训练:model.fit()函数 fit(x=None, y=None, batch_size=None, epochs=, verbose=, callbacks=None, validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=, steps_per_epoch=None, validation_steps=None, val

一.早停法简介(Early Stopping)当我们训练深度学习神经网络的时候通常希望能获得最好的泛化性能(generalization performance,即可以很好地拟合数据).但是所有的标准深度学习神经网络结构如全连接多层感知机都很容易过拟合:当网络在训练集上表现越来越好,错误率越来越低的时候,实际上在某一刻,它在测试集的表现已经开始变差. 图1.理想中的训练集误差和验证集的误差 模型的泛化能力通常使用模型在验证数据集(validation set)上的表现来评估.随着网络的优化,我们

为了获得性能良好的神经网络,网络定型过程中需要进行许多关于所用设置(超参数)的决策.超参数之一是定型周期(epoch)的数量:亦即应当完整遍历数据集多少次(一次为一个epoch)?如果epoch数量太少,网络有可能发生欠拟合(即对于定型数据的学习不够充分):如果epoch数量太多,则有可能发生过拟合(即网络对定型数据中的“噪声”而非信号拟合). 早停法旨在解决epoch数量需要手动设置的问题.它也可以被视为一种能够避免网络发生过拟合的正则化方法(与L1/L2权重衰减和丢弃法类似). 目的还是解决

这一篇博客整理用TensorFlow实现神经网络正则化的内容. 深层神经网络往往具有数十万乃至数百万的参数,可以进行非常复杂的特征变换,具有强大的学习能力,因此容易在训练集上过拟合.缓解神经网络的过拟合问题,一般有两种思路,一种是用正则化方法,也就是限制模型的复杂度,比如Dropout.L1和L2正则化.早停和权重衰减(Weight Decay),一种是增大训练样本量,比如数据增强(Data Augmentation).这些方法的原理阐述可以看我之前整理的文章<深度学习之正则化方法>. 下面用

学卷积神经网络的理论的时候,我觉得自己看懂了,可是到了用代码来搭建一个卷积神经网络时,我发现自己有太多模糊的地方.这次还是基于MINIST数据集搭建一个卷积神经网络,首先给出一个基本的模型,然后再用Batch Norm.Dropout和早停对模型进行优化:在此过程中说明我在调试代码过程中遇到的一些问题和解决方法. 一.搭建基本的卷积神经网络 第一步:准备数据 在<Hands on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow>这本书上,用的

数据集介绍 共有506个样本,拆分为404个训练样本和102个测试样本 该数据集包含 13 个不同的特征: 人均犯罪率. 占地面积超过 25000 平方英尺的住宅用地所占的比例. 非零售商业用地所占的比例(英亩/城镇). 查尔斯河虚拟变量(如果大片土地都临近查尔斯河,则为 1:否则为 0). 一氧化氮浓度(以千万分之一为单位). 每栋住宅的平均房间数. 1940 年以前建造的自住房所占比例. 到 5 个波士顿就业中心的加权距离. 辐射式高速公路的可达性系数. 每 10000 美元的全额房产税率.

AI面试必备/深度学习100问1-50题答案解析 2018年09月04日 15:42:07 刀客123 阅读数 2020更多 分类专栏: 机器学习   转载:https://blog.csdn.net/T7SFOKzorD1JAYMSFk4/article/details/80972658 1.梯度下降算法的正确步骤,(正确步骤dcaeb)(梯度下降法其实是根据函数的梯度来确定函数的极小值),这里的问题与其说是梯度下降算法的步骤不如说类似图图像分类训练的整个流程:网络初始化-输入to输出-期望输

一年前,我决定开始探索生成式对抗网络(GANs).自从我对深度学习产生兴趣以来,我就一直对它们很着迷,主要是因为深度学习能做到很多不可置信的事情.当我想到人工智能的时候,GAN是我脑海中最先出现的一个词. GANs生成的人脸(StyleGAN) 但直到我第一次开始训练GAN时,我才发现了这种有趣算法的双面性:训练极其困难.确实,在我尝试之前,我从论文上和其他人的尝试中了解到这一点,但我一直认为他们夸大了一个本来很小但很容易克服的问题. 事实证明我错了. 当我尝试生成与传统的MNIST案例不同的东

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/logistic-regression/ 逻辑回归会生成一个介于 0 到 1 之间(不包括 0 和 1)的概率值,而不是确切地预测结果是 0 还是 1. 1- 计算概率 许多问题需要将概率估算值作为输出.逻辑回归是一种极其高效的概率计算机制,返回的是概率(输出值始终落在 0 和 1 之间).可以通过如下两种方式使用返回的概率: “按原样”:“原样”使用返回的概率(例如

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/regularization-for-simplicity 正则化指的是降低模型的复杂度以减少过拟合. 1- L₂正则化 泛化曲线:显示的是训练集和验证集相对于训练迭代次数的损失. 如果说某个模型的泛化曲线显示:训练损失逐渐减少,但验证损失最终增加.那么就可以说,该模型与训练集中的数据过拟合.根据奥卡姆剃刀定律,或许可以通过降低复杂模型的复杂度来防止过拟合,这种原则称

