Tensorflow   BN具体实现(多种方式): 理论知识(参照大佬):https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313 补充知识: ① tf.nn.moments  这个函数的输出就是BN需要的mean和variance. 方式1: tf.nn.batch_normalization(x, mean, variance, offset, scale, variance_epsilon, name=None):原始接口封装使用 x·m

0.问题 机器学习领域有个很重要的假设:IID独立同分布假设,就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的,这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障.那BatchNorm的作用是什么呢?BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布的. 思考一个问题:为什么传统的神经网络在训练开始之前,要对输入的数据做Normalization?原因在于神经网络学习过程本质上是为了学习数据的分布,一旦训练数据与测试数据的分布不同,那么网络的泛化能力也大大

程序的入口: tf.app.run tf.app.run( main=None, argv=None ) 运行程序,可以提供'main'函数以及函数参数列表.处理flag解析然后执行main函数. 什么是flag解析呢? 由于深度学习神经网络往往需要对各种Hyperparameter调优,比如学习率,卷积核参数设置等等, 这时使用命令行调参是非常方便的. 需要用到TensorFlow框架中的tf.app.flags组件 tf.app.flags组件中提供很多自带的设置不同类型命令行参数以及其默认

神经网络各个操作层的顺序: 1.sigmoid,tanh函数:conv -> bn -> sigmoid -> pooling 2.RELU激活函数:conv -> bn -> relu -> pooling 一般情况下,先激活函数,后pooling.但对于RELU激活函数,二者交换位置无区别. 论文原文里面是“weights -> batchnorm -> activation ->maxpooling-> weights -> batc

训练网络时,通常先对网络的初始权值按照某种分布进行初始化,如:高斯分布.初始化权值操作对最终网络的性能影响比较大,合适的网络初始权值能够使得损失函数在训练过程中的收敛速度更快,从而获得更好的优化结果.但是按照某类分布随机初始化网络权值时,存在一些不确定因素,并不能保证每一次初始化操作都能使得网络的初始权值处在一个合适的状态.不恰当的初始权值可能使得网络的损失函数在训练过程中陷入局部最小值,达不到全局最优的状态.因此,如何消除这种不确定性,是训练深度网络是必须解决的一个问题. momentum 动

导语 2016年,继虚拟现实(VR)之后,人工智能(AI)的概念全面进入大众的视野.谷歌,微软,IBM等科技巨头纷纷重点布局,AI 貌似将成为互联网的下一个风口. 很多开发同学,对人工智能非常感兴趣,确不知从何入手进行学习,精神哥也同样被这个问题困扰.直至看见汉彬同学的这篇文章,豁然开朗,让我坚定地迈出了成为"AI 工程师"的第一步! 本文作者:腾讯QQ会员技术团队-徐汉彬 微信公众号:小时光茶社 一.人工智能和新科技革命 2017年,围棋界发生了一件比较重要的事,Master(Alp

2016年被称为人工智能的元年,2017年是人能智能应用的元年:深度学习技术和应用取得飞速发展:深度学习在互联网教育场景也得到广泛应用.本文主要介绍机器学习及深度学习之定义及基本概念.相关网络结构等. 本文主要内容包括机器学习的定义及组成分类.深度学习的定义.深度学习和机器学习的区别.神经网络基本概念及基本结构.深度学习的相关核心概念(基本假设.数据集.表示.泛化.容量.优化.超参数.误差.欠拟合.过拟合.正则化).两种典型深度网络结构(CNN.RNN)基本介绍. 引言 人工智能究竟能够做什么?

经过比拼,AlphaGo最终还是胜出,创造了人机大战历史上的一个新的里程碑.几乎所有的人都在谈论这件事情,这使得把“人工智能”.“深度学习”的热潮推向了新的一个高潮.AlphaGo就像科幻电影里具有人的思维和情感的机器人一样,被极大地神话了,而且这让更多的人对人工智能产生了畏惧感.那么,AlphaGo的胜利真的意味着人工智能(AI)已经超越人类了吗? 答案肯定是No. AlphaGo仍只是个机器,之所以它能够战胜李世石是完全依靠它强大的运算能力和模仿能力,但本身并不具备人类拥有的智慧.面对新的规

本文用户记录黄埔学院学习的心得,并补充一些内容. 课程2:十行代码高效完成深度学习POC,主讲人为百度深度学习技术平台部:陈泽裕老师. 因为我是CV方向的,所以内容会往CV方向调整一下,有所筛检. 课程主要有以下三个方面的内容: 深度学习POC的基本流程 实用预训练模型应用工具快速验证 通用模型一键检测 十行代码完成工业级文本分类 自动化调参AutoDL Finetuner 一.深度学习POC的基本流程 1.1  深度学习发展历程 2006年,这一年多伦多大学的Geoffrey Hinton教授

中间表示: C -> C1.C2.C3 i:target -> IT j: source -> JS sim(Query, Key) -> Value Key:h_j,类似某种“basis”: 从图9可以引出另外一种理解,也可以将Attention机制看作一种软寻址(SoftAddressing):Source可以看作存储器内存储的内容,元素由地址Key和值Value组成,当前有个Key=Query的查询,目的是取出存储器中对应的Value值,即Attention数值.通过Quer

