近日，Slav Ivanov 在 Medium 上发表了一篇题为《37 Reasons why your Neural Network is not working》的文章，从四个方面（数据集、数据归一化／增强、实现、训练），对自己长久以来的神经网络调试经验做了 37 条总结，并穿插了不少出色的个人想法和思考，希望能帮助你跨过神经网络训练中的 37 个大坑。神经网络已经持续训练了 12 个小时。它
构建全卷积神经网络的构造模块我们已经掌握得差不多了，下面来看个例子。假设，有一张大小为32×32×3的输入图片，这是一张RGB模式的图片，你想做手写体数字识别。32×32×3的RGB图片中含有某个数字，比如7，你想识别它是从0-9这10个数字中的哪一个，我们构建一个神经网络来实现这个功能。 我用的这个网络模型和经典网络LeNet-5非常相似，灵感也来源于此。LeNet-5是多年前Yann LeCu
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2023-09-13 18:42:27
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这是一篇水货写的笔记，希望路过的大牛可以指出其中的错误，带蒟蒻飞啊~ 一、 梯度消失/梯度爆炸的问题首先来说说梯度消失问题产生的原因吧，虽然是已经被各大牛说烂的东西。不如先看一个简单的网络结构， 可以看到，如果输出层的值仅是输入层的值与权值矩阵W的线性组合，那么最终网络最终的输出会变成输入数据的线性组合。这样很明显没有办法模拟出非线性的情况。
0. 问题异或问题（exclusive OR， XOR、 EOR、 EX-OR）。 1969 年， Marvin Minsky 出版《感知器》一书,指出了神经网络的两个关键缺陷: 一是感知器无法处理 “异或” 回路问题; 二是当时的计算机无法支持处理大型神经网络所需要的计算能力。这些论断使得人们对以感知器为代表的神经网络产生质疑, 并导致神经网络的研究进入了十多年的 “冰河期”。可以认为感知器是一
1、神经网络过拟合问题1、解决思想：
① 首先现从数据上来解决：（1）增大训练集的容量（数据增强）。（2）解决样本不均衡（数据增强）
① 在不改变网络结构的情况下，使用 dropout（类似RF中的booststaping）,只在训练时有用，以概率p让某些神经元参数
停止更新，但是下个批次样本可能重新启动
② 在不改变网络结构的情况下，使用 BN层（作用：在前面
tf.truncated_normal中方差stddev=1.0 / math.sqrt(output_size)，防止参数过大。如果学习不同特征的关系，因为要拉大差距，不需要考虑这一点。对于单层神经网络：参数不能过大 对于深层神经网络：正则化防止过拟合LSTM网络基本为2层左右通常自己可以调节的一些部分：优化器，学习率（0.01->0.001->0.0001）一句很精辟的话：输入数据
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2023-05-30 16:55:17
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目录神经网络基础问题1.Backpropagation2.梯度消失、梯度爆炸 如何防止梯度消失？如何防止梯度爆炸？3.常用激活函数比较1）什么是激活函数2）为什么要用3）都有什么(1) sigmoid函数(2) Tanh函数(3) ReLU(4) softmax函数（5）改进的ReLU4. sigmoid ，ReLU， softmax 的比较5. 如何选择4.解决overfitting的
第一章 卷积神经网络问题1 简述卷积的基本操作，并分析其与全连接层的区别问题2 在卷积神经网络中，如何计算各层感受野的大小问题3 卷积层的输出尺寸、参数量和计算量问题1 简述分层卷积及其应用场景问题2 简述转置卷积的主要思想以及应用场景问题3 简述空洞卷积的设计思路问题4 可变形卷积旨在解决哪类问题AlexNetVggNetGoogleNet/Inception-v1ResNet问题1 批归一化
标题不知道怎么起比较合适，英文是background on dynamic systems。前言此次的笔记主要是介绍背景知识，这里将整理一些后续设计神经网络控制器需要用到的一些知识储备，包括系统的类型，不同的表达方式，属性（如利普西斯条件），连续、一致连续的概念和理解等；还有很重要的一点是，也会记录利用matlab编写系统仿真的流程。该笔记为小白笔记，高阶选手请移步，废话和自我理解的东西比较多，如
1x1卷积在输出指定通道数目特征图，升降卷积神经网络的通道数上面有特殊用途，在Inception系列网络中开始大量应用
