为了让你的模型跑赢在起跑线 ε=ε=ε=(~￣▽￣)~ ，请慎重对待参数初始化。...API TensorFlow中自带关于参数初始化的API，具体使用见 tensorflow: variable初始化。...全零初始化 (Zero Initialization) 将网络中 所有参数 初始化为 0 。...迁移学习初始化 (Pre-train Initialization) 将 预训练模型的参数 作为新任务上的初始化参数。 数据敏感初始化 根据自身任务数据集而特别定制的参数初始化方法。...---- [1] 聊一聊深度学习的weight initialization [2] 深度学习之参数初始化策略
前言：深度学习的初始化参数指的是在网络训练之前，对各个节点的权重和偏置进行初始化的过程，很多时候我们以为这个初始化是无关紧要的，不需要什么讲究，但是实际上，一个参数的初始化关系到网络能否训练出好的结果或者是以多快的速度收敛...目录 一、参数初始化的原则 1.1 一些基本的储备知识 1.2、参数初始化的几个基本条件 1.3、关于方差的三个客观事实 1.4、参数初始化的几点要求 二、常见的参数初始化方法...（2）损失函数关于参数W的梯度：即 ? 1.2、参数初始化的几个基本条件 什么样的初始化参数才是最好的呢？...1.4、参数初始化的几点要求 （1）参数不能全部初始化为0，也不能全部初始化同一个值，为什么，请参见“对称失效”； （2）最好保证参数初始化的均值为0，正负交错，正负参数大致上数量相等； （3）初始化参数不能太大或者是太小...可以让梯度变大，学习收敛速度快，能大大加快收敛速度。 Scale and Shift作用 γ和βγ和β是学习到的参数，他们可以让标准正态分布变得更高/更胖和向左右偏移。
深度学习训练算法通常没有这两种奢侈的性质。深度学习模型的训练算法通常是迭代的，因此要求使用者指定一些开源迭代的初始点。...这种初始化方案也是启发于不含非线性的矩阵相乘序列的深度网络。在该模型下，这个初始化方案保证了达到收敛所需的训练迭代综述独立于深度。...Sussillo表明，正确设置缩放因子足以训练深度深达1000层的网络，而不需要使用正交初始化。...在这种情形下，我们希望设置偏置h，使得在初始化的大多数情况下 。否则，u没有学习机会。例如，设置LSTM模型遗忘门的设置为1。另一种常见类型的参数是方差或精确度参数。...除了这些初始化模型参数的简单常数或随机方法，还可能使用机器学习初始化模型参数。即使是在一个不相关的任务上运行监督训练，有时也能得到一个比初始化具有更快收敛率的初始值。
利用无监督的RBM网络来进行预训练，进行图像的降维，取得比PCA更好的结果，通常这被认为是深度学习兴起的开篇。 ? 这么看来，是因为好的初始化方法的出现，才有了深层神经网络工程化落地的可能性。...网络中有两类参数需要学习，一个是权重，一个是偏置。...一般神经网络拥有对称的结构，那么在进行第一次误差反向传播时，更新后的网络参数将会相同，在下一次更新时，相同的网络参数学习提取不到有用的特征，因此深度学习模型都不会使用0初始化所有参数。...所以标准的初始化方法其权重参数就是以下分布： ? 它保证了参数均值为0，方差为常量1/3，和网络的层数无关。...(3) 归一化，让每一层的输入输出的分布比较一致，降低学习难度。 回想一下，这不就是BN干的活吗？所以才会有了BN之后，初始化方法不再需要小心翼翼地选择。
训练集、开发集、测试集 高方差：训练集误差率1%，开发集误差率11%，就是参数过度拟合训练集，修正方法：更多的训练数据，正则化 高偏差：训练集误差率15%，开发集误差率16%，就是泛化性好，但误差率高，...如果训练集进行归一化后，测试集开发集必须要用相同值的σ和μ进行归一化[1240] 数据归一化: X = X-μ(平均值) 方差归一化：[1240] X = X/(σ^2) 防止梯度缺失和爆炸： 权重W的初始化默认值选择比较好的初始化公式...，不应该初始化为0，以防对称性，随机初始化# GRADED FUNCTION: initialize_parameters_he def initialize_parameters_he(layers_dims...像tensorflow，PaddlePaddle，keras或caffe这样的深度学习框架带有一个dropout层实现。不要紧张 - 你很快就会学到一些这样的框架。...您通常只运行它以确保您的代码是正确的，然后将其关闭并使用backprop进行实际的学习过程。
