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[CS231n-CNN] Training Neural Networks Part 1 : activation functions, weight initialization, gradient flow, batch normalization | babysitting the learning process, hyperparameter optimization

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[Converge] Training Neural Networks

CS231n Winter 2016: Lecture 5: Neural Networks Part 2 CS231n Winter 2016: Lecture 6: Neural Networks Part 3 by Andrej Karpathy 本章节主要讲解激活函数,参数初始化以及周边的知识体系. Ref: <深度学习>第八章 - 深度模型中的优化 Overview 1. One time setup activation functions, preprocessing, weig…

实现径向变换用于样本增强《Training Neural Networks with Very Little Data-A Draft》

背景: 做大规模机器学习算法,特别是神经网络最怕什么--没有数据!!没有数据意味着,机器学不会,人工不智能!通常使用样本增强来扩充数据一直都是解决这个问题的一个好方法. 最近的一篇论文<Training Neural Networks with Very Little Data-A Draft>提出了一个新的图像样本增强方法:对图像使用径向变换生成不同"副本",解决样本数量太少难以训练的问题.论文地址:https://arxiv.org/pdf/1708.04347.pdf…

（转）A Recipe for Training Neural Networks

A Recipe for Training Neural Networks Andrej Karpathy blog  2019-04-27 09:37:05 This blog is copied from:https://karpathy.github.io/2019/04/25/recipe/ Some few weeks ago I posted a tweet on “the most common neural net mistakes”, listing a few common…

1506.01186-Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks

1506.01186-Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks 论文中提出了一种循环调整学习率来训练模型的方式. 如下图: 通过循环的线性调整学习率,论文作者观察到的一种比较典型的曲线如下图: 图中,使用循环调整方式的模型,虽然训练中准确度有很大的波动,但是这种波动并不影像模型很快的收敛,并且以更快的速度收敛到了固定学习率或者学习率衰减方案中能达到的最高准确率. 这种方式需要设置的超参有三个, min bound,max bound…

Training Neural Networks: Q&A with Ian Goodfellow, Google

Training Neural Networks: Q&A with Ian Goodfellow, Google Neural networks require considerable time and computational firepower to train. Previously, researchers believed that neural networks were costly to train because gradient descent slows down n…

A Recipe for Training Neural Networks [中文翻译, part 1]

最近拜读大神Karpathy的经验之谈 A Recipe for Training Neural Networks  https://karpathy.github.io/2019/04/25/recipe/,这个秘籍对很多深度学习算法训练过程中遇到的各自问题进行了总结,并提出了很多很好的建议,翻译于此,希望能够帮助更多人学到这些内容. 译文如下: 几周前,我发布了一条关于“最常见的神经网络错误”的推文,列出了一些与训练神经网络相关的常见问题.这条推文得到了比我预期的要多得多的认同(包括网络研讨…

Implicit Neural Representations with Periodic Activation Functions

目录 概 主要内容 初始化策略 其它的好处 Sitzmann V., Martel J. N. P., Bergman A. W., Lindell D. B., Wetzstein G. Implicit neural representations with periodic activation functions. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2020. 概 本文提出用\(\sin\)作为激活函数,…

cs231n spring 2017 lecture7 Training Neural Networks II 听课笔记

1. 优化: 1.1 随机梯度下降法(Stochasitc Gradient Decent, SGD)的问题: 1)对于condition number(Hessian矩阵最大和最小的奇异值的比值)很大的loss function,一个方向梯度变化明显,另一个方向梯度变化很缓慢,SGD在优化过程中会震荡着下降,导致优化很慢.深度学习的网络会有上百万甚至更多的参数需要优化,在这个上百万维的空间里,更容易出现各个维度梯度变化差别很大的问题. 2)陷落在局部最小点或者鞍点(saddle point).…

cs231n spring 2017 lecture6 Training Neural Networks I 听课笔记

1. 激活函数: 1)Sigmoid,σ(x)=1/(1+e-x).把输出压缩在(0,1)之间.几个问题:(a)x比较大或者比较小(比如10,-10),sigmoid的曲线很平缓,导数为0,在用链式法则的时候,后一层传回来的导数乘以sigmoid的导数也是0了,换句话说,对于sigmoid饱和的区域后一层的导数传不到前面去了.(b)输出永远为正,即下一层的输入永远为正,我们希望输入的均值为0.(c)exp还是稍微有点难计算. 2)tanh(x),输出压缩在[-1,+1]之间,比sigmoid的进…