1. DNN神经网络的前向传播(FeedForward) 2. DNN神经网络的反向更新(BP) 3. DNN神经网络的正则化 1. 前言 和普通的机器学习算法一样,DNN也会遇到过拟合的问题,需要考虑泛化,这里我们就对DNN的正则化方法做一个总结. 2. DNN的L1和L2正则化 想到正则化,我们首先想到的就是L1正则化和L2正则化.L1正则化和L2正则化原理类似,这里重点讲述DNN的L2正则化. 而DNN的L2正则化通常的做法是只针对与线性系数矩阵\(W\),而不针对偏倚系数\(b\).利用…

1. DNN神经网络的前向传播(FeedForward) 2. DNN神经网络的反向更新(BP) 3. DNN神经网络的正则化 1. 前言 DNN前向传播介绍了DNN的网络是如何的从前向后的把数据传递过去的,但是只有这个过程还不够,我们还需要想办法对所有参数进行一个梯度的更新,才能使得网络能够慢慢的学习到新的东西. 在神经网络中有一种通用的方法来更新参数,叫做反向更新BP. 2. DNN反向更新过程 根据前面的前向传播的过程我们得到了一个传播公式,其中\(\sigma\)是激活函数,对具体的函数…

1. DNN神经网络的前向传播(FeedForward) 2. DNN神经网络的反向更新(BP) 3. DNN神经网络的正则化 1. 前言 神经网络技术起源于上世纪五.六十年代,当时叫感知机(perceptron),拥有输入层.输出层和一个隐含层.输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层,在输出层得到分类结果.但是,Rosenblatt的单层感知机有一个严重得不能再严重的问题,即它对稍复杂一些的函数都无能为力. 随着数学的发展,这个缺点直到上世纪八十年代才被Rumelhart.Williams.H…

和普通的机器学习算法一样,DNN也会遇到过拟合的问题,需要考虑泛化,这里我们就对DNN的正则化方法做一个总结. 1. DNN的L1&L2正则化 想到正则化,我们首先想到的就是L1正则化和L2正则化.L1正则化和L2正则化原理类似,这里重点讲述DNN的L2正则化. 而DNN的L2正则化通常的做法是只针对与线性系数矩阵$W$,而不针对偏倚系数$b$.利用我们之前的机器学习的知识,我们很容易可以写出DNN的L2正则化的损失函数. 假如我们的每个样本的损失函数是均方差损失函数,则所有的m个样本的损失函数…

这一篇博客整理用TensorFlow实现神经网络正则化的内容. 深层神经网络往往具有数十万乃至数百万的参数,可以进行非常复杂的特征变换,具有强大的学习能力,因此容易在训练集上过拟合.缓解神经网络的过拟合问题,一般有两种思路,一种是用正则化方法,也就是限制模型的复杂度,比如Dropout.L1和L2正则化.早停和权重衰减(Weight Decay),一种是增大训练样本量,比如数据增强(Data Augmentation).这些方法的原理阐述可以看我之前整理的文章<深度学习之正则化方法>. 下面用…

首先我们理解一下,什么叫做正则化? 目的角度:防止过拟合 简单来说,正则化是一种为了减小测试误差的行为(有时候会增加训练误差).我们在构造机器学习模型时,最终目的是让模型在面对新数据的时候,可以有很好的表现.当你用比较复杂的模型比如神经网络,去拟合数据时,很容易出现过拟合现象(训练集表现很好,测试集表现较差),这会导致模型的泛化能力下降,这时候,我们就需要使用正则化,降低模型的复杂度. 一.神经网路得L1.L2正则化 1.矩阵的F-1范数.F-2范数 说明:这里的F-范数指的是Frobenius…

''' Created on Apr 20, 2017 @author: P0079482 ''' import tensorflow as tf #获取一层神经网络边上的权重,并将这个权重的L2正则化损失加入名称为'losses'的集合中 def get_weight(shape,lambda1): #生成一个变量 var = tf.Variable(tf.random_normal(shape),dtype=tf.float32) #add_to_collection函数将这个新生成变量的L…

import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = [] label = [] np.random.seed(0) # 以原点为圆心,半径为1的圆把散点划分成红蓝两部分,并加入随机噪音. for i in range(150): x1 = np.random.uniform(-1,1) x2 = np.random.uniform(0,2) if x1**2 + x2**2 <= 1:…

在深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP)中,我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结.里面使用的损失函数是均方差,而激活函数是Sigmoid.实际上DNN可以使用的损失函数和激活函数不少.这些损失函数和激活函数如何选择呢?下面我们就对DNN损失函数和激活函数的选择做一个总结. 1. 均方差损失函数+Sigmoid激活函数的问题 在讲反向传播算法时,我们用均方差损失函数和Sigmoid激活函数做了实例,首先我们就来看看均方差+Sigmoid的组合有什么问题. 首先我们回顾下Sigmoid激…

在上一篇博客<TensorFlow之DNN(一):构建“裸机版”全连接神经网络>中,我整理了一个用TensorFlow实现的简单全连接神经网络模型,没有运用加速技巧(小批量梯度下降不算哦)和正则化方法,通过减小batch size,也算得到了一个还可以的结果. 那个网络只有两层,而且MINIST数据集的样本量并不算太大.如果神经网络的隐藏层非常多,每层神经元的数量巨大,样本数量也巨大时,可能出现三个问题: 一是梯度消失和梯度爆炸问题,导致反向传播算法难以进行下去: 二是在如此庞大的网络中进行训…