通过观察神经网络和深度学习模型在训练期间的表现，你可以得知很多有用的信息。...在这篇文章中，你将发现在训练时如何使用Python中的Keras对深入学习模型的性能进行评估和可视化。 让我们开始吧。...在Keras中访问模型训练的历史记录 Keras提供了在训练深度学习模型时记录回调的功能。 训练所有深度学习模型时都会使用历史记录回调，这种回调函数被记为系统默认的回调函数。...它记录每个时期的训练权重，包括损失和准确性(用于分类问题中)。 历史对象从调用fit()函数返回来训练模型。权重存储在返回的对象的历史词典中。...总结 在这篇文章中，你发现在深入学习模式的训练期间收集和评估权重的重要性。 你了解了Keras中的历史记录回调，以及如何调用fit()函数来训练你的模型。以及学习了如何用训练期间收集的历史数据绘图。
本文讨论了深度学习环境中的修剪技术。 本在本文中，我们将介绍深度学习背景下的模型修剪机制。模型修剪是一种丢弃那些不代表模型性能的权重的艺术。...我们训练他们来学习可构成输入数据点的基础表示的函数。神经网络的权重和偏差称为其（可学习的）参数。通常，权重被称为正在学习的函数的系数。 考虑以下函数- ?...修剪训练好的神经网络 现在，我们对所谓的重要权重有了相当的了解，我们可以讨论基于幅度的修剪。在基于幅度的修剪中，我们将权重大小视为修剪的标准。通过修剪，我们真正的意思是将不重要的权重归零。...这是权重学习后将发生的变换的图形表示- ? 它也可以应用于偏差。要注意这里我们考虑的是接收形状（1,2）且包含3个神经元的输入的整个层。通常建议在修剪网络后对其进行重新训练，以补偿其性能的下降。...换句话说，幸存的权重从原始网络训练的批次5开始初始化。 ? 资料来源：原论文 Renda等人扩展了这个想法。发表了一篇有关“学习速率倒带”的论文，该论文适用于在训练经过修剪的网络时倒带学习率时间表。
不过，你可能遇到以下问题： 不正确的梯度更新表达式 权重未得到应用 梯度消失或爆发 如果梯度值为 0，则意味着优化器中的学习率可能太小，且梯度更新的表达式不正确。...除了关注梯度的绝对值之外，还要确保监视每个层匹配的激活、权重的大小。例如，参数更新的大小（权重和偏差）应为 1-e3。...需要指出的是，一种称为 “Dying ReLU” 或“梯度消失”的现象中，ReLU 神经元在学习其权重的负偏差项后将输出为 0。这些神经元不会在任何数据点上得到激活。...batch size 将导致学习过程在训练过程中以噪声成本快速瘦脸，并可能导致优化困难。 学习率（Learning rate）：太低会导致收敛缓慢或陷入局部最小值的风险，太高则会导致优化发散。...机器学习框架，如 Keras、Tensorflow、PyTorch、MXNet 现在都有关于使用学习率收敛缓慢文档或示例： Keras https://keras.io/callbacks/#learningratescheduler
TensorFlow 和 Keras 可以在定义数据集中元素的数量时使用None作为占位符，而不是定义数据集中或小批量中的确切记录数。...1 的权重直方图的屏幕截图 对于标记为 dnn 的网络的偏差和权重，您将看到权重分布在整个图中。...您也可以在“分布”部分比较权重和偏差。 两者都以略有不同的方式呈现大多数相同的信息。 现在，看看我们破碎的网络的权重和偏置。 并不是这样分散，实际上的权重基本上是相同的。 网络并不是真正的学习。...我们将在本章介绍以下主题： 二分类和深度神经网络 案例研究 – 癫痫发作识别 在 Keras 中建立二分类器 在 Keras 中使用检查点回调 在自定义回调中测量 ROC AUC 测量精度，召回率和 f1...可以将正则化应用于 Keras 层中的权重，偏差和激活。 我将使用带有默认参数的 L2 演示此技术。
