所谓Mini-batch梯度下降法就是划分训练集和测试集为等分的数个子集,比如原来有500W个样本,将其划分为5000个baby batch,每个子集中有1000个样本,然后每次对一个mini-batch进行梯度下降 mini-batch大小 = m: 极限情况下,当mini-batch的单个子集样本数量和原集合大小一致都为m时,也就是说对原样本只划分一个子集,这意味着没有划分,此时的梯度下降法为原始的Batch梯度下降 batch方法意味着每次迭代对大量的数据进行处理,这意味着在进行深度神经网…

首先感谢吴恩达老师的免费公开课,以下图片均来自于Andrew Ng的公开课 指数加权平均法 在统计学中被称为指数加权移动平均法,来看下面一个例子: 这是伦敦在一些天数中的气温分布图 Vt = βVt-1 + (1 - β)θt  β指的是加权系数 0<β<1 θt 指的是当前时刻的温度 当β=0.9的时候 1/1-β = 10 所以看到上图的红线其实就是考虑了10天之内的平均气温,其拟合度较好 当β=0.98的时候 1/1-β = 50 所以上图中的绿线是考虑了50天之内的平均气温,于是这种平…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/32626442 骆梁宸 paper插画师:poster设计师:oral slides制作人 445 人赞同了该文章 楔子 前些日在写计算数学课的期末读书报告,我选择的主题是「分析深度学习中的各个优化算法」.在此前的工作中,自己通常就是无脑「Adam 大法好」,而对算法本身的内涵不知所以然.一直希望能抽时间系统的过一遍优化算法的发展历程,直观了解各个算法的长处和短处.这次正好借着作业的机会,补一补课. 本文主要借鉴了 @Juliuszh…

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.1 mini-batch gradient descent mini-batch梯度下降法 我们将训练数据组合到一个大的矩阵中 \(X=\begin{bmatrix}x^{(1)}&x^{(2)}&x^{(3)}&x^{(4)}&x^{(5)}...x^{(n)}\end{bmatrix}\) \(Y=\begin{bmatrix}y^{(1)}&y^{(2)}&y^{(3)}&y^{(4)…

参数重要性: 第一阶:α即learning rate 第二阶:momentum中的β,hidden units的数量,mini-batch的大小 第三阶:hidden layers的数量,learning rate decay的参数 参数选择的方式: 一.完全在一定范围内进行随机 二.尝试完毕上述随机参数后,以粗糙到精确的思路,缩小随机范围并重复第一步 python中参数的具体实现: 对于学习率α而言:0 < α < 1 所以打个比方如果测试 0.0001 ≤ α ≤ 1显然这是一种指数分布,…

目录 Adagrad法 RMSprop法 Momentum法 Adam法 参考资料 发展历史 标准梯度下降法的缺陷 如果学习率选的不恰当会出现以上情况 因此有一些自动调学习率的方法.一般来说,随着迭代次数的增加,学习率应该越来越小,因为迭代次数增加后,得到的解应该比较靠近最优解,所以要缩小步长η,那么有什么公式吗?比如:,但是这样做后,所有参数更新时仍都采用同一个学习率,即学习率不能适应所有的参数更新. 解决方案是:给不同的参数不同的学习率 Adagrad法 假设N元函数f(x),针对一个自变量…

一.Momentum 1. 计算dw.db. 2. 定义v_db.v_dw \[ v_{dw}=\beta v_{dw}+(1-\beta)dw \] \[ v_{db}=\beta v_{db}+(1-\beta)db \] 3. 更新dw.db \[ dw=w-\alpha v_{dw} \] \[ db=b-\alpha v_{db} \] 二.RMSprop 1. 计算dw.db. 2. 定义s_db.s_dw (这里的平方是元素级的) \[ s_{dw}=\beta s_{dw}+(1…

1.回顾logistic回归,下式中a是逻辑回归的输出,y是样本的真值标签值 . (1)现在写出该样本的偏导数流程图.假设这个样本只有两个特征x1和x2, 为了计算z,我们需要输入参数w1.w2和b还有样本的特征值x1和x2,用这个来计算偏导数的计算公式,然后我们可以计算y^就是a,即,最后计算L(a,y),在逻辑回归中,我们要做的就是变换参数w和b的值,来最小化损失函数l(a,y).现在看看怎样向后传播计算偏导数: 要计算损失函数L的导数,首先要向前一步,计算损失函数的导数: 接下来再向后一步…

在机器学习.深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降,还有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等几种优化器,都是什么呢,又该怎么选择呢? 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较,今天来学习一下:https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf 本文将梳理: 每个算法的梯度更新规则和缺点 为了应对这个不足而提出的下一个算法 超参数的一般设定值 几种算法的效果比较 选择哪种算法 0.梯度下降法深入理解 以下为个人总结,如有错误…

简介:如何在ubuntu 14.04 下安装caffe深度学习框架. 注:安装caffe时一定要保持网络状态好,不然会遇到很多麻烦.例如下载不了,各种报错. 一.安装依赖包 $ sudo apt-get install git$ sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler $ sudo apt-get ins…