这里有5个播客，可以让你快速提高速度，并让你了解加密货币: 1。...5。Bitcoins and Markets 安塞尔·林德纳(Ansel Lindner)的比特币和市场播客有一小部分受众，主要由有经验的比特币用户组成。
对于用户来说，现在的数据来源不止于我们的主动获取，也来源于越来越多系统的主动产生。也就是说，大多数数据需要先处理，再上传。这里的数据处理，就需要放置在离用户很近的地方，也就是「边缘」。...4.为什么5G是边缘计算的一种最主流的实现载体？ 对于用户来说，如果想要拥有比较高的沉浸式体验，比较好的技术方案就是采用移动边缘计算。...比如可以通过Wi-Fi 6，可以通过5G，也可以通过专用频段来完成实现边缘节点和设计相关的概念。 如果我们考虑设备成熟度来说，5G会是一个更加便捷的载体。...如果用户的接入方式是WiFi网络，那么边缘服务器最好部署在WiFi的覆盖范围内，对于超过距离的用户，就很难接入并获得更好的体验。这是5G的优势是，在有5G接入的地方就可以直接联网开始游戏。...此外，我们也始终相信，5G技术下的边缘计算，对于通信设备商，服务商，云计算厂商，互联网厂商，甚至芯片和服务器厂商，都是一个巨大的机遇。
如果你的卷积层有64或128个滤波器，这可能就有些多余了，尤其对于深度网络来说，128个滤波器真的有些多了。如果你已经有了大量的滤波器，再添加可能毫无意义。...较大的学习率有助于缩短训练时间，减少反馈环路，这就意味着可以较快地预判网络模型是不是可行。不过虽然网络模型能够更快的收敛，但是结果可能不会特别理想，甚至会有较大的振荡。...我们曾有一个神经网络模型在几个星期后仍旧不能收敛。直到去掉了批处理规范化，我们才意识到在第二轮迭代后所有的输出都是NaN。...首先，这个神经网络根本没有收敛： ? 我们尝试剪裁数值值域，以防止他们超出范围： ? 哎呀，看这个没有光滑处理过的线是多么的杂乱。是学习率太大了吗？我们试着衰减了学习率并只用一个样本点进行训练： ?...虽然图下方的Y轴的值被剪切了，但是初始的误差在5以上，表明误差几乎下降了4个数量级。 ?
如果让我投票给深度学习中，最不想调试，但又必须要小心调试的参数，毫无疑问会投给学习率，今天就来说说这个。...02学习率变更策略 学习率是一个非常重要的参数，可以直接影响模型的收敛与否。不同的学习率变更策略也会影响最终的迭代结果。 下面以sgd优化方法，来介绍各种策略。...step，multistep方法的收敛效果最好，这也是我们平常用它们最多的原因。虽然学习率的变化是最离散的，但是并不影响模型收敛到比较好的结果。 其次是exp，poly。...这是比较好解释的，因为fixed方法始终使用了较大的学习率，而inv方法的学习率下降过程太快，这一点，当我们直接使用0.001固定大小的学习率时可以得到验证，最终收敛结果与inv相当。...在此问大家一个问题，你觉得上面的模型，收敛到最好的状态了吗？不妨后台留言讨论。 ? 04总结 今天只是小试牛刀，也挖了很多的坑给大家（我们以后会填上的）。
有些建议可能对你来说可能已经很熟悉了，但是其他人可能并不太了解。另外还有些建议可能并不适用，甚至可能对于特定的任务来说是不好的建议，所以请谨慎使用！...特别是对于深度网络来说，比如 128 个滤波器就已经很多了。如果你已经拥有了大量的滤波器，那么再添加更多的滤波器可能并不会提升性能。 池化是为了变换不变性（transform invariance）。...如果你的神经网络不能对一个数据点达到过拟合，那么模型架构就可能存在很严重的问题，但这种问题可能是十分细微的。如果你可以过拟合一个数据点，但是在更大的集合上训练时仍然不能收敛，请尝试下面的几条建议。...学习率太高了吗？我们试着降低学习率，并且在一组输入数据上进行训练： ? 你可以看到学习率最初的几个变化发生在哪里（大约训练了 300 步和 3000 步时）。显然，这里我们进行的学习率下降调整太快了。...这大概是因为学习率下降地太快了。乘数如果取 0.999995 会更好，但是结果和完全不衰减相差无几。