当模型过拟合时：模型准确度较高（低偏差），模型容易学习到训练数据扰动的噪音（高方差），其泛化误差大由高的方差导致。 实践中通常欠拟合不是问题，可以通过使用强特征及较复杂的模型提高学习的准确度。...，ϵ学习率： 从上式可以看出，加⼊权重衰减后会导致学习规则的修改，即在每步执⾏梯度更新前先收缩权重 (乘以 1 − ϵα )，有权重衰减的效果，但是w比较不容易为0。...在Keras中，可以使用regularizers模块来在某个层上应用L1及L2正则化，如下代码： from keras import regularizers model.add(Dense(64, input_dim...数据增强技术如水平或垂直翻转图像、裁剪、色彩变换、扩展和旋转（此外还有生成模型伪造的对抗样本），通常应用在视觉表象和图像分类中，通过数据增强有助于更准确的学习到输入数据所分布的流形（manifold)。...相似的还有Drop Connect ，它和 Dropout 相似的地方在于它涉及在模型结构中引入稀疏性，不同之处在于它引入的是权重的稀疏性而不是层的输出向量的稀疏性。
众所周知，机器学习代码很难调试。就连简单的前馈神经网络，您也经常需要围绕网络架构、权重值初始化和网络优化做出决策 - 所有这些都可能导致机器学习代码中隐藏BUG。...您可能遇到以下错误： 梯度更新的算式不正确 未应用权重更新 消失或爆炸的梯度 如果您的梯度值是零，这可能意味着优化器中的学习率太小，或者你遇到了上述的错误＃1：不正确的梯度更新算式。...除了查看梯度更新的绝对值之外，还要确保监视每个层的激活幅度、权重和更新。例如，参数更新的幅度（权重和偏差）应为1-e3。...学习率 - 学习率太低会导致收敛缓慢或陷入局部最小值的风险，而学习率太大会导致优化发散，因为存在跳过损失函数更深、但更窄部分的风险。可以考虑进行学习速率调度，在训练过程时降低学习速率。...5.跟踪你的工作 在您忘记所使用的学习率或类别权重之前，很容易忽略记录实验的重要性。通过更好的跟踪，您可以轻松查看和重现以前的实验，以减少重复工作（也就是遇到相同的错误）。
：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...在训练过程中如果出现了损失平台（loss plateau），那么增大或减小学习率都是跳出局部最小值的有效策略 # 监控模型的验证损失，触发时将学习率除以 10，如果验证损失在 10 轮内都没有改善，那么就触发这个回调函数...在Keras 中是 BatchNormalization），即使在训练过程中均值和方差随时间发生变化，它也可以适应性地将数据标准化。...用机器学习的术语来说，如果所有模型的偏差都在同一个方向上，那么集成也会保留同样的偏差。...如果各个模型的偏差在不同方向上，那么这些偏差会彼此抵消，集成结果会更加稳定、更加准确 因此，集成的模型应该尽可能好，同时尽可能不同。这通常意味着使用非常不同的架构，甚至使用不同类型的机器学习方法。
； 单个神经元 线性单元 只有一个输入的线性单元对应公式如下： y = w*x+b x为输入，神经元连接的权重为w，w的更新就是神经网络学习的过程，b为偏差，它与输入没有关系，偏差允许神经元不依赖输入来修改输出...，并通过其weights属性来查看模型的连接权重和偏差，最后还有一个未训练的模型在预测中的表现，可以看到其随机权重在每次运行结果都不一样； 深度神经网络 层 典型的神经网络通过层来组织他们的神经元，当我们把线性单元整理到一起时...，网络中的权重都是随机指定的，此时的模型还没有学习到任何东西，这也是第一个练习中每次运行结果都不一样的原因； 所谓训练一个神经网络，指的是通过某种方式不断更新网络中的权重，使得模型通过输入可以得到期望的输出...，或者一般直接叫做batch，每一轮完整的训练称之为epoch，epoch的数量决定了模型使用各个数据点的次数； 理想的训练过程中，权重不断更新，损失不断减少，预测值越来越接近于真实值； 学习率和Batch...Size 学习率决定了模型在每一个batch上学习到的内容的大小，学习率越小意味着模型需要更多的batch来帮助其学习，学习率和batch size是两个训练过程中影响很大的参数，通常也是主要要调的超参数
