minibatch

机器学习算法中如何选取超参数：学习速率、正则项系数、minibatch size

原文：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/44265967本文是《Neuralnetworksanddeeplearning》概览中第三章的一部分，讲机器学习算法中，如何选取初始的超参数的值。（本文会不断补充）学习速率（learningrate，η）运用梯度下降算法进行优化时，权重的更新规则中，在梯度项前会乘以一个系数，这个系数就叫学习速
lightty·2020-07-31 19:18

sklearn流图及解释

聚类半监督大样本MiniBatch
hjwbit·2020-07-16 00:37

如何快速高效的训练ResNet，各种奇技淫巧（二）：Mini-batch

我们研究了mini-batch对训练的影响，并使用更大的minibatch来减少
ronghuaiyang·2020-07-15 00:52

贝叶斯优化

神经网络本身的数学模型很简单，想要它表现好，需要高超的调参技巧，比如隐层数量、每个隐层的单元数、梯度下降的步长（learningrate），每次minibatch所选择的样本数量等。
我就爱思考·2020-07-12 06:26

用itertools.groupby实现用于在线学习的分组迭代器

在第8章“ApplyingMachineLearningtoSentimentAnalysis”中，我发现作者对于在线学习（OnlineLearning）中的分组操作的实现（get_minibatch）
杨高路老司机·2020-07-11 12:06

faster-rcnn训练遇到的问题

sample_rois(roidb,fg_rois_per_image,rois_per_image,num_classes)报错是因为是$FRCN_ROOT/lib/roi_data_layer下的minibatch.py
m_buddy·2020-07-10 17:16

spark性能调优 —— 为什么慢的总是“你”

Spark作业性能调优——为什么慢的总是“你”背景业务高峰期，准实时（minibatch）数据处理作业的运行时间现有一些延迟，为了保证作业的SLA，必须及时对作业运行状况进行排查。
elviswuhm·2020-07-10 12:24

在应用minibatch时，具体是怎样用每个输入数据更新权重（weight）的？

1.提出问题已知有一个size为k的minibatch，把它扔进神经网络之后，经过一系列变化，网络中的权重weights就会更新。但是，具体是怎么样更新的呢？2.解答假设有5个权重，然后我们的mini
夜风皓月改·2020-07-07 20:41

深度神经网络在图像识别应用中的演化【笔记】

深度神经网络在图像识别应用中的演化【minibatch】你用一个数据点去算去修改网络，可能是很不稳定的，因为你这个点的lable可能是错的。
yonger_·2020-07-06 11:09

聚类算法之Mini Batch K-Means 算法

MiniBatchKMeans使用了一个种叫做MiniBatch
jack_jay_du·2020-07-02 05:45

【detectron】FPN网络输入

在detectron训练网络的过程中，给网络送的blob在下面的函数中生成：（位于minibatch.py）defget_minibatch(roidb):"""Givenaroidb,constructaminibatchsampledfromit
Mr_health·2020-07-01 12:46

深度学习:梯度下降算法改进

学习目标目标了解深度学习遇到的一些问题知道批梯度下降与MiniBatch梯度下降的区别知道指数加权平均的意义知道动量梯度、RMSProp、Adam算法的公式意义知道学习率衰减方式知道参数初始化策略的意义应用无深度学习难以在大数据领域发挥最大效果的一个原因是
Lansonli·2020-06-30 01:57

基于深度学习的自然语言处理——神经网络训练

基于深度学习的自然语言处理——神经网络训练神经网络训练计算图计算图的概念前向计算反向计算软件实现实现流程网络构成实践经验优化算法选择初始化重启与集成梯度消失与梯度爆炸饱和神经元与死亡神经元随机打乱学习率minibatch
你的名字5686·2020-06-29 19:10

超参数调整——1

10分钟教你深度学习的调参linxinzhe简书作者0.2072018-03-2011:47打开App两类需要调参的参数（parameters）优化类的参数：学习率（learningrates）、minibatch
米个蛋·2020-06-29 08:46

GRU4rec与SRGNN之间的比较

Attention机制，考虑用户的当前兴趣和整体兴趣循环次数由序列长度决定循环次数是个超参，SRGNN默认为1有负采样，pairwiseloss（BPR、TOP1）没有负采样，pointwiseloss（NLL）minibatch
_Mogician·2020-06-29 03:41

神经网络CNN训练心得--调参经验

关于归一化的好处请参考：为何需要归一化处理3.激活函数要视样本输入选择(多层神经网络一般使用relu)4.minibatch很重要，几百是比较合适的(很大数据量的情况下)5.学习速率(learningrate
weixin_33829657·2020-06-28 06:54

机器学习、深度学习资源索引

batch/iteration/epoch的区别：深度学习中的batch（batchsize，fullbatch，minibatch，onlinelearning）、iterations与epochGCN
weixin_30591551·2020-06-27 21:18

