本文链接:https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80867468“微信公众号” 1. 权重衰减(weight decay)L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值,在一定程度上减少模型过拟合的问题,所以权重衰减也叫L2正则化. 1.1 L2正则化与权重衰减系数L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项: 其中C0代表原始的代价函数,后面那一项就是L2正则化项,它是这样来的:所有参数w的平方的和,除以训练集的样本大小

torch.optim是里面是和优化算法相关的类.比如使用SGD算法用 optimizer = optim.SGD(net.parameters(),lr=1e-3) 这个地方要注意的是传入的第一个参数是网络的parameters. 这个类里面有param_group,是一个字典,里面包括: params: 网路可学习权重 lr: 学习率 weight_decay:权重衰减 等等私有成员. 这个里面的weight_decay有两个地方需要注意一下,一个是这里面的权重衰减是默认是L2正则化,另外一

无论是深度学习还是机器学习,大多情况下训练中都会遇到这几个参数,今天依据我自己的理解具体的总结一下,可能会存在错误,还请指正. learning_rate , weight_decay , momentum这三个参数的含义. 并附上demo.   我们会使用一个例子来说明一下:             比如我们有一堆数据

一.visdom可视化工具 安装:pip install visdom 启动:命令行直接运行visdom 打开WEB:在浏览器使用http://localhost:8097打开visdom界面 二.使用visdom # 导入Visdom类 from visdom import Visdom # 定义一个env叫Mnist的board,如果不指定,则默认归于main viz = Visdom(env='Mnist') # 在window Accuracy中画train acc和test acc,x

1. 为网络的不同部分指定不同的学习率 class LeNet(t.nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.features = t.nn.Sequential( t.nn.Conv2d(3, 6, 5), t.nn.ReLU(), t.nn.MaxPool2d(2, 2), t.nn.Conv2d(6, 16, 5), t.nn.ReLU(), t.nn.MaxPool2d(2, 2) ) # 由于调

深度炼丹如同炖排骨一般,需要先大火全局加热,紧接着中火炖出营养,最后转小火收汁.本文给出炼丹中的 “火候控制器”-- 学习率的几种调节方法,框架基于 pytorch 1. 自定义根据 epoch 改变学习率. 这种方法在开源代码中常见,此处引用 pytorch 官方实例中的代码 adjust_lr def adjust_learning_rate(optimizer, epoch): """Sets the learning rate to the initial LR de

Reference:ADADELTA: An Adaptive Learning Rate Method 超参数 超参数(Hyper-Parameter)是困扰神经网络训练的问题之一,因为这些参数不可通过常规方法学习获得. 神经网络经典五大超参数: 学习率(Leraning Rate).权值初始化(Weight Initialization).网络层数(Layers) 单层神经元数(Units).正则惩罚项(Regularizer|Normalization) 这五大超参数使得神经网络更像是一门

第七部分 让 学习率 和 学习潜能 随时间的变化 光训练就花了一个小时的时间.等结果并非一个令人心情愉快的事情.这一部分.我们将讨论将两个技巧结合让网络训练的更快! 直觉上的解决的方法是,開始训练时取一个较高的学习率,随着迭代次数的增多不停的减小这个值.这是有道理的,由于開始的时候我们距离全局最长处很远.我们想要朝着最长处的方向大步前进:然而里最长处越近,我们就前进的越慎重,以免一步跨过去.举个样例说就是你乘火车回家,但你进家门的时候肯定是走进去.不能让火车开进去. 从讨论深度学习中初始化和学习

''' 算法:lms学习率的退火算法 解决的问题:学习率不变化,收敛速度较慢的情况 思路:由初始解和控制参数初值开始,对当前解重复进行"产生新解-->计算目标函数差--> 接受或舍弃"的迭代,并逐步衰减控制参数,算法终结时的当前解即为所得近似最优解 ''' ''' 变量约定:大写表示矩阵或数组,小写表示数字 X:表示数组或者矩阵 x:表示对应数组或矩阵的某个值 ''' import numpy as np import math a0=<a< a=0.0 ##学

本文从梯度学习算法的角度中看学习率对于学习算法性能的影响,以及介绍如何调整学习率的一般经验和技巧. 在机器学习中,监督式学习(Supervised Learning)通过定义一个模型,并根据训练集上的数据估计最优参数.梯度下降法(Gradient Descent)是一个广泛被用来最小化模型误差的参数优化算法.梯度下降法通过多次迭代,并在每一步中最小化成本函数(cost function)来估计模型的参数(weights). 梯度下降的伪代码如下: 重复已下过程,直到收敛为止{ ωj = ωj -