Greg Chu，博客Deep Learning Sandbox的作者，又写了一篇文章，教你在Keras + TensorFlow环境中，用迁移学习（transfer learning）和微调（fine-tuning...在实际应用中，深度学习相关的研究人员和从业者通常运用迁移学习和微调方法，将ImageNet等数据集上训练的现有模型底部特征提取层网络权重传递给新的分类网络。这种做法并不是个例。 这种做法的效果很好。...这样做，将确保更稳定和全局一致的训练网络。因为如果不固定相关层，随机初始化网络权重会导致较大的梯度更新，进一步可能会破坏卷积层中的学习权重。...迁移学习 代码5 微调 代码6 在微调过程中，最重要的是与网络从头开始训练时所使用的速率相比（lr = 0.0001），要降低学习率，否则优化过程可能不稳定，Loss函数可能会发散。...代码8 模型预测 现在我们通过keras.model保存训练好的网络模型，通过修改predict.py中的predict函数后，只需要输入本地图像文件的路径或是图像的URL链接即可实现模型预测。
2.Keras建立多层感知器模型(接上一篇) 2.1简单介绍多层感知器模型 注：以下模型及其说明来自于《TensorFlow+Keras深度学习人工智能实践应用》林大贵 著 以矩阵方式仿真多层感知器模型的工作方式...所以w1(权重)必须是784*256的矩阵，用来模拟这些突触的功能。 偏差值b1 偏差值b1仿真突触的结构，代表接收神经元容易被活化的程度，偏差值越高，越容易被活化并传递信息。...所以(w2)权重必须是25610的矩阵，用来模拟这些轴突的功能。 偏差值b2 偏差值b2仿真突触的结构，代表接收神经元容易被活化的程度，偏差值越高，越容易被活化并传递信息。...cross_entropy（交叉熵）训练的效果比较好 optimizer 设置训练时，在深度学习中使用adam优化器可以让训练速度更快，还可以提高准确率 metrics 设置评估模型的方式是准确率 接下来开始训练...另外，我们还注意到，loss(训练集的损失函数)和val_loss(验证集的损失函数)在逐步减小，acc(训练集的准确率)和val_acc(验证集的准确率)在提升。
通过梯度下降，优化算法可以在如下三个主要方面起作用: 1、修改学习率成分，α, 或 2、修改梯度成分 ∂L/∂w 3、或二者兼有 且看如下方程1： ?...自适应学习率算法(Adagrad) 自适应梯度算法，也称AdaGrad算法(Duchi等，2011)，通过将学习率除以S的平方根来研究学习率分量，其中S为当前和过去平方梯度的累积和（即直到时间t）。...请注意，和SGD算法相同，自适应学习率算法中的梯度分量也保持不变。 ? 其中， ? 并将S的初始值置0. 请注意，这里在分母中添加了ε。...Adadelta算法和RMSprop算法的区别，在于Adadelta算法中用delta的指数加权平均值D来替代原来在Adadelta算法中的学习率参数。 ? 其中， ? 并把D和S的初始值置0....它通过 （i） 使用梯度分量V，梯度的指数移动平均值（如动量）和 （ii）将学习率α除以S的平方根，平方梯度的指数移动平均值（如在RMSprop中）来学习率分量而起作用。 ? 其中 ?
