被自己蠢哭了
被自己蠢哭了

机器学习杂记

过拟合处理方法：
早停
正则化
dropout
数据增广

避免局部极小值方法：

  • 以不同的初始值来训练网络，最终选取最小的。
  • 使用模拟退火技术。模拟退火在每一步都以一定的概率接受比当前解更差的结果，从而有助于跳出局部极小。在每一步迭代过程中，接受次优解的概率要随着时间的推移而逐渐降低，从而保证算法稳定。
  • 使用随机梯度下降。与标准梯度下降精确计算梯度不同，随机梯度下降算法在计算梯度时加入了随机因素。于是，即使陷入局部极小值，它计算的梯度仍有可能不为零，这样就有机会跳出局部极小。
    需要注意的是：以上算法大多是启发式方法，理论上缺乏保障。

Must know Tips/Tricks in deep neural networks：
数据增广
图像的预处理
网络的初始化
训练时的技巧
激活函数的选择
不同的正则化
从数据中的发现
同时使用多个神经网络的方法

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