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深度学习Bible学习笔记：第一章 前言
写在前面：请务必踏踏实实看书，结合笔记或视频来理解学习，任何技术，啃砖头是最扎实最系统的，为避免知识碎片化，切忌抛却书本的学习！！！ 一什么是深度学习1关于AI：AI系统必须具备从原始数据提取模式的能力——机器学习；算法性能依赖于数据表示（表示学习）；传统机器学习：人工提取特征深度学习：源于并高于传统神经网络，通过深度结构，从简单概念构建复杂概念，自动发现提取分布式特征，完成模型学习（个人定义，非权威）2006，hinton首次提出。2特点：自动提取特征；层级抽象。二跟机器学习什么关系DL源于ML，但是高于ML；DL是AI的一大分支；DL是深层神经网络，一般4-5层以上；DL是表示学习中的一种。三DFN概要DFN：深度前馈网络，或前馈神经网络（FFN）/多层感知机（MLP）；目标：近似模拟某个函数fy=f(x,θ) 学习参数θ的值，得到最佳函数近似 注：并非完美模拟大脑，知识实现统计泛化，函数近似机。源于大脑，远远比不上大脑。结构：前馈（feedforward）：信息一直往下流动，一路向前，不回头！例如：CNN反馈（feedbackward）：前馈的扩展，...
深度学习实验系列（1）
开篇粘贴导师的几句话：最近准备趁着几位开题，把神经网络，深度学习方面的内容系统的挖挖。要学习深度学习，多少要了解一下神经网络，神经网络的典型就是BP，而BP本身是很简单的。我们前面就从这几个资料（关于资料，我会在接下来的内容中一一展开）开始吧。一、perception感知器算法先说一下感知器算法。引例：判断一个人是否长得帅？？？有如下feature：身高，体重，三围，颜值，学习成绩（帅的人学习成绩好的少...为何如此说先不讨论，本人作为女生，认为此说法并无什么依据）等等。假设有一个标准：每一个评分项给予多少分的权重，当所有feature与权重相乘的和大于某一个值的时候，那这个人就是帅哥！！例子：180*5+150*3+....>1000帅哥！小于则.....感知器任务：通过已知的实例调节权重，使其能够预测出未知实例的结果。符号表示：if (w1*x1+w2*x2+.......>b)returntrueelse returnfalse由于b是常数，我们可以将b...
深度学习：参数(parameters)和超参数(hyperparameters)
由模型通过学习得到的变量，比如权重和偏置 根据经验进行设定，影响到权重和偏置的大小，比如迭代次数、隐藏层的层数、每层神经元的个数、学习速率等 ...
深度学习最全优化方法总结比较及在tensorflow实现
版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.csdn.net/u010899985/article/details/81836299梯度下降算法针对凸优化问题原则上是可以收敛到全局最优的，因为此时只有唯一的局部最优点。而实际上深度学习模型是一个复杂的非线性结构，一般属于非凸问题，这意味着存在很多局部最优点（鞍点），采用梯度下降算法可能会陷入局部最优，这应该是最头疼的问题。这点和进化算法如遗传算法很类似，都无法保证收敛到全局最优。因此，我们注定在这个问题上成为“高级炼丹师”。可以看到，梯度下降算法中一个重要的参数是学习速率，适当的学习速率很重要：学习速率过小时收敛速度慢，而过大时导致训练震荡，而且可能会发散。理想的梯度下降算法要满足两点：收敛速度要快；能全局收敛。为了这个理想，出现了很多经典梯度下降算法的变种，下面将分别介绍它们。SGD梯度下降算法（GradientDescentOptimization）是神经网络模型训练最常用的优化算法。梯度下降算法背后的原理：目标函数J(θ)关于参数θ的梯度将是目...
深度学习剖根问底: Adam优化算法的由来
在调整模型更新权重和偏差参数的方式时，你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果？应该用梯度下降，随机梯度下降，还是Adam方法？这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别，以及如何选择最佳的优化方法。我们应该使用哪种优化器？在构建神经网络模型时，选择出最佳的优化器，以便快速收敛并正确学习，同时调整内部参数，最大程度地最小化损失函数。Adam在实际应用中效果良好，超过了其他的自适应技术。如果输入数据集比较稀疏，SGD、NAG和动量项等方法可能效果不好。因此对于稀疏数据集，应该使用某种自适应学习率的方法，且另一好处为不需要人为调整学习率，使用默认参数就可能获得最优值。如果想使训练深层网络模型快速收敛或所构建的神经网络较为复杂，则应该使用Adam或其他自适应学习速率的方法，因为这些方法的实际效果更优。希望你能通过这篇文章，很好地理解不同优化算法间的特性差异...