分类用于确定数据所归属的类别，而回归是根据已知的数据进行推断或估计某个未知量，比如根据年龄和教育水平进行收入预测分析。分类的典型应用是垃圾邮件过滤和字符识别。虽然神经网络适用于分类和回归，但却很少用于回归。这不是因为它的性能不好，而是因为大多数回归问题可以用更简单的模型来解决。（回归问题过于简单，采用神经网络通常是大材小用了！！！）在将神经网络应用于分类时，一般来说，网络的输出层节点数量与数据分类
本文来自TCSVT 2020的论文《Convolutional Neural Network Based Bi-Prediction Utilizing Spatial and Temporal Information in Video Coding 》介绍本文提出用于帧间双向加权预测的CNN，称为STCNN ，和之前工作不同的是，本文引入了空间相邻重建像素和参考帧的时间显示顺序作为额外信息，作者
文章目录6 分类任务6.1 前置知识6.1.1 分类6.1.2 分类的网络6.2 动手6.2.1 读取数据6.2.2 functional模块6.2.3 继续搭建分类神经网络6.2.4 继续简化6.2.5 训练模型6.3 暂退法6.3.1 重新看待过拟合问题6.3.2 在稳健性中加入扰动6.3.3 暂退法实际的实现6.4 后话 6 分类任务在这一讲中，我们打算探讨一下神经网络中是如何处理分类任务
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文。 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。人脑
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2023-08-07 01:21:30
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37 Reasons why your Neural Network is not working网络已经训练了12个小时了。看起来一切都好：梯度稳定，损失在降低。但是当检测的时候就是检测不出来东西。到底哪里出了问题呢？下面是一些很好的检查策略。0. 如何使用这份指南很多地方可以出错，但是一些优先级高的问题需要先处理。首先使用一个对这个类型的数据有用的简单模型（例如，对于图像可以用VGG）。如果可
深度神经网络面临的挑战梯度消亡训练过程非常慢神经网络靠输入端的网络层的系数增加不再随着训练而变化，或者变化非常缓慢随着网络层数的增加，这个现象越发明显梯度消亡的前提使用基于梯度的训练方法（例如梯度下降法）使用的激活函数具有输出值范围大大小于输入值的范围，例如logistics（逻辑斯函数），tanh（双曲正切）问题分析梯度下降法依靠理解系数的微小变化对输出的影响来学习网络的系数的值如过一个系数的微
如何解决神经网络不学习的问题？没有编译错误不代表程序没有BUG。你必须在确保代码没有bug后，再调试网络的性能。最常见的关于神经网络的编程错误：定义了变量却从未使用（通常是因为复制粘贴）梯度更新的表达式错误权重更新没有被应用损失方程没有按正确的度量上判断（例如交叉熵损失可以表示为概率或者分对数）任务没有使用合适的损失（例如对一个回归任务使用分类交叉熵）不完全配置选择清单：网络权重初始化不能太大，某
1、卷积神经的由来1.1 引言 全连接层也称为稠密连接层(Dense Layer)，网络层的每个输出节点都与所有的输入节点相连接，用于提取所有输入节点的特征信息，这种稠密的连接方式全连接层参数量大、计算代价高。输出与输入的关系为： 全连接网络因参数量过大运算时所占计算机资料较大，为解决这个问题，提出了局部相关性。局部相关性，是基于距离的重要性分布假设特性，即只关注和自己距离较近的部分节点，而
扩散级联预测是理解信息在社交网络上传播的关键。大多数方法通常集中在单个级联中受感染用户的顺序或结构上，因此忽略了全局用户和级联的依赖性，限制了预测性能。而当前引入社交网络的策略只能获取到用户之间的社会同质性，不足以描述他们的偏好。为了解决上述问题，我们提出了一种新的信息扩散预测方法，名为记忆增强序列超图注意网络（MS-HGAT）。具体来说，在学习用户全局依赖方面，我们不仅利用他们的友谊
笔记总结自《神经网络与深度学习》第7章-网络优化与正则化1. 高纬空间的非凸优化在高纬空间中，大部分的局部最优点都是鞍点。因此，在深度网络的非凸优化问题的难点是如何逃离鞍点。通过引入随机因素，能够解决梯度下降方法在鞍点附近梯度为0的问题，从而有效地逃离鞍点。2. 改善神经网络计算的优化方法2.1 小批量（Mini-batch ）梯度下降初衷：通常深度神经网络使用的数据量都非常大，不适合一次性加载所
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2023-09-02 11:08:30
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