【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。...相对于A，W和b的梯度，称为dA，dW和db。使用这些梯度，我们将参数的值从最后一层更新到第一层。 5.重复步骤2-4 步n次，直到我们觉得我们已经将损失函数最小化了，同时没有过度拟合训练数据。...在我们考虑在训练模型时可能导致问题的有两种情况： 1. 将所有权重初始化为0 这使得你的模型等价于线性模型。将所有权重设为0时，对 ?...a）梯度消失 - 对于深度网络，对于任何激活函数，abs（dW）将随着反向传播期间而变得越来越小。在这种情况下，前面的层训练较慢。 权重更新较小，导致收敛速度变慢。这使损失函数的优化变得缓慢。...因此，梯度不会消失或爆炸太快。它们有助于避免收敛缓慢，同时确保我们不会一直摆脱最小值。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。
2.1、初始学习率大小对模型性能的影响 初始的学习率肯定是有一个最优值的，过大则导致模型不收敛，过小则导致模型收敛特别慢或者无法学习，下图展示了不同大小的学习率下模型收敛情况的可能性，图来自于cs231n...inv和fixed的收敛结果最差。这是比较好解释的，因为fixed方法始终使用了较大的学习率，而inv方法的学习率下降过程太快。...从上面的结果可以看出，对于采用非自适应学习率变换的方法，学习率的绝对值对模型的性能有较大影响，研究者常使用step变化策略。...对于多层神经元、非线性网络，在局部依然近似是抛物面。使用在线学习，每次修正方向以各自样本的梯度方向修正，横冲直撞各自为政，难以达到收敛。 可不可以选择一个适中的 Batch_Size 值呢？...跑完一次 epoch（全数据集）所需的迭代次数减少，对于相同数据量的处理速度进一步加快。 在一定范围内，一般来说 Batch_Size 越大，其确定的下降方向越准，引起训练震荡越小。
2.1、初始学习率大小对模型性能的影响 初始的学习率肯定是有一个最优值的，过大则导致模型不收敛，过小则导致模型收敛特别慢或者无法学习，下图展示了不同大小的学习率下模型收敛情况的可能性，图来自于cs231n...inv和fixed的收敛结果最差。这是比较好解释的，因为fixed方法始终使用了较大的学习率，而inv方法的学习率下降过程太快。...关于以上内容的完整分析结果，可以查看往期文章： 【模型训练】如何选择最适合你的学习率变更策略 从上面的结果可以看出，对于采用非自适应学习率变换的方法，学习率的绝对值对模型的性能有较大影响，研究者常使用...3.2 大的batchsize泛化能力下降 在一定范围内，增加batchsize有助于收敛的稳定性，但是随着batchsize的增加，模型的性能会下降，如下图，来自于文[5]。 ?...对于学习率算法，可以选择Adam等自适应学习率策略先训练模型看看收敛结果，再考虑使用SGD等算法进一步提升性能。
通用技巧 有些技巧对你来说可能就是明摆着的事，但在某些时候可能却并非如此，也可能存在不适用的情况，甚至对你的特定任务来说，可能不是一个好的技巧，所以使用时需要务必要谨慎！...用 TensorFlow 时要注意：如果保存和恢复模型权重，请记住在设置完AdamOptimizer 后设置 Saver，因为 ADAM 也有需要恢复的状态（即每个权重的学习率）。...虽然网络应该更快地收敛，但其结果可能不会很好，而且“收敛”实际上可能会跳来跳去。（对于 ADAM 优化器，我们发现在很多经历中，学习率大约为 0.001 时，表现很不错。）...当底部的图标裁剪Y轴时，初始误差值远高于 5，表明误差减少了近 4 个数量级： ?...大概是因为学习率衰减太快了吧。乘数为 0.999995 会表现的更好，但结果几乎相当于完全没有衰减。
