay()函数会指数级地减小学习率,这样可以让模型在前期快速接近最优解,在后期不至于有太大的波动,从而更加接近最优解.…

目录 6.Set设置参数 7.Ease曲线 8.回调函数 9.动画控制函数 本文及系列参考于Andy老师的DOTween系列 欢迎大家关注Andy老师 6.Set设置参数 在Unity中添加一个Cube,并挂载这个脚本 SetLoops():设置循环 //参数1.循环次数(-1表示无限循环) //参数2.循环方式 //Yoyo:来回运动 //Restart:重新开始(运动完马上返回原来状态再接着运动) //Incremental:一直朝着一个方向运动 transform.DOMove(Vecto…

iphone在设置了initial-scale=1 之后,我们终于可以以1:1 的比例进行页面设计了. 关于viewport,还有一个很重要的概念是:iphone 的safari 浏览器完全没有滚动条,而且不是简单的“隐藏滚动条”,是根本没有这个功能. iphone 的safari 浏览器实际上从一开始就完整显示了这个网页,然后用viewport 查看其中的一部分. 当你用手指拖动时,其实拖的不是页面,而是viewport.浏览器行为的改变不止是滚动条,交互事件也跟普通桌面不一样. 解决办法:…

场景 Winforn中设置ZedGraph曲线图的属性.坐标轴属性.刻度属性: https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/100112573 当ZedGraph的图形渲染完成后,添加设置所有曲线颜色功能. 注: 博客主页: https://blog.csdn.net/badao_liumang_qizhi 关注公众号 霸道的程序猿 获取编程相关电子书.教程推送与免费下载. 实现 首先在ZedGraph的右键菜单中添加设置曲…

//很多时候,我想禁止用户通过屏幕的左右滑动来切换界面!如何实现! //创建一个类继承viewpager,实现 onTouchEvent   和   onInterceptTouchEvent方法,都返回   false public class MyViewPagerHome extends ViewPager{         public MyViewPagerHome(Context context, AttributeSet attrs) {        super(context,…

import matplotlib.pyplot as plt iteration = [] loss = [] with open('/home/sensetime/log.txt','r') as file: for line in file: line = line.strip() if(line.find('Iteration') != -1): if(line.find('loss') != -1): line = line.split() line[5] = line[5].spli…

# -*- coding=utf-8 -*-''' import matplotlib.pyplot as plt import re logs=open('loss').read() #print logs pattern = re.compile('\ .*?Iteration (\d+)\, loss = (.*?)\n',re.S) result= re.findall(pattern,logs) print len(result) #end to end img={} c=0 iter…

import tensorflow as tf v = tf.Variable(0, dtype=tf.float32, name="v") for variables in tf.global_variables(): print(variables.name) ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99) maintain_averages_op = ema.apply(tf.global_variables()) for variab…