【深度学习】深入理解Batch Normalization批标准化
/这几天面试经常被问到BN层的原理，虽然回答上来了，但还是感觉答得不是很好，今天仔细研究了一下BatchNormalization的原理，以下为参考网上几篇文章总结得出。 BatchNormalization作为最近一年来DL的重要成果，已经广泛被证明其有效性和重要性。虽然有些细节处理还解释不清其理论原因，但是实践证明好用才是真的好，别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经验领先于理论分析的偏经验的一门学问。本文是对论文《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift》的导读。 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。 接下来一步一步的理解什么是BN。 为什么深度神经网络随着网络深度加深，训练起...
深度学习调参技巧
完整机器学习实现代码GitHub欢迎转载，转载请注明出处https://www.cnblogs.com/huangyc/p/10111234.html欢迎沟通交流：339408769@qq.com1.前言2.深度学习中的主要参数3.自动调参3.1GirdSearch3.2RandomSearch3.3BayesianOptimization4.深度学习效果不好5.画图 回到顶部我们在学习人工智能的时候，不管是机器学习还是深度学习都需要经历一个调参的过程，参数的好坏直接影响这模型效果的好坏。今天我们介绍下在深度学习中，调参的技巧主要分为哪些。回到顶部学习率（learningrate）：学习率的取值一般是1、0.1、0.01、0.001等，我的建议是学习率从大到小，因为大的学习率运算的快，验证错误的速度快。并且我们的学习的过程一般通过Adam进行动态调整，基本问题不大。网络层数：先从1层开始。每层结点数：16，32，128，超过1000的情况比较少见。batchsize: 128左右开始。batch取太大会陷入局部最小值，batch取太小会抖动厉害，因此要选择一个合适的...
深度学习调参技巧总结
做dl也有一段时间了，积累了一些经验，也在网上看到一些别人的经验。 为了面试，结合知乎上面的问答，我也总结了一下，欢迎大家补充。知乎深度学习调参有哪些技巧？一.初始化 有人用normal初始化cnn的参数，最后acc只能到70%多，仅仅改成xavier，acc可以到98%。二.从理解CNN网络以产生直觉去调参数的角度考虑，应该使用可视化 可视化（知乎用户杨军）1.VisualizeLayerActivations 原则上来说，比较理想的layeractivation应该具备sparse和localized的特点。 如果训练出的模型，用于预测某张图片时，发现在卷积层里的某个featuremap的activationmatrix可视化以后，基本跟原始输入长得一样，基本就表明出现了一些问题，因为这意味着这个featuremap没有学到多少有用的东西。2.VisualizeLayerWeights 除了可视化隐藏层的activation以外，可视化隐藏层的模型weight矩阵也能帮助我们获得一些insights。3.Embedding...
深度学习网络调参技巧
本文转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24720954?utm_source=zhihu&utm_medium=social 转载请注明：炼丹实验室之前曾经写过一篇文章，讲了一些深度学习训练的技巧，其中包含了部分调参心得：深度学习训练心得。不过由于一般深度学习实验，相比普通机器学习任务，时间较长，因此调参技巧就显得尤为重要。同时个人实践中，又有一些新的调参心得，因此这里单独写一篇文章，谈一下自己对深度学习调参的理解，大家如果有其他技巧，也欢迎多多交流。由于深度学习实验超参众多，代码风格良好的实验环境，可以让你的人工或者自动调参更加省力，有以下几点可能需要注意：将各个参数的设置部分集中在一起。如果参数的设置分布在代码的各个地方，那么修改的过程想必会非常痛苦。可以输出模型的损失函数值以及训练集和验证集上的准确率。可以考虑设计一个子程序，可以根据给定的参数，启动训练并监控和周期性保存评估结果。再由一个主程序，分配参数以及并行启动一系列子程序。画图是一个很好的习惯，一般是训练数据遍历一轮以后，就输出一下训练集和验证集准确率。同时画到一张图上。这...
深度学习调参策略（二）
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(LeraningRate)、权值初始化(WeightInitialization)、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实践课，而不是理论课。懂神经网络可能只要一小时，但是调神经网络可能要几天。https://zhuanlan.zhihu.com/p/24720954#! 英文介绍:]http://lamda.nju.edu.cn/weixs/project/CNNTricks/CNNTricks.html知乎上的一些比较好的解答:https://www.zhihu.com/question/41631631?from=profile_question_cardhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/24720954#! 没做过CNN,RNN，调过连续值DNN，以下经验仅限于CTR1.样本要足够随机...
深度学习调参策略（一）
经常会被问到你用深度学习训练模型时怎么样改善你的结果呢？然后每次都懵逼了，一是自己懂的不多，二是实验的不多，三是记性不行忘记了。所以写这篇博客，记录下别人以及自己的一些经验。IlyaSutskever（Hinton的学生）讲述了有关深度学习的见解及实用建议： 获取数据：确保要有高质量的输入/输出数据集，这个数据集要足够大、具有代表性以及拥有相对清楚的标签。缺乏数据集是很难成功的。预处理：将数据进行集中是非常重要的，也就是要使数据均值为0，从而使每个维度的每次变动为1。有时，当输入的维度随量级排序变化时，最好使用那个维度的log(1+x)。基本上，重要的是要找到一个0值的可信编码以及自然分界的维度。这样做可使学习工作得更好。情况就是这样的，因为权值是通过公式来更新的：wij中的变化proptoxidL/dyj（w表示从层x到层y的权值，L是损失函数）。如果x的均值很大（例如100），那么权值的更新将会非常大，并且是相互关联的，这使得学习变得低劣而缓慢。保持0均值和较小的方差是成功的关键因素。批处理：在如今的计算机上每次只执行一个训练样本是很低效的。反之如果进行的是128个例子的...
