怎么全是重名
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Deep Learning（wu--84）

文章目录

  • 2
    • 偏差和方差
    • 正则化
    • 梯度消失\爆炸
    • 权重初始化
    • 导数计算
    • 梯度检验
    • Optimization
      • Mini-Batch 梯度下降法
      • 指数加权平均
      • 偏差修正
      • RMSprop
      • Adam
      • 学习率衰减
      • 局部最优问题
    • 调参
      • BN
      • softmax
    • framework

2

偏差和方差

唔，这部分在机器学习里讲的更好点
Deep Learning（wu--84）_第1张图片
训练集误差大（欠拟合）—高偏差，验证集误差大—高方差（前提 ：训练集和验证集来自相同分布）Deep Learning（wu--84）_第2张图片

正则化

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Deep Learning（wu--84）_第4张图片
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dropout随机失活，消除一些节点的影响，但为了不影响整体得 / keep-prob，补偿归零带来的损失，确保a3期望值不变
dropout仅在训练过程中进行
为了保证神经元输出激活值的期望值与不使用dropout时一致
我们结合概率论的知识来具体看一下：假设一个神经元的输出激活值为a，在不使用dropout的情况下，其输出期望值为a，如果使用了dropout，神经元就可能有保留和关闭两种状态，把它看作一个离散型随机变量，它就符合概率论中的0-1分布，其输出激活值的期望变为 p*a+(1-p)*0=pa，此时若要保持期望和不使用dropout时一致，就要除以 p


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Deep Learning（wu--84）_第7张图片

梯度消失\爆炸

权重初始化

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导数计算


双边差分误差要小于单边

梯度检验

通过双边差分检验dθ是否准确
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Optimization

Mini-Batch 梯度下降法


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指数加权平均

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偏差修正

可以在早期获得更好的估测Deep Learning（wu--84）_第13张图片

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RMSprop

Adam


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学习率衰减

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局部最优问题

通常来说不会困在极差的局部最优中，当你训练较大的神经网络，存在大量参数。cost function J会被定义在较高的空间（容易出现鞍点，即右图中的saddle point）

调参

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BN

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BN不用加b（bias），因为归一化的过程中（均值）会将b给抵消
ex：x - μ —> (x+b) - (μ+b)
BN能起码保证均值为0方差为1，减弱了前层参数和后层参数作用之间的联系
可以避免前面层的参数变化导致激活函数变化过大，进而导致后面层不好学习的情况
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BN一次只能处理一个mini-batch数据
BN还有轻微的正则化功能：正则化通过增加噪声防止过拟合，norm通过调整input的分布来降低训练集改变对后面层的影响，但会带来噪音，所以也有轻微正则化作用
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softmax

Deep Learning（wu--84）_第27张图片
首先用softmax将logits转换成一个概率分布，然后取概率值最大的作为样本的分类 。softmax的主要作用其实是在计算交叉熵上，将logits转换成一个概率分布后再来计算，然后取概率分布中最大的作为最终的分类结果，这就是将softmax激活函数应用于多分类中
一个输出结果（概率最大）


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Deep Learning（wu--84）_第29张图片
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framework

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    多线程之--2种办法让HashMap线程安全 多线程之--synchronized 和reentrantlock的优缺点 多线程之--2种JAVA乐观锁的比较( NonfairSync VS. FairSync)     HashMap不是线程安全的,往往在写程序时需要通过一些方法来回避.其实JDK原生的提供了2种方法让HashMap支持线程安全.  
  • Spring Security（04）——认证简介 234390216 Spring Security认证过程
    认证简介 目录 1.1     认证过程 1.2     Web应用的认证过程 1.2.1    ExceptionTranslationFilter 1.2.2    在request之间共享SecurityContext   1
  • Java 位运算 Javahuhui java位运算
    // 左移( << ) 低位补0 // 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 然后左移2位后，低位补0： // 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1000 System.out.println(6 << 2);// 运行结果是24 // 右移( >> ) 高位补"
  • mysql免安装版配置 ldzyz007 mysql
    1、my-small.ini是为了小型数据库而设计的。不应该把这个模型用于含有一些常用项目的数据库。 2、my-medium.ini是为中等规模的数据库而设计的。如果你正在企业中使用RHEL,可能会比这个操作系统的最小RAM需求(256MB)明显多得多的物理内存。由此可见，如果有那么多RAM内存可以使用，自然可以在同一台机器上运行其它服务。 3、my-large.ini是为专用于一个SQL数据
  • MFC和ado数据库使用时遇到的问题 你不认识的休道人 sqlC++mfc
    =================================================================== 第一个 =================================================================== try{ CString sql; sql.Format("select * from p
  • 表单重复提交Double Submits rensanning double
    可能发生的场景： *多次点击提交按钮 *刷新页面 *点击浏览器回退按钮 *直接访问收藏夹中的地址 *重复发送HTTP请求（Ajax） （1）点击按钮后disable该按钮一会儿，这样能避免急躁的用户频繁点击按钮。 这种方法确实有些粗暴，友好一点的可以把按钮的文字变一下做个提示，比如Bootstrap的做法： http://getbootstrap.co
  • Java String 十大常见问题 tomcat_oracle java正则表达式
    　1.字符串比较，使用“==”还是equals()? 　　"=="判断两个引用的是不是同一个内存地址(同一个物理对象)。 　　equals()判断两个字符串的值是否相等。 　　除非你想判断两个string引用是否同一个对象，否则应该总是使用equals()方法。 　　如果你了解字符串的驻留(String Interning)则会更好地理解这个问题。 　 　
  • SpringMVC 登陆拦截器实现登陆控制 xp9802 springMVC
    思路，先登陆后，将登陆信息存储在session中，然后通过拦截器，对系统中的页面和资源进行访问拦截，同时对于登陆本身相关的页面和资源不拦截。   实现方法： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他