1 问题 我们知道，不同的batch_size对我们的训练集和验证集得出结果的精度和loss都会产生影响,是设置batch_size越大我们得到的精度越好，loss越好。...2 方法 我们使用的是python的可视化技术进行问题的探究，我们需要在图像中看到当batch_size由小到大的过程中对训练集精度和loss以及验证集的精度和loss值的变化曲线。...利用python画出的batch_size对训练集精度的影响，我们可以在下图中看见并不是batch_size越大，我们的训练集精度就越好，在我给出的这几个batch_size中8才是最好的。...下图就是不同的batch_size对训练集loss的变化 下图是不同的batch_size对验证集精度的变化 下图是不同的batch_size对验证集loss的变化 其中画图的工具就是用python...中matplotlib.pyplot模块，该模块中也有很多的画图的函数，可以画各种各样的可视化图形。
方差（variance） 是指不同的训练数据集训练出的模型对同预测样本输出值之间的差异，刻画了训练数据扰动所造成的影响。...如下用靶心图形象表示不同方差及偏差下模型预测的差异： 偏差越小，模型预测值与目标值差异越小，预测值越准确； 方差越小，不同的训练数据集训练出的模型对同预测样本预测值差异越小，预测值越集中； “偏差-方差分解...（早停法）可以限制模型最小化代价函数所需的训练迭代次数，如果迭代次数太少，算法容易欠拟合（方差较小，偏差较大），而迭代次数太多，算法容易过拟合（方差较大，偏差较小），早停法通过确定迭代次数解决这个问题。...向网络权重注入噪声，其代价函数等于无噪声注入的代价函数加上一个与噪声方差成正比的参数正则化项。...另外，使用softmax 函数和最大似然目标，可能永远无法真正输出预测值为 0 或 1，因此它会继续学习越来越大的权重，使预测更极端。使用标签平滑的优势是能防止模型追求具体概率又不妨碍正确分类。
，通常称之为代价函数： 而我们训练神经网络（感知机）的目标是最小化所有输入样本数据的代价函数 2.2 反向传播 权重 通过下一层的权重（ ）和（ ）来影响误差，因此我们需要一种方法来计算对...函数 表示实际结果向量， 表示该向量第 个位置上的值， ， 是倒数第二层第 个节点和输出第 个节点的输出，连接这两个节点的权重为 ，误差代价函数对 求导的结果相当于用 （学习率）乘以前一层的输出再乘以后一层代价函数的导数...下一批会重复这个过程，直到训练集处理完成为止，这就重新构成了一个训练周期。这是一种折中的办法，它同时具有批量学习（快速）和随机梯度下降（具有弹性）的优点。...这几个库都在底层实现了基本的神经网络单元和高度优化的线性代数库，可以用于处理点积，以支持高效的神经网络矩阵乘法运算。 我们以简单的异或问题为例，看看如何用Keras来训练这个网络。...接下来展示了如何保存这个异或模型: import h5py model_structure = model.to_json() # 用Keras的辅助方法将网络结构导出为JSON blob类型以备后用
这同时也意味着会改善了模型在未知的数据上的表现。 二． 正则化如何帮助减少过拟合？ 让我们来分析一个在训练中过拟合的神经网络模型，如下图所示。 ?...深度学习中的不同正则化技术 现在我们已经理解正则化如何帮助减少过拟合，为了将正则化应用于深度学习，我们将学习一些不同的技巧。 1. L2和L1正则化 L1和L2是最常见的正则化手段。...通过添加正则项来更新代价函数。...代价函数=损失（比如二元交叉熵）+正则项 由于添加了正则项，使得加权矩阵的值减小--得益于它假定具有更小权重矩阵的神经网络产生更简单的模型，故它也会在一定程度上减少过拟合。...在上图中，我们将在虚线出停止训练，因为在此之后，我们的模型将在训练集上过拟合。 在keras中，我们可以使用回调函数（callback）实现早停。以下是它的示例代码。 ?