具体来说，梯度下降法通过计算损失函数相对于模型参数的梯度，然后沿着梯度的反方向更新参数，以达到最小化损失函数的目的。神经网络中的应用在神经网络的训练过程中，梯度下降法起到了至关重要的作用。...具体步骤如下：前向传播：计算当前参数下的模型输出和损失函数值反向传播：计算损失函数相对于模型参数的梯度参数更新：使用梯度下降法更新模型参数这个过程会反复进行，直到损失函数的值收敛到某个最小值。...不同形式的梯度下降法在计算效率、收敛速度和收敛稳定性上各有优劣，我们将在下一部分详细介绍这些变形形式。3....优点计算效率高：每次更新只需要计算一个样本的梯度，大大减少了计算开销内存需求低：每次只需加载一个样本，节省内存缺点收敛不稳定：由于每次更新基于单个样本，梯度估计有较大噪声，可能导致收敛过程不稳定可能震荡...合理休息生活中的步伐不宜太快，也不宜太慢。步伐太小，进展缓慢；步伐太大，容易疲惫。就像随机梯度下降中需要调整步长一样，生活中也需要合理的休息和调整。适时休息，可以让你更持久地前行。
编者荐语 文章分别从数据方面和模型方面分析了导致模型训练不收敛或失败的原因，数据方面总结了四种可能的原因，模型方面总结了九种可能的问题。...作者丨风影忍着@知乎 链接丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/285601835 在面对模型不收敛的时候，首先要保证训练的次数够多。...样本少只可能带来过拟合的问题，你看下你的training set上的loss收敛了吗？...在自己训练新网络时，可以从0.1开始尝试，如果loss不下降的意思，那就降低，除以10，用0.01尝试，一般来说0.01会收敛，不行的话就用0.001. 学习率设置过大，很容易震荡。...对于这种情况建议用二分法尝试。0.1~0.0001.不同模型不同任务最优的lr都不一样。 3. 隐层神经元数量错误。 在一些情况下使用过多或过少的神经元数量都会使得网络很难训练。
这个事实在金融领域尤其如此，在我们的数据集中，只存在股票的开盘价，最高价，最低价，调整后的收盘价和交易量的5个变量。 在第一幅图中，不难发现这些原始数据值不足以训练机器学习模型。...因此，当模型的n_steps低时，每种学习经历可能会对策略更改产生更大的影响。但是，与此有关的一个问题是，它可能导致相对不稳定的策略，该策略可能永远不会收敛到最佳状态。...探索是强化学习中找到一个好的策略的至关重要的一点，如果策略收敛得太快，代理可能会发现自己陷入重复执行相同次优操作的局部最大值中。可以通过调整熵系数来纠正此行为，以防止过早收敛并鼓励探索。...对于我们的代理来说，拥有一个相当高的熵系数值有助于防止由于短期市场趋势而采取行动，因为它们并不总是转化为长期收益。...有一个较高的lambda值表明在模型中注入一些偏差对我们的代理来说是重要的，但它确实有价值的长期回报。最大的增长是当我们的代理不受市场短期波动的影响，而是专注于长期的增量收益。
今天的这篇文章分别从数据方面和模型方面分析了导致模型训练不收敛或失败的原因，数据方面总结了四种可能的原因，模型方面总结了九种可能的问题。...在面对模型不收敛的时候，首先要保证训练的次数够多。在训练过程中，loss并不是一直在下降，准确率一直在提升的，会有一些震荡存在。只要总体趋势是在收敛就行。...样本少只可能带来过拟合的问题，你看下你的training set上的loss收敛了吗？...在自己训练新网络时，可以从0.1开始尝试，如果loss不下降的意思，那就降低，除以10，用0.01尝试，一般来说0.01会收敛，不行的话就用0.001. 学习率设置过大，很容易震荡。...对于这种情况建议用二分法尝试。0.1~0.0001.不同模型不同任务最优的lr都不一样。 3. 隐层神经元数量错误。 在一些情况下使用过多或过少的神经元数量都会使得网络很难训练。
作者：Matt H and Daniel R 编译：ronghuaiyang 导读 从成千上万小时的模型训练中累计的经验和教训。 ?...有些建议对你来说可能是显而易见的，但对我们中的某个人来说却不是。其他的建议可能不适用，甚至对你的特定任务来说是不好的建议：谨慎使用！ 我们承认这些都是众所周知的方法。我们也站在巨人的肩膀上！...特别是对于深度网络。实际上，128 已经很多了。如果你已经有了大量的滤波器，那么添加更多的滤波器可能不会改善性能。 池化用于转换不变性。池化本质上是让网络学习图像“那部分”的“大意”。...虽然底部的图表盖住了 Y 轴，但初始误差值远远高于 5，表明误差减少了近 4 个数量级： ?...大概是因为衰减太快了，乘数为 0.999995 的情况要好一些，但结果几乎等于完全不衰减。
