神经网络的优化方法：1、学习率的设置（指数衰减）2、过拟合问题（Dropout）3、滑动平均模型（参数更新，使模型在测试数据上更鲁棒）4、批标准化（解决网络层数加深而产生的问题---如梯度弥散，爆炸等） 一、学习率的设置----指数衰减方法通过指数衰减的方法设置GD的学习率。该方法可让模型在训练的前期快速接近较优解，又可保证模型在训练后期不会有太大的波动，从而更加接近局部最优。学习率不能
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2023-09-29 14:26:45
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深度学习神经网络优化器有以下几种：
1. 梯度下降法（Gradient Descent）
2. 随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）
3. 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）
4. 动量法（Momentum）
5. Nesterov加速梯度法（Nesterov Accelerated Gradient）
6. 自适应梯度算法（Ada
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2023-09-30 11:43:08
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优化算法：1.mini-bitch：如果数据集特别大，把所有的数据一起处理会使训练速度特别慢。mini-bitch就是把数据集平均分成几个部分，然后单独进行处理，选择合理的子数据集大小会使训练速度快很多。 左图为未采用m-b的图像，右图是采用的。可以看出采用之后的J并不是一直下降的，但是整体下降速度快。 如果m-b的子集大小是整个训练集，那么和不采用m-b方法是一样
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2023-07-09 23:21:51
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【深度学习】轻量级神经网络设计思路0. 前言随着深度学习技术在各个领域获得了表现出极大的潜力，但大部分神经网络模型的计算复杂度都使其无法在计算资源受限的情况下（如移动端设备）得到很好的应用，于是，神经网络的轻量化备受关注。那么如何将神经网络模型设计得小型化、轻量化呢？部分研究成果为我们打开了思路，也一定程度上促成了AI技术的推广和落地。1. 轻量级神经网络设计轻量级神经网络设计的主要思路：有限的计
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2023-11-21 18:59:41
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神经网络设计的技巧极小值与鞍点数学工具鞍点与局部最小值批次（Batch）与动量（Momentum）Batch为什么要用batchMomentum自适应学习率 Adaptive Learning Rate根号平方根 Root Mean SquareRMSPropAdam分类 ClassificationOne-hot 编码Loss FunctionBatch NormalizationFeatur
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2023-09-21 06:50:21
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神经网络优化 大纲4.1 损失函数4.2 学习率4.3 滑动平均4.4 正则化4.5 神经网络搭建八股目标掌握神经网络优化方法4.1 损失函数神经元模型：用数学公式表示为：，f为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。① 激活函数relu: 在Tensorflow中，用t
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2023-10-16 15:42:12
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在调整模型更新权重和偏差参数的方式时，你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果？应该用梯度下降，随机梯度下降，还是Adam方法？ 这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别，以及如何选择最佳的优化方法。目录什么是优化算法？优化算法分为两大类：1. 一阶优化算法2. 二阶优化算法详解各种神经网络优化算法 梯度下降梯度下降的变体1. 随机梯度下降(SDG)2. 小批量梯度下降进一步
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2023-12-02 23:30:16
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基本概念 梯度下降算法主要用于优化单个参数的取值，而反向传播算法给出了一个高效的方式在所有参数上使用梯度下降算法，从而使神经网络模型在训练数据上的损失函数尽可能小。需要注意的是，梯度下降法并不能保证被优化的函数达到全局最优解。只有当损失函数为凸函数时，梯度下降法才能保证全局最优解。  
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2023-11-14 08:27:21
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优化算法的目的：1. 跳出局部极值点或鞍点，寻找全局最小值；2.使训练过程更加稳定，更加容易收敛。 优化算法的改进无非两方面：1.方向--加动量，2.学习速率--加衰减 1.SGD 2.[Momentum](https://zh.d2l.ai/chapter_optimization/momentum.html) 常取
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2024-01-06 20:38:34
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目录摘要：1.RBF神经网络介绍：2.RBF神经网络与BP神经网络的特点：3.PSO-RBF优化流程：4.实际测试及结果分析：4.1 BP神经网络测试结果4.2 RBF神经网络测试结果4.3 PSO-RBF神经网络测试结果5.本文Maltab代码：摘要：本文将粒子群算法（PSO）与径向基神经网络（RBF）相结合，使用PSO优化RBF神经网络的主要参数中心值c, 宽度σ以及连接权值w。然后
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2023-08-10 14:52:00
