代表的是迭代的次数,如果过少会欠拟合,反之过多会过拟合 EPOCHS 当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次,这个过程称为一个 epoch.   然而,当一个 epoch 对于计算机而言太庞大的时候,就需要把它分成多个小块.   为什么要使用多于一个 epoch? 我知道这刚开始听起来会很奇怪,在神经网络中传递完整的数据集一次是不够的,而且我们需要将完整的数据集在同样的神经网络中传递多次.但是请记住,我们使用的是有限的数据集,并且我们使用一个迭代过程即梯度下降,优化学习过程和图示.因…

一文读懂神经网络训练中的Batch Size,Epoch,Iteration 作为在各种神经网络训练时都无法避免的几个名词,本文将全面解析他们的含义和关系. 1. Batch Size 释义:批大小,即单次训练使用的样本数 为什么需要有 Batch_Size :batch size 的正确选择是为了在内存效率和内存容量之间寻找最佳平衡. Batch size调参经验总结: 相对于正常数据集,如果Batch_Size过小,训练数据就会非常难收敛,从而导致underfitting. 增大Batch_…

神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) 神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 Tricks!这是一个让人听了充满神秘和好奇的词.对于我们这些所谓的尝试应用机器学习技术解决某些问题的人,更是如此.曾记得,我们绞尽脑汁,搓手顿足,大喊“为什么我跑的模型不work?”,“为什么我实现的效果那么差?”,“为什么我复现的结果没有他论文里面说的那么好?”.有人会和你说“你不懂调参!里面有…

从有约束条件下的凸优化角度思考神经网络训练过程中的L2正则化 神经网络在训练过程中,为应对过拟合问题,可以采用正则化方法(regularization),一种常用的正则化方法是L2正则化. 神经网络中L2正则化的定义形式如下: \[ J(W,b)=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}l(y^{(i)},\hat y^{(i)})+\frac{\lambda}{2m}\sum_{i=1}^{m}||W^{(i)}||_F^2\] 其中,J(W,b)为正则化下的cost functio…

在前面的文章中,已经介绍了从有约束条件下的凸优化角度思考神经网络训练过程中的L2正则化,本次我们从最大后验概率点估计(MAP,maximum a posteriori point estimate)的角度来理解神经网络中十分重要的weight decay正则化方法. 前面的文章中讲到了梯度下降法可以从最大似然概率估计(ML)的角度来理解,最大似然是一种典型的频率统计方法,还有一种非常不同的贝叶斯统计方法(具体的区别请参考花书).由于贝叶斯统计方法很多时候是复杂不易于处理的,因此我们更想要一种类似…

​ 前言 这篇文章非常全面细致地介绍了Batch Size的相关问题.结合一些理论知识,通过大量实验,文章探讨了Batch Size的大小对模型性能的影响.如何影响以及如何缩小影响等有关内容. 本文来自公众号CV技术指南的技术总结系列 欢迎关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. 在本文中,我们试图更好地理解批量大小对训练神经网络的影响.具体而言,我们将涵盖以下内容: 什么是Batch Size? 为什么Batch Size很重要? 小批量和大批量如何凭…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/265 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末…

感谢中国人民大学的胡鹤老师,人工智能课程讲的很有深度,与时俱进 由于深度神经网络(DNN)层数很多,每次训练都是逐层由后至前传递.传递项<1,梯度可能变得非常小趋于0,以此来训练网络几乎不会有什么变化,即vanishing gradients problem:或者>1梯度非常大,以此修正网络会不断震荡,无法形成一个收敛网络.因而DNN的训练中可以形成很多tricks.. 1.初始化权重 起初采用正态分布随机化初始权重,会使得原本单位的variance逐渐变得非常大.例如下图的sigmoid函数…

Lecture 7  Training Neural Networks 2 课堂笔记参见:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21560667?refer=intelligentunit 本节课主要讲述比较常用的优化算法,正则化方法以及迁移学习. 一.        优化: 随机梯度下降算法是有一些问题的,如图所示,如果目标类似于山坡的最低点,而我们的权重方向W1,W2正好一个竖直,一个水平,对应海森矩阵的最大奇异值和最小奇异值,那么Loss将会对水平更新非常不敏感.这是我…

以下仅为了自己方便查看,绝大部分参考来源:莫烦Python,建议去看原博客 一.添加层 def add_layer() 定义 add_layer()函数 在 Tensorflow 里定义一个添加层的函数可以很容易的添加神经层,为之后的添加省下不少时间. 神经层里常见的参数通常有weights.biases和激励函数. 然后定义添加神经层的函数def add_layer(),它有四个参数:输入值.输入的大小.输出的大小和激励函数,我们设定默认的激励函数是None. def add_layer(in…