假设最小化函数 y = x2 , 选择初始点 x0= 5 1. 学习率为1的时候,x在5和-5之间震荡. #学习率为1 import tensorflow as tf training_steps = 10 learning_rate = 1 x = tf.Variable(tf.constant(5, dtype=tf.float32),name="x") y = tf.square(x) train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(le

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

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 前面通过数据增强,ResNet-34残差网络识别CIFAR10,准确率达到了92.6. 这里对训练过程增加2个处理: 1.训练数据集做进一步处理:对图片随机加正方形马赛克. 2.每50个epoch,学习率降低0.1倍. 代码具体修改如下: 自定义transform: class Cutout(object): def __init__(self, hole_size): # 正方形马赛克的边长,像素

随着科研人员在使用神经网络训练时不断的尝试,为我们留下了很多有用的技巧,合理的运用这些技巧可以使自己的模型得到更好的拟合效果. 一 利用异或数据集演示过拟合 全连接网络虽然在拟合问题上比较强大,但太强大的拟合效果也带来了其它的麻烦,这就是过拟合问题. 首先我们看一个例子,这次将原有的4个异或带护具扩充成了上百个具有异或特征的数据集,然后通过全连接网络将它们进行分类. 实例描述:构建异或数据集模拟样本,在构建一个简单的多层神经网络来拟合其样本特征,观察其出现前泥河的现象,接着通过增大网络复杂性的方

Reference: https://blog.csdn.net/marsjhao/article/details/72630147 分类问题损失函数-交叉熵(crossentropy) 交叉熵描述的是两个概率分布之间的距离,分类中广泛使用的损失函数,公式如下 在网络中可以通过Softmax回归将前向传播得到的结果变为交叉熵要求的概率分数值.Tensorflow中,Softmax回归的参数被去掉,通过一层将神经网络的输出变为一个概率分布. 代码实现 import tensorflow as tf

刚开始训练一个模型,自己就直接用了,而且感觉训练的数据量也挺大的,因此就没有使用正则化, 可能用的少的原因,我也就不用了,后面,训练到一定程度,accuracy不上升,loss不下降,老是出现loss=nan,输出的结果也就直接不预测,比如 训练二分类器,直接判断固定为某一类别(比如固定输出为正类),这就使得准确率为0.5,阿呀呀,怎么办,不工作哦???? 后面想,训练崩了会不会是learning_rate太大了,这时候我就改小learning_rate,同样的事情继续发生,只不过能维持迭代次数

本章节主要讲怎么确定梯度下降的工作是正确的,第二是怎么选择学习率α,如下图所示: 上图显示的是梯度下降算法迭代过程中的代价函数j(θ)的值,横轴是迭代步数,纵轴是j(θ)的值 如果梯度算法正常工作,那么每一步迭代之后,那么j(θ)值应该是每一次迭代后都会相应降低,曲线的用处在于告诉你迭代到哪一步之后,已经收敛了,比如上图迭代到400次之后,j(θ)值基本就收敛了,因为迭代函数并没有随着迭代次数降低. 另外一个方法,叫自动收敛测试,也可以很好的判断梯度下降是否已经达到了收敛,比如j(θ)值在每一步

在不同层上设置不同的学习率,fine-tuning https://github.com/dgurkaynak/tensorflow-cnn-finetune ConvNets: AlexNet VGGNet ResNet AlexNet finetune: - 自己搭建的网络,加载初始化模型: def load_with_skip(data_path, session, skip_layer): data_dict = np.load(data_path).item() for key in

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,

Keras提供两种学习率适应方法,可通过回调函数实现. 1. LearningRateScheduler keras.callbacks.LearningRateScheduler(schedule) 该回调函数是学习率调度器. 参数 schedule:函数,该函数以epoch号为参数(从0算起的整数),返回一个新学习率(浮点数) 代码 import keras.backend as K from keras.callbacks import LearningRateScheduler def

https://blog.csdn.net/xiaotao_1/article/details/78874336 如果learning rate很大,算法会在局部最优点附近来回跳动,不会收敛: 如果learning rate太小,算法每步的移动距离很短,就会导致算法收敛速度很慢. 所以我们可以先设置一个比较大的学习率,随着迭代次数的增加慢慢降低它.mxnet中有现成的类class,我们可以直接引用. 这里有三种mxnet.lr_scheduler. 第一种是: mxnet.lr_schedule