机器学习算法中如何选取超参数：学习速率、正则项系数、minibatch size

本文是《Neuralnetworksanddeeplearning》概览中第三章的一部分，讲机器学习算法中，如何选取初始的超参数的值。（本文会不断补充）学习速率（learningrate，η）运用梯度下降算法进行优化时，权重的更新规则中，在梯度项前会乘以一个系数，这个系数就叫学习速率η。下面讨论在训练时选取η的策略。固定的学习速率。如果学习速率太小，则会使收敛过慢，如果学习速率太大，则会导致代价函
wepon_·2020-06-27 03:30

超参数总结

超参数总结损失函数选择权重初始化学习率learningrate学习速率计划learningrateschedule激活函数Epoch数量和迭代次数更新器和优化算法梯度标准化GradientNormalization微批次大小miniBatch
寒沧·2020-06-27 01:20

训练深度神经网络的时候需要注意的一些小技巧

我觉得有很大一部分从没看到过，所以就翻译了下，如有不对的地方，欢迎指正：1：准备数据：务必保证有大量、高质量并且带有干净标签的数据，没有如此的数据，学习是不可能的2：预处理：这个不多说，就是0均值和1方差化3：minibatch
silence1214·2020-06-26 10:03

pytorch Dataset与DataLoader

在模型训练或预测时，需要加载数据集，对数据集进行预处理，提取特征，并分批读取，在minibatch内对数据进行Padding。
林子要加油·2020-06-26 05:04

在每个批内pad一个tensor

当一个Dataset处理完数据后，需要加载时，希望在一个minibatch内pad数据，把数据pad成这个批内最大的长度，减小不必要的显存消耗。
林子要加油·2020-06-26 05:04

深度学习经典优化算法-公式汇总

1.基础算法1.1随机梯度下降（SGD，StochasticGradientDescent）随机梯度下降可以通过从数据生成分布中独立地抽取的m个样本组成的minibatch的平均梯度来无偏地估计梯度。
南瓜派三蔬·2020-06-25 11:19

【深度学习基础】梯度下降的优化算法

【深度学习基础】梯度下降的优化算法Mini-batch1.定义2.minibatch的超参3.mini-batchsize的选择4.步骤5.BGD,minibatch,SGD的算法收敛性指数加权平均动量梯度下降法
two_star·2020-06-25 02:26

Layer Normalization原理介绍

但是，如果将BN层直接应用在RNN中可不可行呢，原则上也是可以的，但是会出现一些问题，因为我们知道BatchNormalization是基于minibatch进行标准化，在文本中，不同的样本其长度往往是不一样的
林楚海·2020-06-24 05:57

Batch Normalization和Layer Normalization

BatchNormalizationBN的参数计算是以一个minibatch为组的，每一层的输出$Z=R^{batch\_size,hidden\_size}$在进激活函数之前，针对每一个神经元，即每一个输出
bluedream·2020-06-01 19:37

TensorFlow从0到1 - 6 - 解锁梯度下降算法

本篇开启梯度下降算法的黑盒一探究竟，并解锁几个TFAPI常用参数的真正含义：learningrate；steps；epoch；minibatch
黑猿大叔·2020-04-06 04:07

1-Bit Stochastic Gradient Descent and its Application to Data-Parallel Distributed Training of Speech DNNs

quantizethegradientsaggressively—tobutonebitpervalue—ifthequantizationerroriscarriedforwardacrossminibatches(errorfeedback).对gradient进行量化，不会带来精确度的下降，只要本minibatch
世间五彩我执纯白·2020-04-05 08:36

测试集与训练集

这种能力就是泛化能力，所以测试集不会参与模型的训练，而是特意特意留出来以测试模型的泛化性能，模型的参数是由训练数据自动调整的，而超参数指不被学习算法覆盖的参数，比如神经网络中的学习率，随机梯度下降算法中的minibatch
sunnylxs·2020-03-06 12:24

10分钟教你深度学习的调参

两类需要调参的参数（parameters）优化类的参数：学习率（learningrates）、minibatch、训练代数（epochs）模型类的参数：隐含层数（hiddenlayers）、模型结构的参数
linxinzhe·2020-03-05 05:21

六步走构建深度学习模型

一个激活数在输入输出神经元数之间的全连接层计算机视觉：从ResNet开始第3步：训练集用learningratefinder来选学习率Adam优化余弦学习率衰减学习率重启如果做迁移学习，尝试一下可微分学习率隐藏层的神经元数量minibatch
博士伦2014·2020-02-09 21:04

为什么需要 Mini-batch 梯度下降，及 TensorFlow 应用举例

本文知识点：什么是mini-batch梯度下降mini-batch梯度下降具体算法为什么需要mini-batch梯度下降batch，stochastic，minibatch梯度下降的比较如何选择minibatch
不会停的蜗牛·2020-01-02 14:13

2019-07-23 LSTM的输入输出

TimeDistributed和RepeatVector的解释tf.nn.dynamic_rnn的输出outputs和state含义numpy之ones，array，asarraybatch_size用minibatch
七月那个阿瓜呀·2019-12-24 10:47