Batch Normalization 学习笔记 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313 作者:hjimce 一.背景意义 本篇博文主要讲解2015年深度学习领域,非常值得学习的一篇文献:<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by  Reducing Internal Covariate Shift>,这个算法目前已经被大量的应用,最新的文献算

在深度学习中,使用归一化层成为了很多网络的标配.最近,研究了不同的归一化层,如BN,GN和FRN.接下来,介绍一下这三种归一化算法. BN层 BN层是由谷歌提出的,其相关论文为<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift>,即Inception v2的主要思想.大家也可以看回我以前的博客,关于这个BN层的介绍. BN层的提出,主要解决的一个问题是Inte

一.深度学习中常用的调节参数 本节为笔者上课笔记(CDA深度学习实战课程第一期) 1.学习率 步长的选择:你走的距离长短,越短当然不会错过,但是耗时间.步长的选择比较麻烦.步长越小,越容易得到局部最优化(到了比较大的山谷,就出不去了),而大了会全局最优 一般来说,前1000步,很大,0.1:到了后面,迭代次数增高,下降0.01,再多,然后再小一些. 2.权重 梯度消失的情况,就是当数值接近于正向∞,求导之后就更小的,约等于0,偏导为0 梯度爆炸,数值无限大 对于梯度消失现象:激活函数 Sigmo

ASP.NET MVC WebApi 返回数据类型序列化控制(json,xml)   我们都知道在使用WebApi的时候Controller会自动将Action的返回值自动进行各种序列化处理(序列化为json,xml等),但是如果Controller的自动序列化后的结果不是我们想要的该怎么办呢?其实在MVC中有一个GlobalConfiguration(命名空间System.Web.Http)类可以设置WebApi的Controller自动序列化机制,这里我们就通过WebApi的Controll

详解深度学习中的Normalization,BN/LN/WN 讲得是相当之透彻清晰了 深度神经网络模型训练之难众所周知,其中一个重要的现象就是 Internal Covariate Shift. Batch Norm 大法自 2015 年由Google 提出之后,就成为深度学习必备之神器.自 BN 之后, Layer Norm / Weight Norm / Cosine Norm 等也横空出世.本文从 Normalization 的背景讲起,用一个公式概括 Normalization 的基本思

目录 BN的由来 BN的作用 BN的操作阶段 BN的操作流程 BN可以防止梯度消失吗 为什么归一化后还要放缩和平移 BN在GoogLeNet中的应用 参考资料 BN的由来 BN是由Google于2015年提出,论文是<Batch Normalization_ Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift>,这是一个深度神经网络训练的技巧,主要是让数据的分布变得一致,从而使得训练深层网络模型更加容易

一.前述 调优对于模型训练速度,准确率方面至关重要,所以本文对神经网络中的调优做一个总结. 二.神经网络超参数调优 1.适当调整隐藏层数对于许多问题,你可以开始只用一个隐藏层,就可以获得不错的结果,比如对于复杂的问题我们可以在隐藏层上使用足够多的神经元就行了, 很长一段时间人们满足了就没有去探索深度神经网络, 但是深度神经网络有更高的参数效率,神经元个数可以指数倍减少,并且训练起来也更快!(因为每个隐藏层上面神经元个数减少了可以完成相同的功能,则连接的参数就少了) 就好像直接画一个森林会很慢,但

上一篇博客先搭建了基础环境,并熟悉了基础知识,本节基于此,再进行深一步的学习. 接下来看看如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型,同时让模型参数的优化方法趋于高效.如同使用PyTorch中的自动梯度方法一样,在搭建复杂的神经网络模型的时候,我们也可以使用PyTorch中已定义的类和方法,这些类和方法覆盖了神经网络中的线性变换.激活函数.卷积层.全连接层.池化层等常用神经网络结构的实现.在完成模型的搭建之后,我们还可以使用PyTorch提供的类型丰富的优化函数来

3.1调试处理 (1)不同超参数调试的优先级是不一样的,如下图中的一些超参数,首先最重要的应该是学习率α(红色圈出),然后是Momentum算法的β.隐藏层单元数.mini-batch size(黄色圈出).再之后是Layer.learning rate decay(紫色圈出).最后是Adam算法中的β1.β2.ε. (2)用随机取值代替网格点取值.下图左边是网格点取值,如果二维参数中,一个参数调试的影响特别小,那么虽然取了25个点,其实只相当于取了5个不同的点:而右图中随机取值取了多少个点就代

Auto-Keras 是一个开源的自动机器学习库.Auto-Keras 的终极目标是允许所有领域的只需要很少的数据科学或者机器学习背景的专家都可以很容易的使用深度学习.Auto-Keras 提供了一系列函数来自动搜索深度学习模型的网络和超参数. 安装: pip install autokeras 样例: import autokeras as ak clf = ak.ImageClassifier() clf.fit(x_train, y_train) results = clf.predict

机器学习降维方法概括   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u014772862/article/details/52335970 最近刷题看到特征降维相关试题,发现自己了解的真是太少啦,只知道最简单的降维方法,这里列出了常见的降维方法,有些算法并没有详细推导.特征降维方法包括:Lasso,PCA,小波分析,LDA,奇异值分解SVD,拉普拉斯特征映射,SparseAutoEncoder,局部线性嵌入LLE,等距映射Isomap. 1