1：优化器 机器学习训练的目的在于更新参数，优化目标函数，常见优化器有SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam。...因此SGD通常训练时间更长，但是在好的初始化和学习率调度方案的情况下，结果更可靠。...4：变量初始化。 常见的变量初始化有零值初始化、随机初始化、均匀分布初始值、正态分布初始值和正交分布初始值。一般采用正态分布或均匀分布的初始化值，有的论文说正交分布的初始值能带来更好的效果。...gru是简化版的lstm，具有更少的参数，训练速度更快。但是对于足够的训练数据，为了追求更好的性能可以采用lstm模型。...10：特征抽取 max-pooling、avg-pooling是深度学习中最常用的特征抽取方式。
bias=True) (1): ReLU() (2): Linear(in_features=3, out_features=1, bias=True) ) 在创建的过程中，并没有可见的进行参数初始化的过程...，因为这里使用了默认的方式进行了初始化参数。...#以net网络为例 #将权重参数初始化为均值为0，标准差为0.01的正态分布（使用normal_方法） for name,param in net.named_parameters() if 'weight...当需要使用init模块中没有的初始化方法时，我们就需要自定义初始化方法。...自定义初始化方法需要注意这个过程是不记录梯度的。下面以初始化权重有一半概率初始化为0，有另一半概率初始化为[-10,-5]和[5,10]两个区间里均匀分布的随机数。
说到这些参数就会想到Stochastic Gradient Descent (SGD)！其实这些参数在caffe.proto中 对caffe网络中出现的各项参数做了详细的解释。...Learning Rate 学习率决定了权值更新的速度，设置得太大会使结果超过最优值，太小会使下降速度过慢。仅靠人为干预调整参数需要不断修改学习率，因此后面3种参数都是基于自适应的思路提出的解决方案。...后面3中参数分别为：Weight Decay 权值衰减，Momentum 动量和Learning Rate Decay 学习率衰减。 ?...上面这个公式基本思想就是减小不重要的参数对最后结果的影响，网络中有用的权重则不会收到Weight decay影响。...提升学习速率。归一化后的数据能够快速的达到收敛。 减少模型训练对初始化的依赖。 关于网络调参，那就是经验。
Introduction 网络超参数包括： 输入图像像素、卷积层参数、池化层参数。 输入图像像素 应事先将图像统一压缩至 2n2n2^{n} 大小。...卷积层参数 具体可查看TensorFlow中的API：tf.nn.conv2d tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu...小卷积核 大卷积核 优势 1.减少卷积参数总数；2.增强了网络容量和模型复杂度。 1.网络层数少；2.收敛快。...池化层参数 池化层的核一般也设置为 较小的size 。 常取的size值为 2×22×22\times2 ，3×33×33\times3 。...---- [1] 解析卷积神经网络—深度学习实践手册 [2] tf.nn.conv2d [3] 深度学习: pooling (池化 / 降采样)
---- 正文： 说到这些参数就会想到Stochastic Gradient Descent (SGD)！...其实这些参数在caffe.proto中 对caffe网络中出现的各项参数做了详细的解释。 Learning Rate 学习率决定了权值更新的速度，设置得太大会使结果超过最优值，太小会使下降速度过慢。...仅靠人为干预调整参数需要不断修改学习率，因此后面3种参数都是基于自适应的思路提出的解决方案。...后面3中参数分别为：Weight Decay 权值衰减，Momentum 动量和Learning Rate Decay 学习率衰减。 ?...提升学习速率。归一化后的数据能够快速的达到收敛。 减少模型训练对初始化的依赖。 关于网络调参，那就是经验。
