1、什么是bias？偏置单元（bias unit），在有些资料里也称为偏置项（bias term）或者截距项（intercept term），它其实就是函数的截距，与线性方程 y=wx+b 中的 b 的意义是一致的。在 y=wx+b中，b表示函数在y轴上的截距，控制着函数偏离原点的距离，其实在神经网络中的偏置单元也是类似的作用。 因此，神经网络的参数也可以表示为：(W, b)，其中W表示
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2023-05-24 10:36:39
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LeNet整体网络结构：
LeNet一共有7层（不包括输入层）
输入层：
输入图像的大小为32*32，这要比mnist数据库中的最大字母（28*28）还大。
作用： 图像较大，这样做的目的是希望潜在的明显特征，比如笔画断续，角点等能够出现在最高层特征监测子感受野的中心。
其他层：
&
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2023-07-06 15:52:43
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注：本系列文章主要是复现北京大学TensorFlow笔记中的代码，方便以后使用，并没有详细讲解流程，因为我并不是专门做教程的。何况北大的教程讲的已经很好了，有需要了解详细过程的可以去看北大的教程哈。一、神经网络的参数√神经网络的参数： 是指神经元线上的权重 w， 用变量表示， 一般会先随机生成这些参数。生成参数的方法是让 w 等于 tf.Variable，把生成的方式写在括号里。神经网络中常用的生
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2023-08-10 22:58:48
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参数VS超参数参数和超参数并不是一个东西，现在可以理解为：参数是我们真正要通过深度学习学到的参数。比如神经网络中的W和b;超参数会影响参数的最优取值，比如学习率，神经网络的层数，每层的神经元个数，目前获得超参数的较好取值的方法就是多尝试一些值，看取哪个值更好。什么是超参数？想要让你的深度神经网络运作得更为高效，你不仅要好好设置参数，更需要用心配置超参数，让我们来看一下什么是超参数。 在神经网络模型
参数个数计算是搭建神经网络的关键，错误的参数个数，将直接导致神经网络运算的崩溃，这里简要记录下，供大家参考：个人设计神经网络时的计算方法： 已知： 输入图像尺寸：m×n×c（c：通道数） 卷积核尺寸：f×f×c padding 大小：p stride 大小：s由此，卷积后的输出图像尺寸为：（非整数时，向下取整）TensorFlow中的参数个数计算（两种 padding 方式） 已知
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2023-07-09 19:31:48
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当你的模型有 Batch Normalization，初始化通常不需要操心，激活函数默认 Relu 即可（某引用数万的大佬说的）。一般顺序是 Conv - BN - Relu。如果没有 BN（很多任务上，BN降低训练难度，但是可能影响最终性能 ），试着要做一些数据归一化。虽然有至少十种激活函数，但初期用 Relu 或者和某个 paper 统一即可。优化器只推荐 Momentum 和 Adam。在这
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2023-07-09 20:29:07
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1.记录神经网络中的常用参数1.现在人们分析深度学习崛起原因时常说：因为大数据、GPU的高并行计算能力、ReLU等等，但还有一个常被忽略，却又异常强大的因素就是Gradient Descent （GD）替换成了Stochastic Gradient Descent （SGD） GD：所有样本算出的梯度的平均值来更新每一步 SGD：一个样本算出的梯度来更新每一步。可惜训练比较耗时，同时过
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2023-05-22 10:21:31
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0 前言我们在设计一个CNN网络时，通常要考虑两个事情，一个是这个网络需要的计算量有多大，一个是这个模型的参数量有多少。前者决定了网络训练的快慢（硬件设备确定的情况），后者决定了计算设备需要多大的内存或显存。 本文CNN的计算量以计算机做乘加次数为单位，即完成某个操作，需要执行多少次乘法和加法操作。参数量以参数个数为单位，要计算内存或显存的，用参数量乘以每个参数所占的字节数即可。1 计算量对于输入
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2023-08-09 19:58:48
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神经网络算法中，参数的设置或者调整，有什么方法可以采用若果对你有帮助，请点赞。神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同，也就使各种算法适用
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2023-10-13 00:02:07
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目录 卷积网络调参调整学习率选择不同的激活函数网络初始化批归一化数据增强卷积神经网络调参 α是对每一个神经元结构来说的.所以对于稀疏的问题来说就更明显了,很难学习到稀疏问题上的信息,然后将学习率α调小,但是又对于稀疏问题来说,还没有学习到足够的信息,使得下降梯度不够大,无法得到收敛 变种 手动设置 各自的优缺点 当x<0时,输出一直为0进入死循环. 单层原因:(在最后是损失函数计算中,这个参