搭建线性单元的神经元模型，并通过其weights属性来查看模型的连接权重和偏差，最后还有一个未训练的模型在预测中的表现，可以看到其随机权重在每次运行结果都不一样； 深度神经网络 层 典型的神经网络通过层来组织他们的神经元...随机梯度下降 在之前创建的神经网络模型中，网络中的权重都是随机指定的，此时的模型还没有学习到任何东西，这也是第一个练习中每次运行结果都不一样的原因； 所谓训练一个神经网络，指的是通过某种方式不断更新网络中的权重...，或者一般直接叫做batch，每一轮完整的训练称之为epoch，epoch的数量决定了模型使用各个数据点的次数； 理想的训练过程中，权重不断更新，损失不断减少，预测值越来越接近于真实值； 学习率和Batch...Size 学习率决定了模型在每一个batch上学习到的内容的大小，学习率越小意味着模型需要更多的batch来帮助其学习，学习率和batch size是两个训练过程中影响很大的参数，通常也是主要要调的超参数...过拟合和欠拟合 过拟合和欠拟合是机器学习中绕不开的两个问题，通常我们可以使用学习曲线来观察模型迭代表现并判断其当前属于过拟合还是欠拟合，通常来说过拟合指的是模型过于复杂，将数据中的噪声部分也拟合了，因此使得模型在真实数据上的表现明显差于在训练集的表现
随机梯度下降和学习率一起决定着神经网络中权重的更新，为了同时保证训练速度和收敛范围，目前最常用的方法就是动态衰减神经网络的学习率（可以保持固定的Batch Size，对训练机器显存的利用和规划有利）。...在本文中，我们使用Python的Keras进行实验，尝试两种不同的学习率衰减方法来训练我们的神经网络模型。 本文解决的主要问题： 如何配置和评估连续衰减的学习率规划器。...在本文中统一称为学习率规划器。在每批次的训练结束后，默认情况下学习率规划器将使用相同的学习率更新权重。 在训练过程中，最简单的调整学习率的方法就是让学习率随着时间的推移而不断衰减。...在训练开始时，我们通常使用较大的学习率来让模型快速达到较好的性能，随后通过衰减学习率使模型权重更好地逼近最优的配置。 这就是学习率规划器可以达到更快的速度和更优的性能的原因。...使用大的动量系数可以保证在你的学习率衰减得比较小时，优化算法还可以使模型权重在正确的方向上以较快的速度收敛。 尝试不同的学习率计划器。
）以及谷歌结果（总体增长率和季度增长率）。...TensorFlow凭最大的活跃社区一路领跑 在所有衡量指标中，TensorFlow比平均值高出至少两个标准偏差。...即便没有行业的大力支持，Theano依然名列前茅 在众多新的深度学习框架中，Theano（第4位）是本榜单上历史最悠久的库。...在我们排名的23种开源深度学习框架和封装库中，只有三种没有使用Python的接口：Dlib（第10位）、MatConvNet（第20位）和OpenNN（第23位）。...C++接口和R接口分别用于23种库中的7种库和6种库。虽然数据科学界在使用Python方面几乎趋于一致，但是深度学习库方面还是有许多选择。 限制 与任何分析一样，我们一路上做出了决定。
方法详见如下 结果和讨论 排名基于权重一样大小的三个指标：Github（星标和分支）、Stack Overflow（标签和问题）以及谷歌结果（总体增长率和季度增长率）。这些是使用可用的API获得的。...TensorFlow凭最大的活跃社区一路领跑 在所有衡量指标中，TensorFlow比平均值高出至少两个标准偏差。...即便没有行业的大力支持，Theano依然名列前茅 在众多新的深度学习框架中，Theano（第4位）是本榜单上历史最悠久的库。Theano率先使用了计算图，在整个深度学习和机器学习研究界当中仍很受欢迎。...在我们排名的23种开源深度学习框架和封装库中，只有三种没有使用Python的接口：Dlib（第10位）、MatConvNet（第20位）和OpenNN（第23位）。...C++接口和R接口分别用于23种库中的7种库和6种库。虽然数据科学界在使用Python方面几乎趋于一致，但是深度学习库方面还是有许多选择。 限制 与任何分析一样，我们一路上做出了决定。
