mini-batch

详解 | Dropout为何能防止过拟合？

注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大杀器，但对于其为何有效，却众说纷纭。
AI科技大本营·2018-08-22 17:30

如何使用Dropout去防止过拟合

注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大杀器，但对于其为何有效，却众说纷纭。
忍耐恒_至拙胜至巧·2018-08-16 21:32

吴恩达机器学习笔记 —— 18 大规模机器学习

本章讲了梯度下降的几种方式：batch梯度下降、mini-batch梯度下降、随机梯度下降。也讲解了如何利用mapreduce或者多cpu的思想加速模型的训练。
xingoo·2018-08-04 09:00

神经网络训练的一些建议（优化算法）

mini-batch梯度下降法相信有一定深度学习常识的人都知道梯度下降使用batch梯度下降法时，每次迭代你都需要历遍整个训练集，可以预期每次迭代成本都会下降，所以如果成本函数J是迭代次数的一个函数，它应该会随着每次迭代而减少
Ding_xiaofei·2018-08-03 15:20

机器学习：基于MNIST的BP神经网络

二、算法核心思想分析利用sigmoid神经元构建神经网络，使用前馈神经网络实现mini-batch随机梯度下降学习算法，使用反向传播计算梯度,更新权重(weights)和偏置(biases)。
ForTheDreamSMS·2018-07-27 21:44

梯度下降算法总结 (FG,SG,SAG,mini-batch,Momentum等等)

1引言机器学习是指通过计算机学习数据中的内在规律性信息，获得新的经验和知识，以提高计算机的智能性，使计算机能够像人那样去决策[1]。通常我们在学习一个模型时首先要收集大量关于这个问题的数据，其目标属性作为样本标签是已知的，记为y.其次根据实际问题建立预测模型，预测模型对样本标签的预测为h(x)，显然y与h(x)之间的误差越小越好，这个误差被称为损失函数。因此，机器学习中的许多问题都可以归结为：计算
Oscar2018·2018-07-23 15:29

吴恩达作业11：残差网络实现手势数字的识别（基于 keras）+tensorbord显示loss值和acc值

残差网络实现手写数字识别数据集地址：https://download.csdn.net/download/fanzonghao/10551018首先来resnets_utils.py,里面有手势数字的数据集载入函数和随机产生mini-batch
DL_fan·2018-07-20 21:51

吴恩达作业8：三层神经网络实现手势数字的识别（基于tensorflow）

数据集的载入，随机产生mini-batch放在tf_utils.py,代码如下importh5pyimportnumpyasnpimporttensorflowastfimportmathdefload_dataset
ZongHaoFan·2018-07-19 13:42

pytorch DataLoader 自定义数据集

pytorch提供了一种数据处理的方式，能够生成mini-batch的数据，在训练和测试的时候进行多线程处理，加快准备数据的速度。
牛丸4·2018-07-16 12:30

TensorFlow入门：学习率衰减

学习率衰减(learningratedecay)加快学习算法的一个办法就是随时间慢慢减少学习率,我们将之称为学习率衰减(learningratedecay)概括假设你要使用mini-batch梯度下降法
M_Z_G_Y·2018-06-27 11:40

Dropout浅见

Dropout的理解1、神经网络dropout的使用情况在神经网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将一部分的训练数据暂时性的抛弃，对于随机梯度下降来说，由于随机丢弃部分数据，因此，每一个mini-batch
凌疯墨子·2018-05-06 10:20

对梯度下降的理解

这篇文章首先介绍了梯度，偏导数等，然后根据一个具体的例子“根据历史数据来预测当前房价”讲解梯度下降及其代码实现，在实例中使用了Mini-Batch梯度下降(Mini-BatchStochasticGradient
诗蕊·2018-04-28 12:08

2.2.6 学习率衰减

如图中蓝色线所示，当mini-batch不大的时候，噪声会比较明显。最后不会精确地收敛，而是在最小值附近不断地波动。
Einstellung·2018-04-24 00:00

2.2.1 mini-batch

这里我们先来讨论mini-batch梯度下降法mini-batch梯度下降法介绍如图所示我们传统的算法是执行一遍梯度算法要跑整个数据集，如果数据集很大，比如说有5千万，那么多次执行梯度下降法速度会很慢很慢
Einstellung·2018-04-23 19:47

Batch Normalization

Google在ICML文中描述的非常清晰，即在每次SGD时，通过mini-batch来对相应的activation做规范化操作，使得结果（输出信号各个维度）的均值为0，方差为1.而最后的“scaleandshift
hai008007·2018-03-29 21:43

TensorFlow学习笔记（6）读取数据

例如：然而实际中我们使用的通常不会是这种超级经典的数据集，如果我们有一组图像存储在磁盘上面，如何以mini-batch的形式把它们读取进来然后高效的送进网络训练？
aibbtcom·2018-03-10 19:07