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神经网络及优化步骤实现1.神经元神经网络的基础是一种被称作“感知机”的人工神经元，或许你在支持向量机的概念里也见到过。感知机的工作模式相当简单，其接受多个二进制输入,，并产生一个二进制输出： ⽰例中的感知器有三个输⼊，。通常可以有更多或更少输⼊。Rosenblatt 提议⼀个简单的规则来计算输出。他引⼊权重，，表⽰相应输⼊对于输出重要性的实数。神经元的输出，0或者1，则由分配权
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2023-10-12 23:15:07
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各位同学好，今天和大家分享以下TensorFlow2.0深度学习中对神经网络的优化方法，包括动量、学习率、dropout、交叉验证、正则化。本节使用数学公式对网络进行优化，增加网络的灵活性。以下代码按顺序组合在一起就是完整代码，没有缺失，可以直接运行。1. 数据导入导入系统自带的服装数据集，查看数据集的相关信息。import tensorflow as tf
from tensorflow imp
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2023-10-10 06:20:45
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接下来介绍卷积神经网络的各种改进措施，其中经典网络的改进措施已经在前面各个网络中介绍。针对卷积神经网络的改进措施主要在以下几个方面：卷积层，池化层，激活函数，损失函数，网络结构，正则化技术等方面。优化算法对网络的训练至关重要，在这里我们单独列出来了。1.卷积层卷积层的改进有以下几种：卷积核小型化，1x1 卷积，Network In Network，Inception机制，卷积分解（Factoriz
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2023-08-05 16:26:52
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神经网络模型概览
神经网络模型，应用程序，优化器和示例代码介绍在这一部分中，我们将讨论神经网络的类型及其应用，最常用的模型，优化方法和简单的示例代码。在接下来的部分中，我们将深入研究特定模型的备忘单，例如CNN和RNN。类型和主要特点卷积神经网络（CNN）：具有一层或多层卷积层，然后是一层或多层全连接层递归神经网络（RNN）：单元之间的连接具有定向循环长
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2023-11-26 16:44:13
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最原始的神经元模型： 改进的神经元模型（该模型为基础模型）：神经元模型：用数学公式表示为： f为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。 常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。激活函数relu：在tensorflow中，用tf.nn.relu()表示 relu()数学表达式 relu()数学图像 激活函数sigmoid:在Ten
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2023-10-14 22:44:09
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1）算法目标设定 首先要确定一个算法目标及约束条件，比如运行时间、硬件内存限制、准确度等选择算法。 学习效果一般尽量采用单个指标进行评估，对于 N 个评价指标，选择其中一个指标作为优化指标，选择剩下的 N-1 个指标作为满足指标。 比如针对分类，有些场合关注查准率，有些场合关注查全率，而有些是用F1 score来评估。这些效果跟具体应用需求相关。&nbs
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2024-01-11 12:41:47
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一、相关概念所谓神经网络优化，即在训练神经网络时，不断改变神经网络所有参数，使损失函数不断变小，从而训练出更高准确率的神经网络模型。1，我们所使用的神经元模型：有激活函数和偏置值。常用的3个激活函数有relu、sigmoid、tanh2，神经网络的复杂度可用神经网络的层数和神经网络中待优化参数个数表示神经网络的层数=n个隐藏层+1个输出层神经网络待优化的参数=神经网络中所有参数w（权值）的个数+所
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2023-08-05 08:54:43
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神经网络模型压缩优化方法：1.优化压缩模型的三个方向:1)设计更为精细的网络设计，比如：简化卷积层和全连接层的形式 2)对模型进行裁剪。在结构复杂的神经网络中，往往存在着大量的参数冗余，因此可以寻找一个适当的评定方法进行剪枝优化 3)**数据进行量化或者二值化。**为了保持原有模型中的数据精度，一般常见的网络中，都会以32bit的浮点类型保存模型权重。这种保存方式，增加了数据存储的大小和重载模型的
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2023-09-27 22:48:48
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现在常见的卷积神经网络中卷积核的大小很大程度影响着整个神经网络的参数量。现就这个问题给出一种优化办法，具体数学推导过程如下：说卷积神经网络卷积核的优化之前先简单的介绍一下卷积核的运算过程：设一张图片的像素x*x，卷积核是k*k，步长为s那么经过一层卷积网络后得到图像的像素为，一个7*7的图像经过一个7*7的卷积核提取后的就变成一个1*1像素的图片。那么训练这个模型需要更新49个参数。 当变成3*3
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2023-08-21 23:11:27
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计算机视觉笔记总目录
1 最优化(Optimization)定义：最优化是寻找能使得损失函数值最小化的参数的过程注：给的是损失优化问题的一个简单定义，并不是完整的最优化数学定义方法：问题陈述： 这节的核心问题是：给定函数 ，其中是输入数据的向量，需要计算函数相对于的梯度，也就是1、找到一个目标函数2、找到一个能让目标函数最优化的方法3、利用这个方法进行求解过程描述：因为在神经网络中对应的是损失函，
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2023-09-21 09:59:12
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