说白了就是除个根号下n[l-1]来平衡W值 正则化的时候 所以在L2的正则化成本计算中cross_entropy_cost = reg_utils.compute_cost(A3,Y) L2_regularization_cost = lambd * (np.sum(np.square(W1)) + np.sum(np.square(W2)) +
1.卷积神经网络降低对图像预处理数据的要求：cnn可以直接使用图像的原始数据作为输入，不必先使用sift算法提取特征。强泛化性：cnn对缩放，平移，旋转等畸变具有很强的泛化性。卷积的权值共享结构：大幅度减少神经网络的参数量，一方面防止过拟合一方面降低模型复杂度。 2.卷积操作：卷积神经网络中，卷积层直接接受图像输入，每一个卷积操作只处理一小块图像，在传入到后面的网络中，每一层卷积都会提取图像中最有
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2023-12-10 18:15:02
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调整神经网络更新权重的实现流程如下：
1. 数据准备：
首先，我们需要准备训练数据和标签数据。训练数据是用来训练神经网络的输入数据，标签数据是对应每个训练样本的正确输出。这些数据可以来自于现有的数据集，也可以通过收集和标注数据来创建。
2. 神经网络模型的构建：
接下来，我们需要构建神经网络模型。神经网络模型是由多个神经元层组成的，每个神经元层包含多个神经元。可以使用现有的深度学习框架，如Te
原创
2023-12-27 03:41:22
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在以往的文章里面，全连接层的权重我是给初始化成0的，但卷积层是初始化成正态分布。其实，权重初始化成0是一件很糟糕的事情。举一个二分类的例子。我们有损失函数L=f−yL=f−y一共两个神经元，每个神经元又是一个两个数值的向量。如图： 那么问题来了，既然我们都把权重初始化成0，所以w0w0是完全一模一样的，接收的数据也都一样，囊括了所有的数据，那输出也是一样了。根据权重更新的规则，他们得到的更新也都
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2023-09-05 18:43:06
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## 孪生神经网络的权重调整
### 引言
在机器学习领域，孪生神经网络（Siamese Neural Network）是一种常用的神经网络结构，主要用于度量学习和相似度计算任务。与传统的神经网络不同，孪生神经网络包含两个共享参数的子网络，输入相同或相似的样本对，并通过计算两个子网络的输出之间的相似度来衡量样本间的相似程度。在孪生神经网络中，对权重的调整非常关键，本文将介绍孪生神经网络权重调整
原创
2023-08-17 10:58:13
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在前面实验中得到了二值化神经网络权重分布的规则：按列分布,正负对称,A0列或B0列高度比较突出,且A0列或B0列彼此之间正负关系相反重合1列的高度较小,且正负关系与A0列或B0列相反重合0列没有变化A0列，B0列，重合1列，重合0列彼此之间几乎一致。这次检验这个规则(A，B)---9*9*2---(1,0)(0,1)用神经网络分类A和B，A有6个1，B有5个1.将收敛权重导出，观察训练集和权重的关
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2023-10-20 14:29:07
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关于神经网络权重初始值的设置的研究一、权重初始值二、权重初始值会影响隐藏层的激活值分布三、Xavier初始值四、He初始值五、基于MNIST数据集的权重初始值的比较 一、权重初始值权值衰减—抑制过拟合、提高泛化能力。所谓权值衰减，即，以减小权重参数的值为目的进行学习。所以说人们一开始，就想把权重初始值设置的比较小。那如果权重初始值全设为0或者一样的值呢？那可不行，如果输入层权重为0，那么
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2023-05-22 15:02:23
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例如LSTM第一个单元权重矩阵正交化，预训教词向量，还有各种权重矩阵初始化的技巧。 想问的就是反正最后都得拟合了，初始化的意义何在？为了更快收敛还是对效…显示全部 也说说我的看法，神经网络要优化一个非常复杂的非线性模型，而且基本没有全局最优解，初始化在其中扮演着非常重要的作用，尤其在没有BN等技术的早期，它直接影响模型能否收敛。下面从几个方向来说，参考龙鹏：【AI初识境】什
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2023-10-08 06:50:35
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我们都知道，神经网络学习的本质，其实就是利用损失函数来调节网络中的权重。 而“减肥”的英文是“weight loss，，，所以你看，我用自身减肥的案例来讲损失函数，是不是很应景啊？或许你又会说，就算应景，那神经网络的权值，到底该怎么调整呢？总体来讲，有两大类方法比较好用。第一类方法从后至前调整网络参数，第二类方法正好相反，从前至后调整参数。第一类方法的典型代表就是“误差反向传播”，第二类方法的代表
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2023-07-05 20:17:45
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[References]:https://arxiv.org/abs/1510.00149神经网络的权值共享指从一个局部区域学习到的信息应用到图像的其它地方去。例如用一个相同的卷积核去卷积整幅图像，相当于对图像做一个全图滤波，每个卷积核在整个图像上是不断重复的，这些重复的单元共享着相同的参数设定（权值Weight和偏置Bias）。若一个卷积核对应的特征是边缘，用该卷积核去对图像做全图滤
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2023-10-14 07:40:35