深度学习: 如何训练网络

随机批处理随机批处理，mini-batch，一种在模型每轮(epoch)训练进行前将训练数据集随机打乱(shuffle)的训练机制。可以防止被模型猜到“出样本顺序”。作用：防过拟合。
JNingWei·2018-02-03 15:03

keras搬砖系列-BN层

批规范化，每次SGD的时候，采用mini-batch的时候对相应的activation做一次规范化，使得结果的均值为0，方差为1，最后的scaleandshift操作则是为了因训练所需刻意加入的BN能够有可能还原最
googler_offer·2018-01-19 00:56

关于深度学习中的Batch normalization的理解

BN的原理批规范化（Batchnormalization）是深度学习中经常见到的一种训练trick，指在采用梯度下降法训练DNN时，对网络层中每个mini-batch的数据进行归一化，使其均值变为0，方差变为
Blateyang·2018-01-18 23:12

Coursera | Andrew Ng (02-week-2-2.2)—理解 mini-batch 梯度下降法

该系列仅在原课程基础上部分知识点添加个人学习笔记，或相关推导补充等。如有错误，还请批评指教。在学习了AndrewNg课程的基础上，为了更方便的查阅复习，将其整理成文字。因本人一直在学习英语，所以该系列以英文为主，同时也建议读者以英文为主，中文辅助，以便后期进阶时，为学习相关领域的学术论文做铺垫。-ZJCoursera课程|deeplearning.ai|网易云课堂转载请注明作者和出处：ZJ微信公众
ZJ_Improve·2018-01-18 19:29

cnn调优总结

使用大约128（0.005）到256（0.01）的mini-batch大小
一个新新的小白·2018-01-05 15:30

深度学习—加快梯度下降收敛速度（一）：mini-batch、Stochastic gradient descent

本文将介绍mini-batch与Stochasticgradientdescent方法。1.mini-batch之前的梯度下降法是将训练集所有的梯度计算之后，再更新参数，这样大
秋风05·2017-12-21 15:17

神经网络优化算法之不一样的梯度下降

今天我们又将提出另一优化算法——Mini-batch。
jingyi130705008·2017-12-13 18:57

smooth_L1_loss_layer.cpp源码阅读

公式SmoothL1LossLayer计算一张图片的损失函数，对应于下图加号右边部分:i是mini-batch中anchor的索引pi是目标的预测概率pi*是groundtruth,有物体时为1，否则为
TreeNewBee_hh·2017-12-11 06:50

深度学习之momentum，RMSprop，Adam优化算法

momentum算法：除了batch/mini-batch/stochasticgradientdescent梯度下降法，还有一种算法叫做momentum梯度下降法，运行速度几乎总是快于标准的地图下降法
物理小乾乾·2017-11-25 09:50

Keras 学习心得

基础知识batch_size:Keras常用mini-batch更新权重方式，既可以克服SGD（随机梯度下降）的陷入局部最优情况，也可以解决批梯度（每轮均把所有样本遍历一次）的样本容量过大问题。
manbabe·2017-11-17 16:24

CNN中的dropout理解

注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大
Dod_Jdi·2017-10-28 21:10

CNN中的dropout理解

注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大
Dod_Jdi·2017-10-28 21:10

理解神经网络中的Dropout

注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。
SuPhoebe·2017-09-28 10:06

Batch Normalization反方向传播求导

BN网络的训练和推断按照BN方法，输入数据x会经过变化得到BN(x)，然后可以通过随机梯度下降进行训练，标准化是在mini-batch上所以是非常高效的。但是对于推断我们希望输出只取决于输入，而对于
dongapple·2017-08-04 10:56

大规模机器学习：SGD，mini-batch和MapReduce

因为不知道原文的链接，在此向原作者表达歉意。大规模机器学习注：本文内容来自网友的博客及AndrewNG在coursera上的机器学习公开课，感兴趣的同学可以去看原始视频，此处不提供链接机器学习在这几年得到快速发展，一个很重要的原因是LargeDataset（大规模数据），这节课就来介绍用机器学习算法处理大规模数据的问题。关于数据的重要性，有一句话是这么说的：然而，当数据量过大时，计算的复杂度会增加
code_caq·2017-06-16 12:35

读台大李宏毅教授深度学习课件的笔记

写在前面课程1:深度学习简介找合适的函数评价函数选择深度而非广度DIY课程2：训练深度网络的注意事项选择合适的损失函数Mini-batch换一个激活函数自适应梯度下降比率动量写在前面刚看到标题一天搞懂深度学习
中二病也萌傅立叶·2017-06-11 16:19

读台大李宏毅教授深度学习课件的笔记

写在前面课程1:深度学习简介找合适的函数评价函数选择深度而非广度DIY课程2：训练深度网络的注意事项选择合适的损失函数Mini-batch换一个激活函数自适应梯度下降比率动量写在前面刚看到标题一天搞懂深度学习
中二病也萌傅立叶·2017-06-11 16:19

