极市导读本文为特斯拉高级总监Andrej Karpathy关于神经网络调参经验的总结，为了更好的训练神经网络，作者为自己定制了一套具体的流程。通过阅读本文能给大家的调参大幅提高效率。今天看到一篇非常非常棒的调节NN的文章，作者是特斯拉高级总监Andrej Karpathy，就翻译过来和大家一起分享，难免翻译有问题，有兴趣的朋友可以去引文阅读原文。为了能更好地训练NN，karpathy为自己定制了一
batch_size：批大小。batch_size是计算效率和内存容量之间的平衡参数。若为高性能GPU，可以设置更大的batch_size值。神经网络训练过程中，随机梯度下降时，使用梯度的数量，即每次使用batch_size个数据样本来训练、更新权重参数。1次迭代等于使用batch_size个样本训练一次。 如果batch_size过小，训练数据就会非常难收敛，导致欠拟合。 增大batch_si
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2023-09-05 15:23:48
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在我们进行深度学习时，会设置epoch，Batch size、iteration等参数，这些参数的概念与理解至关重要。这里详细解释下。 Epoch当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一个 epoch。然而，当一个 epoch 对于计算机而言太庞大的时候，就需要把它分成多个小块。 为什么要使用多于一个 epoch？ 我知道这刚开始听起来会很奇怪，在神经网络中传递完整的数据
未发表摘要本文提出了一种基于元学习的方法，该方法从一系列相关的偏微分方程中学习快速解决问题。作者使用元学习（MAML和LEAP）来识别近似PDE解的神经网络的初始化，以便在新任务中快速最小化 PDE 的残差。由此产生的meta-PDE方法可以在几个梯度步骤内找到大多数问题的解，中等精度下可以比有限元方法快一个数量级。介绍目前，求解PDE最常用的方法是有限元分析，解由网格上的分段多项式表示。但是当网
1 epoch当数据集中的全部数据样本通过神经网络一次并且返回一次的过程即完成一次训练称为一个epoch。当我们分批学习时，每次使用过全部训练数据完成一次Forword运算以及一次BP运算，称为完成了一次epoch。epoch时期 = 所有训练样本的一个正向传递和一个反向传递。为什么要设置多个epoch？因为在神经网络中传递完整的数据集一次是不够的，而且我们需要将完整的数据集在同样的神经网络中传递
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2023-09-06 16:56:35
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在训练一个网络时，一般将数据集分成三份：训练集、验证集、测试集，用训练集训练网络，虽然损失函数一直在降低，但是一个波动值，所以保存模型的时候损失函数不一定是最小值，需要保存多个模型，验证集的作用就是在这几个模型中挑选出一个精度最高的。测试集用来测试模型的优劣。一般依据训练损失和测试精度对模型进行调参。train_loss 不断下降，test_acc趋于不变 这种情况说明模型出现了过拟合或者是数据不
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2023-08-16 15:24:53
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一、单选题神经网络的“损失函数”(Loss fuction)衡量的是（）A.预测值与真实值之间的差距B.训练集与测试集之间的差距C.dropout损失的信息量D.pooling损失的信息量函数f(x)=1/(1+e^(-x))的导数在x>∞的极限是（）A.1 B.0 C.0.5 D.∞函数f(x)=ln(1+e
Epoch 迭代次数当一个完整的数据集经过神经网络一次，并返回一次，这个过程称为一个epoch。
即：1个epoch = 使用训练集中的全部样本训练一次 = 所有训练样本的一个正向传递 & 一个反向传递每一个epoch都需打乱数据的顺序，以使网络受到的调整更具有多样性。为什么需要多个epoch？
在深度学习中，向神经网络传递整个数据集一次是远远不够的，而需要多次在神经网络上训练。从欠拟合的
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2023-10-27 11:14:52
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1.网络架构的修改 网络层数、卷积核大小、滑动步长，学习速率这些参数的设置大多是通过已有的架构来做一些微调2.对于自己搭建好的网络架构，判断其可行性？ 用一小批数据进行训练，让其过拟合。如果训练后，效果很差，这都不能过拟合的话，说明该网络架构可能有问题。3.训练了很久，训练集，测试集准确率都很低，这种现象可能是欠拟合，怎么办？ 针对欠拟合就是要增强模型的拟合能力。例如增加网络层数，增加节点数，减少
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2023-08-06 13:50:27
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关于神经网络的一些调参经验以下经验均是个人实践过程中总结得到的，不成系统，一点拙见~训练损失不下降关于训练损失不下降，根据我的一些经验和理论知识，可以从以下角度来分析首先，从数据集来分析：是否数据集存在比较多的标注错误？针对类似分类的项目，是否数据集分布不均衡，某些类别的样本数量太少？数据集特征不明显，举个验证码的例子，很多字符类的验证码，为了不让别人破解，会加上背景、斑点和干扰线等，如果这些干扰
