网络模型

【本系列博文是学习 Keras 的笔记，Keras 版本为2.1.5，主要的参考资料为： Keras中文文档 】 我们直接从一个简单的 DNN MNIST 的例子开始学习，程序代码来自于 Keras 的 examples 中的 mnist_mlp.py 这个例子非常简单，我们只实现一个具有 Dropout 层的 DNN。 网络的建立和训练 首先载入模块相关的模块：Sequential，用以生成我们的 model， 我们只要向这个 model 中 add 不同的层就可以构建我们的网络；Dense，全连接层；Dropout，Dropout 层；optimizers是优化器。 import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout from keras.optimizers import RMSprop import numpy as np 现在准备载入数据，如果第一次运行需下载 MNIST 数据： from keras.datasets import mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() mnist.load_data会将数据缓存起来，为了多次使用定义如下函数： def load

介绍 AutoML这个topic在机器学习领域越来越火，新的研究成果也是层出不穷。在网络架构(NAS)，模型压缩(AMC)，数据增强(AutoAugment)，优化器设计(Neural Optimizer Search)，平台相关优化(AutoTVM)等领域，我们都可以看到相应的研究成果表明机器学习可以达到比人肉调参更优的结果。自动化方法正在逐步替代调参工。相信不久的将来，我们面对一个场景，只要喂数据，其他的由机器一条龙完成，而且还能比人肉优化出来人牛X。它们本质上都是大规模空间中的最优参数搜索问题，因此很多方法基本都是相通的。其中网络架构的搜索(Neural Architecture Search, NAS)一直是业界主要研究对象，各种云服务也开始推出相关的服务。一开始的时候，这项技术需要依赖巨大的计算成本。随着各种改进，它的算力需求大大减少，使得它开始有可能飞入寻常百姓家。之前写过一篇简单讨论了相关的技术 《神经网络架构搜索（Neural Architecture Search）杂谈》 ，这里就不重复了。本文主要学习一下 Auto-Keras 这个开源项目中的实现，使用它我们可以在本地进行网络架构搜索。官方有一篇相关的paper介绍- Auto-Keras: An Efficient Neural Architecture Search System 。 安装过程很简单，详见

信息 减少冲突的不确定性（和解决矛盾的原则是一样的） 流程 用户提出问题（需求细化） --> 何时需要响应，用户是谁，用途是什么，使用背景和根本目的是什么，信息处理的输出形式 | 响应问题 （计划--->问题分解 [假设，评估，预测] ，信息搜集，处理，分析，回应） | 实时获取新的信息，回答未回答的问题 (用户会根据现有信息与目标，更新需求内容) 创建目标模型 --> 情报搜集 --> 综合与分析 模式分析，趋势预测，文献评估，统计分析 网络关系模型 趋势发展模型 仿真 基本要求 情报共享 客观分析信息 了解用户相关以及需求 评估信息来源真实性 分析结论偏左还是偏右，概率性内容转化为结论性信息 信息来源 图像视频 网络统计数据获取 信号 其他 向对方释放假信息将有效的降低对方对信息机构的信任程度 信息过剩 --》 比较分析与专家意见 来源： https://www.cnblogs.com/joeat1/p/11404496.html

上篇ZFNet的文章中我们简单的分享了一下ZFNet的网络结构和训练细节，这篇文章将分享ZFNet论文上的实验环节。ZFNet做了很多巧妙的实验，从这边文章中也可以看到未来深度网络发展方向的蛛丝马迹。 一、Experiments实验 1.ImageNet 2012 该数据集由1.3M / 50k / 100k的训练/验证/测试样例组成，分布在超过1000个类别中。 首先，使用（Krizhevsky等，2012）中指定的确切体系的模型，我们尝试在验证集上复制它们的结果。 1）我们在ImageNet 2012验证集，错误率达到其报告值的0.1％ 2）与作者给出的错误率很一致。以此作为参考标准。 我们用新修改的模型，分析性能，获得了不错的结果。 该模型显着地打败了（Krizhevsky等，2012）的架构，击败了他们的单个模型的结果1.7％（测试top 5的成绩）。 当我们组合多个模型时，我们获得了14.8％的测试误差，发布性能中最佳。 我们注意到，这个错误几乎是ImageNet 2012分类挑战中顶级成绩（使用非卷积网络）错误率的一半，它获得了26.2％的错误（Gunji et al，2012） 【上图解读】ImageNet 2012分类错误率。 *表示在ImageNet 2011和2012训练集上都训练过的模型。 2.不同的ImageNet模型尺寸 1.对AlexNet