这同时也意味着会改善了模型在未知的数据上的表现。 二． 正则化如何帮助减少过拟合？ 让我们来分析一个在训练中过拟合的神经网络模型，如下图所示。...深度学习中的不同正则化技术 现在我们已经理解正则化如何帮助减少过拟合，为了将正则化应用于深度学习，我们将学习一些不同的技巧。 1. L2和L1正则化 L1和L2是最常见的正则化手段。...通过添加正则项来更新代价函数。...代价函数=损失（比如二元交叉熵）+正则项 由于添加了正则项，使得加权矩阵的值减小--得益于它假定具有更小权重矩阵的神经网络产生更简单的模型，故它也会在一定程度上减少过拟合。...在上图中，我们将在虚线出停止训练，因为在此之后，我们的模型将在训练集上过拟合。 在keras中，我们可以使用回调函数（callback）实现早停。以下是它的示例代码。
或者，换句话说，我们通过基于原始数据集生成的新图像来获得可能无限大的数据集。 几乎所有的视觉任务都在不同程度上受益于训练的数据增加。在我们的案例中，我们随机剪切，缩放和水平翻转我们的异形和铁血战士。...也就是说，无论如何都会修改一些层，即使 trainable = False。 Keras和PyTorch以不同的方式处理log-loss。...但在训练这一步，差的就很多了。 在这里，我们： 训练模型， 测量损失函数(log-loss)和训练和验证集的准确性。...如果你无法想出任何其他（或任何人），可以尝试使用你同事的照片。 结论 现在你看到了，Keras和PyTorch在如何定义，修改，训练，评估和导出标准深度学习模型方面的差异。...有些部分，它纯粹是针对不同的API约定，而其他部分，则涉及抽象级别之间的基本差异。 Keras在更高级别的抽象上运行。它更加即插即用，通常更简洁，但这是以灵活性为代价的。
如果对多个值进行回归，就是向量回归 小批量或批量：模型同时处理的一小部分样本，通常是8-128.样本数通常是2的幂，方便CPU上的内存分配。训练时，小批量用来为模型权重计算一次梯度下降更新。...3大数据集 评估模型的重点是将数据划分为：训练集、验证集和测试集 训练集：训练模型 验证集：评估模型 测试集：最后一次的测试 模型一定不能读取与测试集任何相关的信息，即使是间接读取也不行。...具体做法：在每次将数据划分为k个分区之前，先将数据打乱，最终分数是每个K折验证分数的均值 注意：这个做法一共要训练和评估P*K个模型，P是重复次数，计算代价很大。...欠拟合underfit：训练数据上的损失越小，测试数据上的数据损失也越小。 过拟合和欠拟合的产生 1、欠拟合问题，根本的原因是特征维度过少，导致拟合的函数无法满足训练集，误差较大。...2、过拟合问题，根本的原因则是特征维度过多，导致拟合的函数完美的经过训练集，但是对新数据的预测结果则较差。
作者表示模型可以以类别标签为条件生成 MNIST 手写数字，同时还展示了如何使用该模型学习多模态模型，并提供了一个应用于图像标注的简单示例，他们展示了这种方法如何生成不属于训练标注的描述性标签。...为了避免代价昂贵的配对工程，通过给定的非配对数据来发现跨域关系，作者提出了基于生成对抗网络的方法来学习发现不同领域之间的关系，即 DiscoGAN。...DRAGAN 可以让训练的速度更快，模型获得更高的稳定性，以及更少的模式崩溃，在多种架构和目标函数的生成器网络上得到更优的建模性能。...在该架构中，原始 GAN 学习从域 U 向域 V 的图像变换，同时，对偶的 GAN 学习将任务倒转。由原始任务和对偶任务构成的循环允许图像从任意两个域之一被变换然后被重构。...这些网络不仅能学习从输入图像到输出图像的变换，还能学习一个损失函数来训练这个损失。这使其可以应用相同的一般性方法到传统上需要非常不同的损失函数的问题上。
配置神经网络十分困难，因为并没有关于如何进行配置的好理论。 你必须用系统化的思维从动态结果和客观结果这两个角度探讨不同配置，设法理解给定预测建模问题。...数据划分 我们将把洗发水销量数据集分为两个集合：一个训练集和一个测试集。 前两年的销售数据将作为训练数据集，最后一年的数据将作为测试集。 我们将使用训练数据集创建模型，然后对测试数据集进行预测。...这种情况就是模型过渡拟合训练数据集，代价是模型预测测试数据集的性能变差。如图所示，模型对训练数据集的预测性能继续增强，这种增强之后紧跟着一个转折点，并且模型预测测试数据集的性能越来越差。...尤为重要的是，在keras中，批大小必须作为测试数据集和训练数据集大小的一个因子。...如何使用随时间变化的模型诊断，以及解释模型的客观预测失误。 如何探讨和解释训练epoch数、批大小和神经元数的影响。