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2023-08-09 20:10:37
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1.什么是超参数所谓超参数，就是机器学习模型里面的框架参数。比如聚类方法里面类的个数，或者话题模型里面话题的个数等等，都称为超参数。它们跟训练过程中学习的参数（权重）是不一样的，通常是手工设定的，经过不断试错来调整，或者对一系列穷举出来的参数组合一通枚举（叫做网格搜索）。深度学习和神经网络模型，有很多这样的参数需要学习。2.一些启发式规则在实际应用中，当你使用神经网络去解决问题时，很难找到好的超参
关于建立 神经网络代码段的参数说明：net=feedforwardnet(N,'trainlm');% N为隐藏层大小，缺省为10；‘trainlm’是被指定的训练函数：Levenberg-Marquardt 算法T=P;
net.trainParam.goal=0.001;%goal是最小均方误差的训练目标net.trainParam.epochs=500;%epochs是较
在神经网络中参数量如何计算呢卷积层： 参数量 = 核高核宽核通道数输入通道数+偏置全连接层： 参数量 = 全连接层神经元数输入通道数+偏置BN层： 参数量 = 2（平移因子，缩放因子）输入通道数池化层：
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2023-05-22 15:44:50
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AI：神经网络在深度学习过程中每层训练的网络参数容量数量计算推导，Python在深度学习的卷积神经网络中，训练的参数的计算公式为：公式1： 计算每一层神经网络在深度学习过程中的训练参数个数的常规公式2为：total_params_count = (filter_height * filter_width * input_channels + 1) * number_of_filters&
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2023-10-03 19:31:25
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这是一个关于梯度下降算法的解析recite by： 神经网路的公式，前馈网络是矩阵的相乘。损失函数的定义原理同我们所学的偏导相似1.1、在吴恩达的CS229的讲义的第四页直接给出参数迭代公式1.2、在UFLDL中反向传导算法一节也是直接给出的公式2、第一步：随机对梯度系数（a,b）赋值并计算误差平方和(SSE) 第二步：通过对误差比重（a,b）求导计算出误差梯度（注：YP即Ypred） 误差公式
任何数学技巧都不能弥补信息的缺失从大量的实践中总结一些经验方法，从网络优化和正则化两个方面来介绍这些。常用的优化方法：参数初始化，数据预处理方法，逐层归一化，超参数优化方法。常用的网络正则化：L1,L2正则化，权重衰减，提前停止，丢弃法，数据增强和标签平滑。 网络优化：包括了模型选择和参数优化，神经网络优化的改善方法，分为以下几个方面。 使用更有效的优化算法来提高梯度下降优化方
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2023-08-07 10:29:56
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对于一个深度学习神经网络来说，其通常包含很多卷积层，用于不断提取目标的特征，或对目标进行最终定位或者分类。1 数据存储精度与存储空间 在深度学习神经网络中，最常见的数据格式是float32，占4个字节（Byte
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2023-08-09 19:55:16
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前言我们都知道，神经网络的学习目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数，这是一个寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程可以称为最优化，但由于参数空间非常复杂，无法轻易找到最优解，而且在深度学习中，参数的数量非常大，导致最优化问题更加复杂。在这之前，我们是将参数的梯度（导数）作为线索，使参数沿着梯度方向更新，并重复执行多次，从而逐渐靠近最优参数，这个过程称为随机梯度下降法（SGD）
反向传播中提到了偏
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2023-09-15 14:45:02
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DQN有很多超参数，主要有：经验回放集合尺寸，神经网络结构，GAMMA值，学习率，e_greedy值和正负回报值。如此多的超参数，很难调好，必须认真体会总结。==================经验回放大小=================== 首先是经验回放集合尺寸。agent把对环境的感知，放入经验回放中，作为神经网络的样本集合。我的体会是，如果经验回放集合尺寸太小了，必然要选择
普通卷积 1. 公式 计算公式：参数量=（filter size * 前一层特征图的通道数 ）* 当前层filter数量计算量 = 参数量* 输出图的尺度 详细如下：输入卷积：Win * Hin * Cin 卷积核：k * k 输出卷积：Wout * Hout * Cout参数量：（即卷积核的参数） k * k * Cin * Co
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2023-07-27 14:16:35
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