背景：介绍超参数调试和处理1-超参数调试相比于早期那种参数较少的情况，可以用网格状的数值划分来做数值的遍历，来获取最优参数。但是在深度学习领域，我们一般是采用随机化的方式进行参数的尝试。 如上图的网格状选取参数其实只能分别在固定在5个值范围内，在我们尚未知晓哪个参数更为重要的前提下是不明智的。此时，我们如果采用右图的随机取值方式，在取值都是25个的情况下，我们获取的是25个的参数1和25个的参数
1. 神经网络简介神经网络由输入层、输出层和之间若干层（一层或多层）隐含层构成，每一层可以有若干个节点。层与层之间节点的连接状态通过权重来体现。 下面介绍一下单个神经元：输入节点：x1,x2权重：w1,w2偏置：b激活函数：h()输出结果：ya = x1*w1 + x2*w2 + b 2. 代码解释这段代码是在GitHub上找到的，链接如下：https://githu
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2023-06-08 13:56:43
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数值稳定性神经网络的梯度考虑如下有d层的神经网络计算损失ℓ关于参数 Wt 的梯度数值稳定性的常见问题梯度爆炸：1.5100 约等于 4 x 1017梯度消失：0.8100约等于 2 x 10-10例子：MLP加入如下MLP（为了简单省略了偏移）梯度爆炸使用ReLU作为激活函数如果d-t很大，值将会很大梯度爆炸的问题值超出值域（infinity）
对于16位浮点数尤为严重（数值区间6e-5到6
这一篇我们对从机器学习过渡到深度学习的入门篇做一个总结。深度学习分为深度神经网络和深度生成模型。其中，深度神经网络的基础是感知机算法（PLA），它是以错误驱动为思想的线性分类算法。在此基础上加上多层，就成了多层感知机（MLP），这是神经网络的基础模型，通常情况下深度神经网络（DNN）就是指MLP。如果层与层之间不再是单一的激活函数，而是用池化层和卷积层代替，就变成了卷积神经网络（CNN），为了解决
main函数传入参数字典if __name__ == '__main__':
try:
# get parameters form tuner
tuner_params = nni.get_next_parameter()
logger.debug(tuner_params)
params = vars(merge_param
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2023-06-08 13:56:55
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一、关于超参数1、学习率训练经过几个批次 (batch or step) 模型的目标函数损失值就急剧上升，这说明模型训练的学习率过大，此时应该减小学习率，从头训练。学习率减缓机制1. 轮数减缓(step decay) 2. 指数减缓(exponential decay) 3. 分数减缓(1/t decay)应用最多的为轮数减缓不同学习率下loss随轮数的变化2、batch size 在合
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2023-08-26 11:51:27
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引言神经网络的调参十分重要，很多人都说深度学习是一个黑箱模型，有人戏称深度学习为“炼丹”。但是深度学习归根结底是一个数学优化的过程，超参数对于模型的效果影响很大。网上文章也有很多，比如梯度爆炸应该怎么办，学习率怎么调整，选什么样的优化器等等。下面我就说一下自己的一些心得以及借鉴的别人的一些想法。学习率的调整为了训练神经网络，其中一个需要设置的关键超参数是学习率。提醒一下，为了最小化此网络的损失函数
https://dp.readthedocs.io/en/latest/neuralnetworktutorial/index.html#neural-network-tutorial神经网络教程我们从一个简单的神经网络示例（代码）开始。 第一行加载dp包，其任务是加载依赖项（详情请见init.lua）：require 'dp'注意：如上图在init.lua中，Moses包导入时用_指代。 所以_
令?(?; ?)表示一个深度神经网络，? 为网络参数，在使用小批量梯度下降进 行优化时，每次选取? 个训练样本?? = {(, )}，k = [1,..., K]．第? 次迭代（Iteration） 时损失函数关于参数? 的偏导数为:其中ℒ(⋅)为可微分的损失函数，? 称为批量大小（Batch Size
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2023-10-02 07:41:58
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文章目录一、AlexNet网络1.AlexNet网络结构2.激活函数3.dropout技术4.双GPU策略5.池化层的改进二 、目标检测问题其他 正在入门阶段，内容仅供参考。一、AlexNet网络LeNet5神经网络是第一个卷积神经网络，诞生于1994年，成型与1998年，主要用来进行手写字符的识别与分类，准确率达到了98%。AlexNet网络在其基础上引入了ReLU激活函数和dropout处理方
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2023-10-27 09:46:04
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