【导读】Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。...本系列将教你如何从零开始学Keras，从搭建神经网络到项目实战，手把手教你精通Keras。相关内容参考《Python深度学习》这本书。 ...数据集被分为用于训练的 25 000 条评论与用于测试的 25 000 条评论，训练集和测试集都包含 50% 的正面评论和 50% 的负面评论。 为什么要将训练集和测试集分开？...下面的步骤是用 rmsprop 优化器和 binary_crossentropy 损失函数来配置模型。注意，我们还在训练过程中监控精度。...请注意，由于网络的随机初始化不同，您自己的结果可能略有不同。 如你所见，训练损失每轮都在降低，训练精度每轮都在提升。这就是梯度下降优化的预期 结果——你想要最小化的量随着每次迭代越来越小。
2.3 模型训练 神经网络模型的训练主要有3个步骤： 构建模型结构（主要有神经网络结构设计、激活函数的选择、模型权重如何初始化、网络层是否批标准化、正则化策略的设定） 模型编译（主要有学习目标、优化算法的设定...它可应用于网络的输入层或隐藏层，当用于输入层，就是线性模型常用的特征标准化处理。 2.3.5 正则化 正则化是在以（可能）增加经验损失为代价，以降低泛化误差为目的，抑制过拟合，提高模型泛化能力的方法。...对于不同的任务，往往也需要用不同损失函数衡量，经典的损失函数包括回归任务的均方误差损失函数及二分类任务的交叉熵损失函数等。...2.3.8 模型训练及超参数调试 划分数据集 训练模型前，常用的HoldOut验证法（此外还有留一法、k折交叉验证等方法），把数据集分为训练集和测试集，并可再对训练集进一步细分为训练集和验证集，以方便评估模型的性能...从整体训练过程来看，欠拟合时训练误差和验证集误差均较高，随着训练时间及模型复杂度的增加而下降。在到达一个拟合最优的临界点之后，训练误差下降，验证集误差上升，这个时候模型就进入了过拟合区域。
为此，我们创建了两个数据集：训练集和测试集。 在本活动中，我们将使用 80% 的数据集训练 LSTM 模型，并使用 20% 的数据评估其表现。...损失函数，准确率和错误率 神经网络利用函数来测量与验证集相比网络的运行情况，也就是说，一部分数据被分离为，用作训练过程的一部分。 这些函数称为损失函数。...最后，在对网络进行训练之后，可以使用测试集来测量网络如何处理从未见过的数据。 注意 没有确定如何划分训练，验证和测试数据集的明确规则。...过拟合是指训练模型来优化验证集的方法，但是这样做会以我们有意预测的现象为基础，更笼统的模式为代价。 过拟合的主要问题是模型学习了如何预测验证集，但无法预测新数据。...为更多周期运行模型可以使它从数据中学到更多，但同时也存在过拟合的风险。 训练模型时，最好以指数形式增加历时，直到损失函数开始趋于平稳。
神经网络模型的优化 使用 Keras 回调函数 使用 model.fit()或 model.fit_generator() 在一个大型数据集上启动数十轮的训练，有点类似于扔一架纸飞机，一开始给它一点推力...回调函数（callback）是在调用 fit 时传入模型的一个对象（即实现特定方法的类实例），它在训练过程中的不同时间点都会被模型调用。...在训练过程中的不同时间点保存模型的当前权重 提前终止（early stopping）：如果验证损失不再改善，则中断训练（当然，同时保存在训练过程中得到的最佳模型） 在训练过程中动态调节某些参数值...：比如优化器的学习率 在训练过程中记录训练指标和验证指标，或将模型学到的表示可视化（这些表示也在不断更新）：Keras 进度条就是一个回调函数 keras.callbacks 模块包含许多内置的回调函数...有多种不同的技术可供选择：贝叶斯优化、遗传算法、简单随机搜索等 更新超参数非常具有挑战性，如 计算反馈信号（这组超参数在这个任务上是否得到了一个高性能的模型）的计算代价可能非常高，它需要在数据集上创建一个新模型并从头开始训练
但由于这些属性在统计上并不独立，因此可以通过学习同时预测类型和日期来构建更好的模型。这样的联合模型将具有两个输出。 ? 另外，许多最近开发的神经架构需要非线性网络拓扑：构造为有向非循环图的网络。...重要的是，训练这样的模型需要能够为网络的不同输出指定不同的损失函数：例如，年龄预测是标量回归任务，但性别预测是二元分类任务，需要不同的训练过程。...在Keras中，可以在编译中使用列表或损失字典来为不同的输出指定不同的优化函数;所产生的损失值总计为全局损失，在训练期间最小化。...几个常见的神经网络组件被实现为图形。两个值得注意的是Inception模块和残差连接。为了更好地理解function API如何用于构建图层图，看一下如何在Keras中实现它们。...也就是说，它们共享相同的特征表示并同时为不同的输入集学习这些特征表示。