模型开发者通过以下方式来调整正则化项的整体影响:用正则化项的值乘以名为 lambda(又称为正则化率)的标量.也就是说,模型开发者会执行以下运算: $$\text{minimize(Loss(Data|Model)} + \lambda \text{ complexity(Model))}$$ 执行 L2 正则化对模型具有以下影响: 使权重值接近于 0(但并非正好为 0) 使权重的平均值接近于 0,且呈正态(钟形曲线或高斯曲线)分布. 增加 lambda 值将增强正则化效果. 例如,lambda

BP: 正向计算loss,反向传播梯度. 计算梯度时,从输出端开始,前一层的梯度等于activation' *(与之相连的后一层的神经元梯度乘上权重的和). import torch from torch import nn from torch.autograd import Variable x_data = [1.0, 2.0, 3.0] y_data = [2.0, 4.0, 6.0] # Any random value w = Variable(torch.Tensor([1.0])

使用Keras中文文档学习 基本概念 Keras的核心数据结构是模型,也就是一种组织网络层的方式,最主要的是序贯模型(Sequential).创建好一个模型后就可以用add()向里面添加层.模型搭建完毕后需要使用complie()来编译模型,之后就可以开始训练和预测了(类似于sklearn). Sequential其实是模型的一种特殊情况,单输入单输出,层与层之间只有相邻关系.而通用的模型被称为函数式模型(function model API),支持多输入多输出,层与层之间可以任意相连. Ker

目录 基于 Keras 用 LSTM 网络做时间序列预测 问题描述 长短记忆网络 LSTM 网络回归 LSTM 网络回归结合窗口法 基于时间步的 LSTM 网络回归 在批量训练之间保持 LSTM 的记忆 在批量训练中堆叠 LSTM 网络 总结 扩展阅读 本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series Prediction with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras 原文使用 python 实现模型

Bezout定理: 对于任意整数a,b,存在一对整数x,y满足:a*x+b*y=gcd(a,b) 证明如下: 在欧几里得算法的最后一步:b=0,即:gcd(a,0)=a 对于b>0,根据欧几里得算法gcd(a,b)=gcd(b,a%b).假设存在一对x,y满足:b*x+(a%b)*y=gcd(b,a%b) 因为b*x+(a%b)*y=b*x+(a-b*(a/b))*y=a*y+b*(x-(a/b)*y)   //规定这里和下一行的除号'/'是向下取整. 所以令x'=y,y'=x-(a/b)*y,

理查德·费曼 费曼简介 理查德·菲利普斯·费曼(Richard Phillips Feynman),出生于1918年5月11日,是美籍犹太裔物理学家,曾在1965年获得诺贝尔物理学奖,也被认为是继爱因斯坦之后最睿智的理论物理学家. 费曼在普林斯顿大学讲课时,课堂上总是妙趣横生.他善于把枯燥.抽象的知识用简单化,形象化的语言精确的表达出来,前来听他上课的学生挤爆了教室.学生们记录总结的费曼物理学讲义一直被所有从事物理的人奉为经典和圣经. 费曼学习法步骤 第一步:选择一个你想要理解的概念 明确需要学

  # 贪心算法求解货币兑换问题 # 货币系统有 n 种硬币,面值为 v1,v2,v3...vn,其中 v1=1,使用总值money与之兑换,求如何使硬币的数目最少,即 x1,x2,x3...xn 之和最小 # 输入:各种货币的面值 v1,v2,v3...vn:要兑换的总值 money # 输出:兑换得到最少的货币数量   1 # 修改面额 2 v = [50,10,5,2,1] 3 # 修改要兑换的货币量money 4 money = 253 5 # 每种货币初始数量为 0 6 x = [0]

书籍位置: /Users/baidu/Documents/Data/Interview/机器学习-数据挖掘/<机器学习_周志华.pdf> 一共442页.能不能这个周末先囫囵吞枣看完呢.哈哈哈. 当然了,我觉得Spark上面的实践其实是非常棒的.有另一个系列文章讨论了Spark. 还有另一篇读书笔记(Link)是关于<机器学习实战>.实战经验也很重要. P1 一般用模型指全局性结果(例如决策树),用模式指局部性结果(例如一条规则). P3 如果预测的是离散值,那就是分类-classi

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

博客断更了一周,干啥去了?想做个聊天机器人出来,去看教程了,然后大受打击,哭着回来补TensorFlow和自然语言处理的基础了.本来如意算盘打得挺响,作为一个初学者,直接看项目(不是指MINIST手写数字识别这种),哪里不会补哪里,这样不仅能学习到TensorFlow和算法知识,还知道如何在具体项目中应用,学完后还能出来一个项目.是不是要为博主的想法双击666?图样! 现在明白了什么叫基础不牢地动山摇,明白了什么叫步子太大直接就放弃,明白了我是适合循序渐进的学习,暂时不适合对着项目直接干. 同时