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学习率、权重衰减、动量被称为超参数，因为他们不是由网络训练而得到的参数权重衰减代表原始的代价函数，后面那一项就是正则化项，λ就是权重衰减项作用：防止过拟合过拟合的时候，拟合函数的系数往往非常大，为什么？如下图所示，过拟合，就是拟合函数需要顾忌每一个点，最终形成的拟合函数波动很大。在某些很小的区间里，函数值的变化很剧烈。这就意味着函数在某些小区间里的导数值（绝对值）非常大，由于自变量值可大可小，所以
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2023-08-23 21:09:43
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目录改善神经网络一、实验步骤二、初始化参数2.1 前期准备2.2 初始化为02.3随机初始化2.4 抑梯度异常初始化三、正则化3.1不使用正则化3.2 L2正则化3.3 dropout正则化四、总结 改善神经网络一、实验步骤初始化参数初始化参数为0随机初始化参数使用抑梯度异常初始化参数（针对梯度消失和梯度爆炸）正则化使用L2正则化，避免过拟合使用dropout随机关闭节点，避免过拟合 （课程还有
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2023-10-17 17:44:54
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如何调参是一个不断深入的过程，本文会不定时的更新。神经网络中需要调的参数很多，如何正确地调参至关重要，需要调节的参数大概有如下几个：神经网络的层数每层神经元的个数如何初始化Weights和biasesloss函数选择哪一个选择何种Regularization？L1,L2Regularization parameter lambda 选择多大合适激励函数如何选择是否使用dropout训练集
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2023-07-04 17:25:21
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针对梯度消失或者梯度爆炸问题，我们想出了一个不完整的解决方案，虽然不能彻底解决问题，却很有用。有助于我们为神经网络更谨慎地选择随机初始化参数，为了更好地理解它，我们先举一个神经单元权重初始化的例子，然后再演变到整个神经网络。 来看只有一个神经元的情况，然后才是深度网络，如上图，单个神经元可能有4个输入特征，从到，经过处理，最终得到。 稍后讲深度网络时，这些输入表示为，暂时我们用表示，根据图，可知，
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2023-12-27 20:52:51
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1.BP神经网络 BP(Backpropagation, BP)神经网络是一种多层前馈神经网络，该网络的主要特点是信号前向传递，误差反向传播。在前向传递中，输入信号从输入层经隐含层逐层处理，直至输出层。每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出，则转入反向传播，根据预测误差调整网络权值和阈值，从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出。
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2023-07-19 14:40:12
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Contrastive Loss (对比损失)在caffe的孪生神经网络（siamese network）中，其采用的损失函数是contrastive loss，这种损失函数可以有效的处理孪生神经网络中的paired data的关系。contrastive loss的表达式如下： 其中d=||an−bn||2，代表两个样本特征的欧氏距离，y为两个样本是否匹配的标签，y=1代表两个样本相似
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2023-07-21 16:20:35
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人工神经网络里的权值和权向量是什么意思啊？？神经网络权值的具体含义是什么神经网络权值怎么确定？神经网络的权值是通过对网络的训练得到的。如果使用MATLAB的话不要自己设定，newff之后会自动赋值。也可以手动：{}=;{}=。一般来说输入归一化，那么w和b取0-1的随机数就行。神经网络的权值确定的目的是为了让神经网络在训练过程中学习到有用的信息，这意味着参数梯度不应该为0。参数初始化要满足两个必要
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2023-06-09 23:48:07
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神经网络是很好的函数逼近器和特征提取器，但有时它们的权值过于专门化而导致过度拟合。这就是正则化概念出现的地方，我们将讨论这一概念，以及被错误地认为相同的两种主要权重正则化技术之间的细微差异。1943年，沃伦·麦卡洛克(Warren McCulloch)和沃尔特·皮茨(Walter Pitts)首次提出了神经网络，但它并不受欢迎，因为它们需要大量的数据和计算能力，而这在当时是不可行的。但随着上述约束
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2023-10-29 07:59:10
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目录问题引入数值微分方法损失函数与权重参数的函数关系（数学表达式）神经网络中权重参数的符号函数关系的推导数学基础知识及代码实现的复习求函数梯度的函数及改进神经网络中求损失函数梯度的例子实现一个的3层神经网络（一个隐藏层）神经网络类代码训练过程代码训练过程代码中的一些问题关于训练速度关于大量数据对神经网络的意义 本博客参考书籍：深度学习入门（斋藤康毅著）问题引入在从零到一实现神经网络（python
1，概述 神经网络中的权值初始化方法有很多，但是这些方法的设计也是遵循一些逻辑的，并且也有自己的适用场景。首先我们假定输入的每个特征是服从均值为0，方差为1的分布（一般输入到神经网络的数据都是要做归一化的，就是为了达到这个条件）。 为了使网络中的信息更好的传递，每一层的特征的方差应该尽可能相等，如果保证这个特征的方差是相等的呢。我们可以从初始化的权重值入手。 首先来做一个公式推导： $v