读台大李宏毅教授深度学习课件的笔记

写在前面课程1:深度学习简介找合适的函数评价函数选择深度而非广度DIY课程2：训练深度网络的注意事项选择合适的损失函数Mini-batch换一个激活函数自适应梯度下降比率动量写在前面刚看到标题一天搞懂深度学习
中二病也萌傅立叶·2017-06-11 16:19

读台大李宏毅教授深度学习课件的笔记

写在前面课程1:深度学习简介找合适的函数评价函数选择深度而非广度DIY课程2：训练深度网络的注意事项选择合适的损失函数Mini-batch换一个激活函数自适应梯度下降比率动量写在前面刚看到标题一天搞懂深度学习
中二病也萌傅立叶·2017-06-11 16:19

读台大李宏毅教授深度学习课件的笔记

写在前面课程1:深度学习简介找合适的函数评价函数选择深度而非广度DIY课程2：训练深度网络的注意事项选择合适的损失函数Mini-batch换一个激活函数自适应梯度下降比率动量写在前面刚看到标题一天搞懂深度学习
中二病也萌傅立叶·2017-06-11 16:19

读台大李宏毅教授深度学习课件的笔记

写在前面课程1:深度学习简介找合适的函数评价函数选择深度而非广度DIY课程2：训练深度网络的注意事项选择合适的损失函数Mini-batch换一个激活函数自适应梯度下降比率动量写在前面刚看到标题一天搞懂深度学习
中二病也萌傅立叶·2017-06-11 16:19

读台大李宏毅教授深度学习课件的笔记

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中二病也萌傅立叶·2017-06-11 16:19

读台大李宏毅教授深度学习课件的笔记

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中二病也萌傅立叶·2017-06-11 16:19

读台大李宏毅教授深度学习课件的笔记

写在前面课程1:深度学习简介找合适的函数评价函数选择深度而非广度DIY课程2：训练深度网络的注意事项选择合适的损失函数Mini-batch换一个激活函数自适应梯度下降比率动量写在前面刚看到标题一天搞懂深度学习
中二病也萌傅立叶·2017-06-11 16:19

读台大李宏毅教授深度学习课件的笔记

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中二病也萌傅立叶·2017-06-11 16:19

读台大李宏毅教授深度学习课件的笔记

写在前面课程1:深度学习简介找合适的函数评价函数选择深度而非广度DIY课程2：训练深度网络的注意事项选择合适的损失函数Mini-batch换一个激活函数自适应梯度下降比率动量写在前面刚看到标题一天搞懂深度学习
中二病也萌傅立叶·2017-06-11 16:19

读台大李宏毅教授深度学习课件的笔记

写在前面课程1:深度学习简介找合适的函数评价函数选择深度而非广度DIY课程2：训练深度网络的注意事项选择合适的损失函数Mini-batch换一个激活函数自适应梯度下降比率动量写在前面刚看到标题一天搞懂深度学习
中二病也萌傅立叶·2017-06-11 16:19

<优化策略-2>深度学习加速器Layer Normalization-LN

但BN有两个明显不足：1、高度依赖于mini-batch的大小，实际
lqfarmer·2017-05-25 13:24

深度学习加速器Layer Normalization-LN

但BN有两个明显不足：1、高度依赖于mini-batch的大小，实际
lqfarmer·2017-05-09 09:46

系统学习深度学习（二十五）--CNN调优总结

使用大约128（0.005）到256（0.01）的mini-batch大小
Eason.wxd·2017-03-21 11:19

神经网络（四）-vanishing gradient problem

在前面的数字识别的例子中，我们可以设计不同的神经网络结构，当然得到的识别率也是有区别的，比如除了输入层（784个神经元）和输出层（10个神经元），如果我们只添加一个隐含层（30个神经元），运行30个epoch，mini-batch
Fishmemory·2016-12-27 00:00

深度学习的训练加速

深层模型训练需要各种技巧，例如网络结构的选取，神经元个数的设定，权重参数的初始化，学习率的调整，Mini-batch的控制等等。即便对这些技巧十分精通，实践中也要多次训练，反复摸索尝试。
sjtutsb·2016-10-24 22:47

累积梯度下降，随机梯度下降，基于mini-batch 的随机梯度下降

1、批量梯度下降的求解思路如下：（1）将J(θ)对theta求偏导，得到每个θ对应的的梯度（2）由于是要最小化风险函数，所以按每个参数theta的梯度负方向，来更新每个theta（3）从上面公式可以注意到，它得到的是一个全局最优解，但是每迭代一步，都要用到训练集所有的数据，如果m很大，那么可想而知这种方法的迭代速度！！所以，这就引入了另外一种方法，随机梯度下降。2、随机梯度下降的求解思路如下：（1
Virtual_Func·2016-09-07 20:24

cs231n-(3)最优化：随机梯度下降

介绍可视化loss函数优化随机搜索随机本地搜索沿着梯度计算梯度数值梯度分析梯度梯度下降Mini-batch梯度下降随机梯度下面StochasticGradientDescentSGD总结介绍上节介绍了图像分类中两个重要的组成部分
KangRoger·2016-09-04 11:25
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