：损失函数，为预定义损失函数名或一个目标函数，参考损失函数 metrics：列表，包含评估模型在训练和测试时的性能的指标，典型用法是metrics=[‘accuracy’]如果要在多输出模型中为不同的输出指定不同的指标...【Tips】如果你只是载入模型并利用其predict，可以不用进行compile。在Keras中，compile主要完成损失函数和优化器的一些配置，是为训练服务的。...#我们给额外的损失赋0.2的权重。我们可以通过关键字参数loss_weights或loss来为不同的输出设置不同的损失函数或权值。 #这两个参数均可为Python的列表或字典。...epochs=50, batch_size=32) # 训练方式二：两个模型,两个Loss #因为我们输入和输出是被命名过的（在定义时传递了“name”参数），我们也可以用下面的方式编译和训练模型：...，输出两个模型，所以可以分为设置不同的模型训练参数 案例四：共享层：对应关系、相似性 一个节点，分成两个分支出去 import keras from keras.layers import Input,
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。...检查中间输出和连接 为了调试神经网络，你需要理解神经网络内部的动态、不同中间层所起的作用，以及层与层之间是如何连接起来的。...：破译单个神经元或一组神经元的激活函数； 基于梯度的方法：在训练模型时，操作由前向或后向通道形成的梯度。...在训练时，以某个概率 p（超参数）保持神经元活动来实现丢失，否则将其设置为 0。结果，网络必须在每个训练 batch 中使用不同的参数子集，这减少了特定参数的变化而变得优于其他参数。 5....不过，手动记录信息可能很难做到且进行多次实验，像 comet.ml 这样的工具可以帮助自动追踪数据集、更改代码、实验历史和生产模型，包括关于模型的关键信息，如超参数、模型性能指标和环境细节。
问题是我需要训练一个分类器来将物品分到不同的类别中： 服饰类别：衬衫、裙子、裤子、鞋类等 颜色：红、蓝、黑等 质地：棉、羊毛、丝、麻等 我已经为这三个不同的类别训练了三个不同的卷积神经网络（下文将称为CNN...在机器学习实战中，将数据分为训练和测试集是一种很常见的做法——我把80%的图片分配为训练数据，20%为测试数据。这一过程在第81和82行中由scikit-learn进行处理。...为多标签分类训练一个Keras神经网络 请不要忘了使用本文底下的“下载”处来下载代码、数据集和预先训练好的模型（以防你不想自己训练模型）。 如果你想要自己训练模型，请打开终端。...图3：我们的Keras深度学习多标签分类在训练集和测试集中的正确率/损失。 在新图片上应用Keras多标签分类 既然我们的多标签分类Keras模型已经训练好了，让我们将它应用在测试集之外的图片上。...请注意这两个类（“红色”和“裙子”）是如何被标注为高置信程度的。 现在让我们来试一条蓝色裙子： ? ? 图片5：“蓝色”和“裙子”类标签在我们的Keras多标签图片分类项目的第二次测试中正确给出。
class_weight：字典，将不同的类别映射为不同的权值，该参数用来在训练过程中调整损失函数（只能用于训练） sample_weight：权值的numpy array，用于在训练时调整损失函数（...：损失函数，为预定义损失函数名或一个目标函数，参考损失函数 metrics：列表，包含评估模型在训练和测试时的性能的指标，典型用法是metrics=[‘accuracy’]如果要在多输出模型中为不同的输出指定不同的指标...【Tips】如果你只是载入模型并利用其predict，可以不用进行compile。在Keras中，compile主要完成损失函数和优化器的一些配置，是为训练服务的。...#我们给额外的损失赋0.2的权重。我们可以通过关键字参数loss_weights或loss来为不同的输出设置不同的损失函数或权值。 #这两个参数均可为Python的列表或字典。...，输出两个模型，所以可以分为设置不同的模型训练参数 案例四：共享层：对应关系、相似性 一个节点，分成两个分支出去 import keras from keras.layers import Input,
选自Medium 作者：Karan Jakhar 机器之心编译 参与：小舟、魔王 如何选择工具对深度学习初学者是个难题。本文作者以 Keras 和 Pytorch 库为例，提供了解决该问题的思路。...我们同时用 Keras 和 PyTorch 训练一个简单的模型。如果你是深度学习初学者，对有些概念无法完全理解，不要担心。...这两个工具最大的区别在于：PyTorch 默认为 eager 模式，而 Keras 基于 TensorFlow 和其他框架运行（现在主要是 TensorFlow），其默认模式为图模式。...Keras 自带一些样本数据集，如 MNIST 手写数字数据集。以上代码可以加载这些数据，数据集图像是 NumPy 数组格式。Keras 还做了一点图像预处理，使数据适用于模型。 ?...以上的代码用于训练和评估模型。我们可以使用 save() 函数来保存模型，以便后续用 load_model() 函数加载模型。predict() 函数则用来获取模型在测试数据上的输出。
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