重参数技巧的简述 大家好，我是灿视。 今天来聊聊重参数技巧~ 现在说的重参数技巧主要是两方面，一种是用于生成模型中的重参数技巧，一种是目前比较火的 等合并参数的技巧。...这里我们只是简单介绍下 的重参数技巧。 网络结构中的重参数技巧 我这里主要也给大家分享下，在网络结构中的重参数技巧。...Reparameter的操作 上图展示了模型推理阶段的重参数化过程，其实就是一个 OP 融合和 OP 替换的过程。...图 A 从结构化的角度展示了整个重参数化流程， 图 B 从模型参数的角度展示了整个重参数化流程。整个重参数化步骤如下所示： 首先通过式3将残差块中的卷积层和BN层进行融合。...对于生成模型，重参数技巧可以解决条件概率不可积分的问题。对于网络结构中，重参数技巧，可以加速网络的前向部署速度。 针对对应的细节，我们会单独说到。欢迎各位持续关注我们哦~
今天我想要与大家分享的是深度神经网络的工作方式，以及深度神经与“传统”机器学习模型的不同之处。...三、这告诉了我们深度学习的什么? 当我们将model.parameters()（这里我用的是PyTorch）传递给优化器时，深度学习看起来好像是参数化的。但其实它不是！...看起来这种正则化方法正是深度学习运作的理论框架——有时人们对此知之甚少。...Belkin等人的人工数据实验更简单，那就是：理解深度学习。...在我看来，噪音需要在推断阶段而不是在训练阶段挤出特征，由此我们看出深度学习模型的本质是非参数的。这与KDE实验非常接近。即使我们有很好的标签(你有的，对吧？)
寻找合适的学习率(learning rate) 学习率是一个非常非常重要的超参数，这个参数呢，面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式、不同数据集，其最合适的值都是不确定的，我们无法光凭经验来准确地确定...dropout dropout是指在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。...多模型融合 Ensemble是论文刷结果的终极核武器,深度学习中一般有以下几种方式 同样的参数,不同的初始化方式 不同的参数,通过cross-validation,选取最好的几组 同样的参数,模型训练的不同阶段...差分学习率与迁移学习 首先说下迁移学习，迁移学习是一种很常见的深度学习技巧，我们利用很多预训练的经典模型直接去训练我们自己的任务。...也可以用来处理过拟合效应，在图像数据集不是特别充足的情况下，可以先训练小尺寸图像，然后增大尺寸并再次训练相同模型，这样的思想在Yolo-v2的论文中也提到过： 需要注意的是：多尺度训练并不是适合所有的深度学习应用
作者丨Thomas Viehmann 编译丨钱磊 编辑丨陈彩娴 今天我想要与大家分享的是深度神经网络的工作方式，以及深度神经与“传统”机器学习模型的不同之处。...3 这告诉了我们深度学习的什么? 当我们将model.parameters()（这里我用的是PyTorch）传递给优化器时，深度学习看起来好像是参数化的。但其实它不是!...看起来这种正则化方法正是深度学习运作的理论框架——有时人们对此知之甚少。...Belkin等人的人工数据实验更简单，那就是：理解深度学习。...在我看来，噪音需要在推断阶段而不是在训练阶段挤出特征，由此我们看出深度学习模型的本质是非参数的。这与KDE实验非常接近。 即使我们有很好的标签(你有的，对吧？)
来源：AI科技评论本文约5700字，建议阅读10+分钟本文分享的是深度神经网络的工作方式，以及深度神经与“传统”机器学习模型的不同之处。...今天我想要与大家分享的是深度神经网络的工作方式，以及深度神经与“传统”机器学习模型的不同之处。...3、这告诉了我们深度学习的什么? 当我们将model.parameters()（这里我用的是PyTorch）传递给优化器时，深度学习看起来好像是参数化的。但其实它不是！...Belkin等人的人工数据实验更简单，那就是：理解深度学习。...在我看来，噪音需要在推断阶段而不是在训练阶段挤出特征，由此我们看出深度学习模型的本质是非参数的。这与KDE实验非常接近。 即使我们有很好的标签(你有的，对吧？)