前言 在面对模型不收敛的时候，首先要保证训练的次数够多。在训练过程中，loss并不是一直在下降，准确率一直在提升的，会有一些震荡存在。只要总体趋势是在收敛就行。...样本的信息量太大导致网络不足以fit住整个样本空间 样本邵只可能带来过拟合的问题，需要看下training set上的loss收敛了吗，如果只是 validate set上不收敛，那就说明overfitting...标签的设置是否正确 二、模型方面 1. 网络设定不合理 如果做很复杂的分类任务，却只用了很浅的网络，可能会导致训练难以收敛。应当选择合适的网络，或者尝试加深当前网络。...在自己训练新网络时，可以从0.1 开始尝试，如果 loss 不下降，那就降低，除以10，用0.01尝试，一般来说，0.01会收敛，不行的话就用0.001。学习率设置过大，很容易震荡。...对于这种情况建议用二分类法尝试。0.1~0.001不同模型不同任务最优的lr都不一样。 3. 隐层神经元数量错误 在一些情况下使用过多或过少的神经元数量都会使得网络很难训练。
采用整个训练集的数据来计算 cost function 对参数的梯度： 缺点: 由于这种方法是在一次更新中，就对整个数据集计算梯度，所以计算起来非常慢，遇到很大量的数据集也会非常棘手，而且不能投入新数据实时更新模型...Batch gradient descent 对于凸函数可以收敛到全局极小值，对于非凸函数可以收敛到局部极小值。 2....Stochastic gradient descent 梯度更新规则: 和 BGD 的一次用所有数据计算梯度相比，SGD 每次更新时对每个样本进行梯度更新， 对于很大的数据集来说，可能会有相似的样本，这样...5....而 NAG 会先在前一步的累积梯度上(brown vector)有一个大的跳跃，然后衡量一下梯度做一下修正(red vector)，这种预期的更新可以避免我们走的太快。
具体来说，首先使用一个随机的 θ值（这被称为随机初始化），然后逐步改进，每次踏出一步，每一步都尝试降低一点成本函数（如在线性回归中采用 MSE），直到算法收敛出一个最小值，如下图所示： 然而，这其中有一个十分重要的超参数...但是可能需要限制迭代次数，这样网络搜索就可以淘汰掉那些收敛耗时太长的模型。 然而怎么限制迭代次数呢？...梯度向量 ，包含所有成本函数（每个模型参数一个）的偏导数。...如果学习率降得太快，可能会陷入局部最小值，甚至是停留在走向最小值的半途中。如果学习率太慢，你可能需要太长时间太能跳到差不多最小值附近，如果提早结束训练，可能只得到一个次优的解决方案。...一般可以取 x=10，当然根据样本的数据量，可以调整这个 x 的值； 图片 相对于随机梯度下降算法，小批量梯度下降算法降低了收敛波动性， 即降低了参数更新的方差，使得更新更加稳定。
这样就足够了吗？Newton-Raphson 方法给出了根的近似值，尽管通常它对于任何合理的应用都足够接近！但是我们如何定义足够接近？什么时候停止迭代？...看下一个猜测相对于前一个切线出现的位置，你注意到什么了吗？下一个猜测出现在前一个切线与 x 轴相交的位置。这就是 Newton-Raphson 方法的亮点！...牛顿法收敛速度为二阶，对于正定二次函数一步迭代即达最优解。 牛顿法是局部收敛的，当初始点选择不当时，往往导致不收敛； 二阶Hessian矩阵必须可逆，否则算法进行困难。...从本质上去看，牛顿法是二阶收敛，梯度下降是一阶收敛，所以牛顿法就更快。...并且二阶方法可以获得更高精度的解，但是对于神经网络这种参数精度要求不高的情况下反而成了问题，深层模型下如果参数精度太高，模型的泛化性就会降低，反而会提高模型过拟合的风险。
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