深度学习_调参经验
面对一个图像分类问题，可以有以下步骤：1.建立一个简单的CNN模型，一方面能够快速地run一个模型，以了解这个任务的难度卷积层1：卷积核大小3*3，卷积核移动步长1，卷积核个数64，池化大小2*2，池化步长2，池化类型为最大池化，激活函数ReLU。卷积层2：卷积核大小3*3，卷积核移动步长1，卷积核个数128，池化大小2*2，池化步长2，池化类型为最大池化，激活函数ReLU。卷积层3：卷积核大小3*3，卷积核移动步长1，卷积核个数256，池化大小2*2，池化步长2，池化类型为最大池化，激活函数ReLU。全连接层：隐藏层单元数1024，激活函数ReLU。分类层：隐藏层单元数10，激活函数softmax。参数初始化，所有权重矩阵使用random_normal(0.0,0.001)，所有偏置向量使用constant(0.0)。使用crossentropy作为目标函数，使用Adam梯度下降法进行参数更新，学习率设为固定值0.001。 该网络是一个有三层卷积层的神经网络，能够快速地完成图像地特征提取。全连接层用于将图像特征整合成分类特征，分类层用于分类。crossentropy也是最常...
深度学习调参经验汇总
/此篇文章是在原创教程这个栏目下，但实际上是一篇汇总整理文章。相信大家在做深度学习时对调参尤为无奈，经验不足乱调一通，或者参数太多无从下手，我也如此。希望通过此文汇总网上一些调参的经验方法，供大家参考。此文会对网上每一篇调参文章做简练的总结与提炼，以此为此文的组成单元，并附上原文的链接。如果遇到不对的地方，欢迎指正~本文也将不定期更新，最后祝大家调参（炼金）顺利！ 人工智障 炼金大法 你已经是成熟的算法了，要学会自己调参case1：网络错误没有正确训练，损失完全不收敛。可能两种原因：1，错误的inputdata，网络无法学习。2，错误的网络，网络无法学习。解决办法：（1）请检测自己的数据是否存在可以学习的信息，这个数据集中的数值是否泛化（防止过大或过小的数值破坏学习）。（2）如果是错误的数据则你需要去再次获得正确的数据，如果是数据的数值异常我们可以使用zscore函数来解决这个问题（3）如果是网络的错误，则希望调整网络，包括：网络深度，非线性程度，分类器的种类等等。case2：部分收敛。可能原因：1.underfitting，就是网络的分类太简单了没办法去...
深度学习调参经验
作者：CaptainJack链接：https://www.zhihu.com/question/25097993/answer/127472322来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。我现在的工作内容主要就是使用CNN做CV任务.干调参这种活也有两年时间了.我的回答可能更多的还是侧重工业应用,技术上只限制在CNN这块. 先说下我的观点,调参就是trial-and-error.没有其他捷径可以走.唯一的区别是有些人盲目的尝试,有些人思考后再尝试. 快速尝试,快速纠错这是调参的关键.看了杨军的回答.对于这个回答,下面的评论里面@纪秋佳说的很对.这个回答主要内容更多的是侧重理解网络.而非训练网络. 我要再强调下, 杨军的回答更多的涉及是理解网络而非训练网络.是的,没错.你看完回答中的所有内容,对不起,你还是不知道怎么实际训练一个网络,尤其是复杂任务下的网络(因为简单任务根本不需要,直接上来效果就会很好,除非你要刷简单任务的排行榜).首先说下可视化:我个人的理解,对于可视化,更多的还是帮助人类以自己熟悉的方式来观察...
深度学习面试题29：GoogLeNet(Inception V3)
在《深度学习面试题20：GoogLeNet(InceptionV1)》和《深度学习面试题26：GoogLeNet(InceptionV2)》中对前两个Inception版本做了介绍，下面主要阐述V3版本的创新点使用非对称卷积分解大filtersInceptionV3中在网络较深的位置使用了非对称卷积，他的好处是在不降低模型效果的前提下，缩减模型的参数规模，在《深度学习面试题27：非对称卷积(AsymmetricConvolutions)》中介绍过。end_point='Mixed_6d'withtf.variable_scope(end_point):withtf.variable_scope('Branch_0'):branch_0=slim.conv2d(net,depth(192),[1,1],scope='Conv2d_0a_1x1')withtf.variable_scope('Branch_1'):branch_1=slim.conv2d(net,depth(160),[1,1],scope='Conv2d_0a_1x1')branch_1=slim.conv2d(bran...