大纲简介：1. 将分类器变成深度网络2. 用优化器计算梯度3. 理解正则化用之前MNIST例子，线性模型的参数有28*28（像素）*10（宽度）+10（b） = 7850个参数总结一下就是(N+1)*K个参数，N是输入的维度，K是输出的维度。线性模型能表现的输入输出关系有限，但是它高效（矩阵运算）、稳定。所以希望有一个在线性模型中加入一点非线性元素，使其保留线性模型的优点。RELU: 最简单的非线
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2023-08-08 15:19:34
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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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## 深度神经网络自动调参的流程
### 步骤一：数据准备
在进行深度神经网络自动调参之前，首先需要准备好用于训练和测试的数据集。数据集应包括输入特征和对应的标签。可以使用一些常见的数据集，如MNIST手写数字数据集或CIFAR-10图像数据集，也可以根据具体需求自行收集和整理数据。
### 步骤二：网络模型搭建
在深度神经网络自动调参中，我们需要定义一种网络结构作为模型，用于学习输入特征
原创
2023-08-26 13:17:11
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σ′(⋅)=σ(⋅)(1−σ(⋅))，tanh′=1−tanh2
batch_size：将数据集划分为不同的 batch，是为了限制 RAM 的使用，防止内存溢出； batch_size = 256;
ℓ 层的神经网络，对于着 ℓ−1 个层间权值矩阵；
0. 简单参数
hyperparameters： learning rate：一般从 0.01 开始设起，变化的幅度为 10 倍；
1.
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2017-03-16 14:39:00
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一、 建立评价指标 建立判别对于网络的评价指标，同个这个指标来判别这个网络的好坏层度，网络也可以有一个或者有多个指标。 （1） 最好是一个指标 网络最好是由一个指标来决定，如果由多个指标，那么我们在调参时，可能会出某一个指标好，某一个指标坏，这样会不利于我们去判别网络的好坏程度，所以一般情况会把多个指标融合成一个指标（2） 指标容易理解 我们不希望指标是一个很复杂的公式或者很难理解。 （3） 指标
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2023-08-28 17:00:19
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从繁就简具有正规化和学习率（learning rate）调度器的复杂架构的神经网络，较单一神经网络更难调试。首先，构建一个相对简单的模型：构建一个具有单个隐藏层的小模型，并进行验证；然后逐渐添加模型的复杂性，同时检验模型结构的每个层面（附加层、参数等）是否有效。其次，在单个数据节点上训练模型：可以使用一两个训练数据点（data point）以确认模型是否过度拟合。神经网络应立即过度拟合，训练准确率
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2023-10-21 16:58:09
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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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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
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2023-12-17 10:23:15
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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
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2024-04-11 20:41:32
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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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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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作业二作业内容：在本作业中，你将练习编写反向传播代码，训练神经网络和卷积神经网络超参数调试深度学习可能存在的参数 其中学习速率是需要调试的最重要的超参数。如何选择调试值呢？在早一代的机器学习算法中，如果你有两个超参数，这里我会称之为超参1，超参2，常见的做法是在网格中取样点，像这样，然后系统的研究这些数值。，实践证明，网格可以是5×5，也可多可少，但对于这个例子，你可以尝试这所有的25个点，然后选
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2023-10-24 07:06:09
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# 神经网络调参的流程
神经网络调参是优化神经网络模型性能的过程，通过调整不同的超参数，例如学习率、批量大小、隐藏单元数等，来改进模型的准确率和泛化能力。下面是神经网络调参的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 构建模型 |
| 3 | 设置超参数 |
| 4 | 训练模型 |
| 5 | 评估模型 |
| 6 | 调参 |
原创
2023-07-31 05:30:10
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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
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2023-12-18 20:02:01
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深度学习调参(tricks and tips)在深度神经网络中的调参，特别是与图片相关的，主要有8个方面：数据增强；图片预处理；参数初始化；训练过程中的tips；激活函数的选择；多样的正则化；some insights found from figures and finally ；集成多深度网络的方法。数据增强数据增强有很多方法：水平翻转，随机裁剪，色彩抖动等。此外，可以尝试多种不同处理方式的组
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2024-04-24 09:57:11
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1. 系统组织超参调试Tuning process 1）深度神经网络的超参有学习速率、层数、隐藏层单元数、mini-batch大小、学习速率衰减、 β（优化算法）等。其重要性各不相同，按重要性分类的话： 第一类：最重要的参数就是学习速率α 第二类：隐藏层单元数、mini-batch大小、β（优化算法） 第三类：层数、学习速率衰减
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2024-04-18 19:46:20
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做卷积神经网路方面的研究。大抵是： &n
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2023-10-30 23:49:32
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零、train loss与test loss结果分析1、train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;（最好的） 2、train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;（max pool或者正则化） 3、train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题;（检查dataset） 4、train loss 趋
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2023-08-09 20:10:11
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文章目录激活函数使用sigmoid-tanh-ReLU（ ReLU，LeakyReLU，ELU ） - MaxOut<类似relu以及诡异华中参数学习.>建议数据预处理(Data Preprocessing)权重初始化权重初始化研究——所有层激活输出，随着层数越深，激活数值越趋向于零tanh() 和 ReLU() 激活权重初始化方法<相应的论文给出了方法>更多适合的权重初
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2023-09-18 12:13:47
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