【导读】深度学习中有很多简单的技巧能够使我们在训练模型的时候获得最佳实践，比如权重初始化、正则化、学习率等。对于深度学习初学者来说，这些技巧往往是非常有用的。...本文主要介绍深度学习中权重和偏差初始化以及如何选择激活函数的一些技巧，以及它们对于解决梯度消失和梯度爆炸的影响。...深度学习最佳实践之权重初始化 基础和符号 考虑一个L层神经网络，它具有L-1个隐藏层和1个输出层。层L的参数（权重和偏置表示为 ? 除了权重和偏置之外，在训练过程中，还会计算以下中间变量 ?...2.对于深度网络，我们可以使用启发式来根据非线性激活函数初始化权重。在这里，我们使W服从方差为k/n的正态分布，而不是标准正态分布，其中k取决于激活函数。...存在上述的其他变体，其中主要目标再次是使参数的方差最小化。 3.梯度截断：这是处理梯度爆炸问题的另一种方法。我们设置一个阈值，如果一个梯度的选择函数大于这个阈值，我们将它设置为另一个值。
权重初始化（weight initialization）又称参数初始化，在深度学习模型训练过程的本质是对weight（即参数 W）进行更新，但是在最开始训练的时候是无法更新的，这需要每个参数有相应的初始值...在进行权重初始化后，神经网络就可以对权重参数w不停地迭代更新，以达到较好的性能。 1.全零初始化（×） 全零初始化是我们要避免的，它无法训练网络。...因为全零初始化后，神经网络训练时，在反向传播时梯度相同，参数更新大学也一样，最后会出现输出层两个权值相同，隐层神经元参数相同，也就是说神经网络失去了特征学习的能力。...此时，神经元局部梯度都是零，网络没有反向梯度流（梯度消失)；最终，所有的参数得不到更新。...那如何解决ReLU激活函数的初始化？ 采用恺明初始化（He 初始化) 2.3 He 初始化（MSRA） He 初始化（MSRA）与Xavier初始化不同在哪里？
前言 深度学习中，设计模型以及保证模型的正确性是首要需要考虑的。当模型设置完成时，理论上模型不存在问题，实现效果也通过计算可以复现出来。一切准备就绪后，那么接下来需要操作的就是——调参了。...正文 为什么很多人都称深度学习为炼丹？为什么丹药那么难炼？为什么为什么，因为炼丹的调料放多少不知道啊？得一个一个去尝试啊。 很多时候，模型搭建好了，但是随之而来的就是参数选择问题。...Photo by Bergstra, 2012 上图则表明重要参数和不重要的参数在不同方法下的搜索情况，我们给了两个超参数，网格搜索只能在我们设定的一小组范围内进行，而随机搜索中的每个超参数是独立的。...通过学习来调节参数，这个结果真的是更加不可预知的。 Photo by SigOpt 上面这个图大概描述了这个过程，当然这只是“好的那一面”的过程。...而且也有很多论文其实自身并没有复现，只是理论上的实现就可以发表，神经网络在调参中不确定性因素太多，玄学深度学习名副其实。最后再强调一遍，如果超参数足够多，训练一两个月都是有可能的。
2、提升学习速率。归一化后的数据能够快速的达到收敛。 3、减少模型训练对初始化的依赖。 基于128D匹配求解的人脸识别 在数据量增大时，如何优化时间： 是不是可以对库内的数据进行排序。。。
输了一些比较熟悉的超参数，你可能有点感觉了，但是实际上深度学习有很多不同的超参数，之后也会介绍一些其他的超参数，如 momentum（动量）、mini batch size（批大小）、regularization...不过深度学习中，是 Idea—Code—Experiment—Idea 这个大循环，Realize 是用 Code 替换的，再尝试各种不同的参数，实现模型并观察是否成功，然后再迭代。...这也是工作量的一部分，所以深度学习也被人吐槽说是一个经验主义学科。。。应用深度学习领域，一个很大程度基于经验的过程，凭经验的过程通俗来说，就是试直到你找到合适的数值。...:) 这可能的确是深度学习比较让人不满的一部分，也就是你必须尝试很多次不同可能性。...但参数设定这个领域，深度学习研究还在进步中，所以可能过段时间就会有更好的方法决定超参数的值，也很有可能由于 CPU、GPU、网络和数据都在变化，这样的指南可能只会在一段时间内起作用，只有不断尝试，并且尝试保留交叉检验或类似的检验方法
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