神经元 “神经元”计算其所有输入的并进行加权求和，添加一个称为“偏差”的值，并通过所谓的“激活函数”提供结果。权重和偏差最初是未知的。它们将被随机初始化并通过在许多已知数据上训练神经网络来“学习”。...所有训练过的权重和偏差保持不变，你只需重新训练你添加的softmax层。这种技术被称为迁移学习，只要预先训练神经网络的数据集与你的“足够接近”，它就可以工作。...这是迁移学习。 通过迁移学习，你可以从顶级研究人员已经开发的高级卷积神经网络架构和大量图像数据集的预训练中受益。在我们的案例中，我们将从ImageNet训练的网络迁移学习。..., loss= 'categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) 在搭建的过程中，必须在权重和偏差之间找到适当的平衡点，如果权重太大，神经网络可能无法代表复杂性...在Keras中利用TPU组建现代卷积网络和实现分类 之前三个实验已经分别介绍了TPU、迁移学习和卷积网络，是不是已经觉得很厉害了？
传统的时间序列方法（如ARIMA和GARCH模型）仅在静止时才有效，这是一个限制性假设，需要通过记录返回，或其他变换，来对序列进行预处理。...▍数据预处理 在我们的案例中，我们需要将数据分解为十个价格和第二天价格的训练集。...并且会使用特定权重，值通过隐藏层向前送入以产生输出。...虽然似乎标准化是从空气中汲取的，但它仍然有效地确保神经网络中的权重不会变得太大。 让我们从更简单的MLP开始。在keras中，这是通过制作顺序模型并在其上添加密集层来完成的。...对于完整的回测系统，你还需要考虑生存偏差，预测偏差，市场体制变化和交易成本等因素。本篇只是一个简单的教学项目，上面的回测就足够了。 下图展示了LSTM模型在2月份Apple股票价格的预测表现。 ?
神经学习的一种主要方式就是卷积神经网络（CNN），有许多种方法去描述CNN到底做了什么，一般通过图像分类例子通过数学的或直观的方法来介绍如何训练和使用CNN。...它们可能以某种方式与输入相乘（在这种情况下，它们被称为权重）或者添加到返回值（称为偏差）。 为这些层选择合适的权重和偏差就是训练的目的。...权重和偏差一开始是随机初始化的，然后不断输入样本进行训练；结果与输入的类别进行比较，并根据学习率来进行权值和偏差的更新。如果幸运的话，这些值最终会收敛。...在许多神经学习的函数中，如Keras，可以指定在卷积时是否进行填充的参数，而不用多加一个函数。我这样做是为了能更加清晰的表示其过程。...它通过仅取每个N×M像素块中的最大值来降低输入的分辨率。对于我们网络，N和M都是2。
ADASYN 的核心思想是，根据学习的困难程度，对样本数少的类别实例使用加权分布。ADASYN 通过两种方法提高了对数据分布的学习效果：（1）减少类别的不平衡所带来的偏差。...本文描述了一种设定学习率的新方法——周期性学习率，它实际上让我们不必再通过大量实验找到全局学习率的最优值和最佳学习计划。这种方法并不是单调地减小学习率，而是让学习率周期性地在合理的边界值之间变化。...左图：使用传统学习率计划的随机梯度下降优化示意图。在训练结束时，模型收敛到一个最小值处。 右图：快照集成示意图。模型经历了几个学习率退火周期，在从多个局部最小值中逃离出来后，收敛到某最小值处。...我训练了一个针对于 64*64 图像大小的模型（在 ImageNet 上对其进行调优），解冻某些层，对其应用周期性学习率和快照集成技术，获得该模型的权重。...将图像的尺寸改为 299*299，并且再次利用图像大小为 64*64 的权重对其进行调优，并采用快照集成技术和带热重启的学习率。
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