的问题:(好吧,这块受训练水平的影响,还是借鉴另一篇博客的翻译:神经网络六大坑) 1,you d ...
摘要:本文介绍了创建神经网络时使用的多种优化器,并讲述了如何使用优化器让训练网络更快。 通过使用Numpy来创建神经网络,让我意识到有哪些因素影响着神经网络的性能。架构 超参数值 参数初始化,仅是其中的一部分,而这次我们将致力于对学习过程的速度有巨大影响的决策,以及所获得的预测的准确性 对优化策略的选择。我们会研究很多流行的优化器,研究它们的工作原理,并进行对比。 你在GitHub上可以找到所有 ...
2018-11-27 15:44 0 652 推荐指数:
的问题:(好吧,这块受训练水平的影响,还是借鉴另一篇博客的翻译:神经网络六大坑) 1,you d ...
在前面的博客人工神经网络入门和训练深度神经网络,也介绍了与本文类似的内容。前面的两篇博客侧重的是如何使用TensorFlow实现,而本文侧重相关数学公式及其推导。 1 神经网络基础 1.1 单个神经元 一个神经元就是一个计算单元,传入$n$个输入,产生一个输出,再应用于激活函数。记$n$维 ...
前言 Colaboratory 是一个 Google 研究项目,旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境,不需要进行任何设置就可以使用,并且完全在云端运行。Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https ...
Colaboratory 是一个 Google 研究项目,旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境,不需要进行任何设置就可以使用,并且完全在云端运行。Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com ...
layers介绍 Flatten和Dense介绍 优化器 损失函数 compile用法 第二个是onehot编码 模型训练 model.fit 两种创建模型的方法 ...
为什么要加速神经网络,数据量太大,学习效率太慢。越复杂的神经网络 , 越多的数据,需要在训练神经网络的过程上花费的时间也就越多。原因很简单,就是因为计算量太大了。可是往往有时候为了解决复杂的问题,复杂的结构和大数据又是不能避免的,所以需要寻找一些方法, 让神经网络训练变得快起来。为了便于理解 ...
神经网络训练的过程可以分为三个步骤 1.定义神经网络的结构和前向传播的输出结果 2.定义损失函数以及选择反向传播优化的算法 3.生成会话并在训练数据上反复运行反向传播优化算法 神经元 神经元是构成神经网络的最小单位,神经元的结构如下 一个神经元可以有多个输入和一个输出,每个神经 ...
参数初始化 是否可以将全部参数初始化为0 同一层的任意神经元都是同构的 它们的输入输出都相同,因此前向反向传播的取值完全相同 训练一直是对称的,同一层参数都是相同的 随机初始化参数 初始化参数为取值范围\((-\dfrac ...