FLink聚合性能优化--MiniBatch分析

文章目录一、MiniBatch的演进思路1、MiniBatch版本2、适用场景3、普通聚合与MiniBatch聚合对比A、SimpleAggregation普通聚合B、MiniBatchAggregation
ls_ice·2019-08-29 11:09

mmdetection中的mmdet.datasets

与标准的pytorch中的default_collate不同，这里的collate返回的是一个列表，每个列表中的元素是一个minibatch，应该是为了用于多个gpu，每个gpu上运行一个minibatch
FSALICEALEX·2019-08-15 21:42

用对抗的方法生成Hard Triplets

从一个minibatch中获取一个三元组a：anch
弘列·2019-06-26 10:08

人工智能实战2019BUAA_第三次作业_刘星航（补）

导航项目内容这个作业属于哪个课程人工智能实战2019这个作业的要求在哪里这里我在这个课程的目标是理解并能应用一些常用的人工智能相关知识这个作业在哪个具体方面帮助我实现目标熟悉梯度下降过程2.作业要求使用minibatch
ReinHt·2019-06-05 15:00

李宏毅学习笔记8.Hello world of DL

，然后讲如何用Keras来进行机器学习的三板斧，最后讲了一些关于minibatch的知识，后面还有演示的示例。**原因：**Tensor
oldmao_2001·2019-05-30 15:12

深度学习入门笔记手稿（十二）学习率衰减

学习率衰减加快学习算法的一个办法就是随机慢慢减少学习率在使用minibatch梯度下降算法时，最后会在一点附近摆动，并不会真正收敛，因为学习率为固定值，不同的minibatch中有噪音但是慢慢减少学习率
楚门.·2019-05-15 12:16

深度学习入门笔记手稿（九）mini-batch梯度下降

把训练集分割为小一点的子训练集，这些子集取名为minibatch#一代只是一次遍历训练集例子500万数据X=[x(1),x(2),…x(1000)]【x(1001),…x(2000)】…[…x(m)]X
楚门.·2019-05-15 00:03

深度学习各种优化算法（BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam）

標準梯度下降法：彙總所有樣本的總誤差，然後根據總誤差更新權值SGD隨機梯度下降：minibatch代替全部樣本曲面的某個方向更加陡峭的時候會被困住Xt+1=Xt-αΔf(x1)隨機抽取一個樣本誤差，然後更新權值
默一鸣·2019-04-18 21:29

Deep Speaker笔记

结构图及解析输入：每个miniBatch的数据格式为（N,C,H,W），N为batch_size，C为通道数，此处的数目为3，顺序为(fbank二阶倒数)delta2(fbank一阶倒数)delta1fbank
勤劳的凌菲·2019-04-03 10:25

人工智能实战课第三次作业-尹正超

作业三：使用minibatch的方式进行梯度下降项目内容这个作业属于哪个课程人工智能实战这个作业的要求在哪里第三次作业-使用minibatch的方式进行梯度下降我在这个课程的目标是学习算法，积累项目经验
LAsce·2019-03-28 21:00

人工智能实战第三次作业 焦宇恒

项目内容这个作业属于哪个课程人工智能实战2019这个作业的要求在哪里作业要求我在这个课程的目标是学会人工智能基本算法这个作业在哪个具体方面帮助我实现目标使用minibatch的方法进行梯度下降第四章学习总结最小二乘法
marthio·2019-03-25 18:00

Pytorch中，将label变成one hot编码的两种方式

本篇介绍将一个minibatch的label向量变成形状为[batchsize,classnumbers]的onehot编码的两种方法，涉及到tensor.scatter_tensor.index_select
咆哮的阿杰·2019-03-20 21:18

人工智能实战第三次作业_尹正超

作业三：使用minibatch的方式进行梯度下降项目内容这个作业属于哪个课程人工智能实战这个作业的要求在哪里第三次作业-使用minibatch的方式进行梯度下降我在这个课程的目标是学习算法，积累项目经验
LAsce·2019-03-17 15:00

Pytorch 深度学习 模型训练 断点继续训练时损失函数恶化或与断点差异较大

问题所在data_loader的随机性导致每个minibatch在不同epoch都有所不同，而模型中BatchNorm在训练阶段会计算每个miniba
周博士·2019-01-22 03:17

机器学习——LightGBM

2.LightGBM的起源GBDT虽然是个强力的模型，但却有着一个致命的缺陷，不能用类似minibatch的方式来训练，需要对数据
黑桃5200·2019-01-02 21:14

pytorch手动实现梯度下降法，随机梯度法--基于logistic Regression并探索Mini batch作用

下面会围绕着通过logisticRegression来做MNIST集上的手写数字识别~以此来探索logisticRegression，梯度下降法，随机梯度法，以及Minibatch的作用。
肥宅_Sean·2018-12-25 14:51

detectron代码理解（五）：Retinanet网络输入理解

在detectron训练网络的过程中，给网络送的blob在下面的函数中生成：（位于minibatch.py）defget_minibatch(roidb):"""Givenaroidb,constructaminibatchsampledfromit
Mr_health·2018-12-07 23:27
上一页 1 2 3 4 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他