上篇文章中我们介绍了ZFNet的发展历程和一些算法小心机，在这篇文章中我们将分享一下ZFNet的训练细节！Come on！！！Baby！！！ 一、ZFNet训练细节 【AlexNet和ZFNet的区别】 1.AlexNet中使用2个GPU运的稀疏连接；在ZFNet中被单GPU密集连接替换； 2.将AlexNet第一层卷积核由11变成7，步长由4变为2（预告一波）； 【ZFNet的训练】 ------（预处理）该模型在ImageNet 2012培训集上进行了培训（130万张图像，分布在1000多个不同的类别）。 ------每个RGB图像都经过预处理，方法是将最小尺寸调整为256，裁剪图片中间的256x256区域，然后减去整张图像每个像素的颜色均值，然后用10个不同224x224窗口对原图像进行裁剪（中间区域加上四个角落，及水平翻转图像）。 ------进行随机梯度下降法，对128个图片组成的块来更新参数。 ------起始学习率为0.01，动量系数为0.9。当验证集误差趋近于收敛时，手动调整学习率。 ------在全连接网络中使用系数为0.5的dropout（Hinton等，2012），且所有权值都初始化为0.01，偏置设为0。 ------高训练集的大小。 ------我们在70个迭代之后停止了训练，在单个GTX580 GPU上花了大约12天，基于（Krizhevsky等

转载自 https://blog.csdn.net/qq_16234613/article/details/79596609 注意 1、调参看验证集。trainset loss通常能够一直降低，但validation set loss在经过一段降低期后会开始逐渐上升，此时模型开始在训练集上过拟合。 2、着重关注val loss变化，val acc可能会突变，但loss衡量的整体目标，但是你的测试集是验证集的话还是看评判标准为佳。 3、优先调参学习率。 4、通过对模型预测结果，可以判断模型的学习程度，如果softmax输出在0或1边缘说明还不错，如果在0.5边缘说明模型有待提高。 5、调参只是为了寻找合适的参数。一般在小数据集上合适的参数，在大数据集上效果也不会太差。因此可以尝试采样部分数据集，以提高速度，在有限的时间内可以尝试更多参数。 6、使用深度框架编程时，尽量使用框架提供的API，如tensor index索引，不要用for循环啥的。速度不是一个级别的。 学习率（重要） 画图分析是种不错调参学习率的方式：学习率过大，loss曲线可能会上升，或者不能一直下降，出现震荡情况，由于学习率较大，导致参数在最优点附近徘徊，loss大小一下大一下小，就是却无法到达最优点，容易拟合在局部最小值。学习率太小loss曲线可能下降速度过于缓慢。好的学习率loss呈平滑的下降曲线。 　

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本文转载自: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24720954?utm_source=zhihu&utm_medium=social 转载请注明： 炼丹实验室 之前曾经写过一篇文章，讲了一些深度学习训练的技巧，其中包含了部分调参心得： 深度学习训练心得 。不过由于一般深度学习实验，相比普通机器学习任务，时间较长，因此调参技巧就显得尤为重要。同时个人实践中，又有一些新的调参心得，因此这里单独写一篇文章，谈一下自己对深度学习调参的理解，大家如果有其他技巧，也欢迎多多交流。 好的实验环境是成功的一半 由于深度学习实验超参众多，代码风格良好的实验环境，可以让你的人工或者自动调参更加省力，有以下几点可能需要注意： 将各个参数的设置部分集中在一起。如果参数的设置分布在代码的各个地方，那么修改的过程想必会非常痛苦。 可以输出模型的损失函数值以及训练集和验证集上的准确率。 可以考虑设计一个子程序，可以根据给定的参数，启动训练并监控和周期性保存评估结果。再由一个主程序，分配参数以及并行启动一系列子程序。 画图 画图是一个很好的习惯，一般是训练数据遍历一轮以后，就输出一下训练集和验证集准确率。同时画到一张图上。这样训练一段时间以后，如果模型一直没有收敛，那么就可以停止训练，尝试其他参数了，以节省时间。 如果训练到最后，训练集，测试集准确率都很低，那么说明模型有可能欠拟合

此篇文章是在原创教程这个栏目下，但实际上是一篇汇总整理文章。相信大家在做深度学习时对调参尤为无奈，经验不足乱调一通，或者参数太多无从下手，我也如此。希望通过此文汇总网上一些调参的经验方法，供大家参考。此文会对网上每一篇调参文章做简练的总结与提炼，以此为此文的组成单元，并附上原文的链接。如果遇到不对的地方，欢迎指正~本文也将不定期更新，最后祝大家调参（炼金）顺利！ 有多少人工，就有多少智能！（笑哭脸） 人工智障 炼金大法 你已经是成熟的算法了，要学会自己调参 正文开始 UNIT 1 case1： 网络错误没有正确训练，损失完全不收敛。可能两种原因：1，错误的input data，网络无法学习。 2，错误的网络，网络无法学习。 解决办法：（1）请检测自己的数据是否存在可以学习的信息，这个数据集中的数值是否泛化（防止过大或过小的数值破坏学习）。（2）如果是错误的数据则你需要去再次获得正确的数据，如果是数据的数值异常我们可以使用zscore函数来解决这个问题（3）如果是网络的错误，则希望调整网络，包括：网络深度，非线性程度，分类器的种类等等。 case2： 部分收敛。可能原因：1.underfitting，就是网络的分类太简单了没办法去分类，因为没办法分类就是没办法学到正确的知识。2.overfitting