注意：mxnet随机种子设为1时，loss一直为nan，经测试，种子为2时，jupyter-notebook有时会出现nan，但在命令行执行python文件多次都不会出现nan。...# 定义交叉熵损失 def cross_entropy(yhat, y): return -nd.pick(nd.log(yhat), y) 计算精度 # 计算分类准确率 def accuracy...训练损失 train_loss = 0.0 # 训练集准确率 train_acc = 0.0 # 迭代巡礼 for data, label in train_data...这样学习率会对batch size不那么敏感, 避免学习率与batch_size耦合 SGD(params, learning_rate / batch_size) # 总的训练损失...train_loss += nd.mean(loss).asscalar() # 总的训练准确率 train_acc += accuracy(output
为什么AdaBelief更好 只做在最后一步做了了一个小小的改变，未审核会产生如此之大的影响呢？ 这主要是因为AdaBelief考虑了两点。...2、分母中的梯度符号 在上图损失函数为 的情况下，蓝色矢量代表梯度，十字叉代表最优解。 Adam优化器在y方向上振荡，并在x方向上保持前进。这是由于 。...而且在ImageNet数据上，AdaBelief在Top-1准确率上仅次于SGD。...GAN 在WGAN和WGAN-GP上的实验表明，经AdaBelief训练的结果都得到了最低的FID。 网友评论 虽然AdaBelief在多个任务上取得了不错的效果，但该方法还是遭到不少网友质疑。...AdaBelief不会是最后一个意图取代Adam的优化器，它的泛化能力究竟如何，还有待更多研究者进一步地检验。
# 导入mxnet import mxnet as mx # 设置随机种子 mx.random.seed(2) from mxnet import gluon from mxnet import ndarray...# 定义交叉熵损失 softmax_cross_entropy = gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss() 优化 # 定义训练器和优化方法 trainer = gluon.Trainer...(epochs): # 训练损失 train_loss = 0.0 # 训练集准确率 train_acc = 0.0 # 迭代训练 for data, label...# 反向传播求梯度 loss.backward() # 梯度下降 trainer.step(batch_size) # 总的训练损失...train_loss += nd.mean(loss).asscalar() # 总的训练准确率 train_acc += accuracy(output
import mxnet as mx from mxnet import nd from mxnet import gluon from mxnet import autograd from mxnet.gluon...softmax_cross_entropy = gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss() # 训练 for epoch in range(5): # 训练损失...train_loss = 0.0 # 训练准确率 train_acc = 0.0 # 迭代训练 for data, label in train_data:...# 梯度反向传播 loss.backward() # 更新梯度 trainer.step(batch_size) # 记录训练损失...train_loss += nd.mean(loss).asscalar() # 记录训练准确率 train_acc += accuracy(output
没有他们，就不会有这个项目的完成。他们不仅给出了代码建议，还提供了不同框架的整个 notebook。...生成 CNN 符号（在最后的密集层上通常没有激活） 指定损失（交叉熵通常与 softmax 绑定）、优化器和初始化权重，也许还有 session 使用自定义迭代器（所有框架的通用数据源）在训练集的小批量上进行训练...我在 MXNet 和 CNTK 的实验中使用了更高水平的 API，在该 API 上使用框架的训练生成器函数。...Tensorflow、PyTorch、Caffe2 和 Theano 要求向池化层提供一个布尔值，来表明我们是否在训练（这对测试准确率带来极大影响，72% vs 77%）。 5....偏差初始程序可能会改变（有时不包含任何偏差）。 不同框架中的梯度截断和 inifinty/NaNs 处理可能会不同。
# 导入mxnet import mxnet as mx # 设置随机种子 mx.random.seed(2) from mxnet import gluon from mxnet import ndarray...# 定义交叉熵损失 softmax_cross_entropy = gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss() 训练 # 定义迭代周期 epochs = 5 ## 定义学习率...learning_rate = 0.1 # 训练 for epoch in range(epochs): # 训练损失 train_loss = 0.0 # 训练集准确率...反向传播求梯度 loss.backward() # 梯度下降 SGD(params, learning_rate/batch_size) # 总的训练损失...train_loss += nd.mean(loss).asscalar() # 总的训练准确率 train_acc += accuracy(output
指标（损失 & 准确率） 除了定期记录损失和准确率之外，我们还可以记录和绘制它们，以分析其长期趋势。下图是 TensorBoard 上展示的准确率和交叉熵损失。 ? 绘制损失图能够帮助我们调整学习率。...缩放与归一化 人们对缩放与归一化都有很好地理解，但这仍旧是最被轻视的问题之一。如果输入特征和节点输出都被归一化，就能更容易地训练模型。如果做的不准确，损失值就不会随着学习率降低。...如果用大型正则化还不能缩小两个准确率间的差距，那先 degug 正则化代码或者方法。 类似于学习率，我们以对数比例改变测试值，例如开始时改变 1/10。...如果批尺寸太小，则梯度下降不会很顺畅，模型学习的速度慢，损失可能会振荡。如果批尺寸太大，则完成一次训练迭代（一轮更新）的时间太长，得到的返回结果较小。...在我们的项目中，我们降低批尺寸，因为每次训练迭代时间太长。我们密切监控整个学习速度和损失。如果损失振荡剧烈，则我们会知道批尺寸降低的幅度太大了。批尺寸影响正则化因子等超参数。
指标（损失 & 准确率） 除了定期记录损失和准确率之外，我们还可以记录和绘制它们，以分析其长期趋势。下图是 TensorBoard 上展示的准确率和交叉熵损失。...我们能看到损失函数突然上升（可能由梯度突然上升引起）。 我们使用准确率图调整正则化因子。如果验证和训练准确率之间存在很大差距，则该模型出现过拟合。...缩放与归一化 人们对缩放与归一化都有很好地理解，但这仍旧是最被轻视的问题之一。如果输入特征和节点输出都被归一化，就能更容易地训练模型。如果做的不准确，损失值就不会随着学习率降低。...如果批尺寸太小，则梯度下降不会很顺畅，模型学习的速度慢，损失可能会振荡。如果批尺寸太大，则完成一次训练迭代（一轮更新）的时间太长，得到的返回结果较小。...在我们的项目中，我们降低批尺寸，因为每次训练迭代时间太长。我们密切监控整个学习速度和损失。如果损失振荡剧烈，则我们会知道批尺寸降低的幅度太大了。批尺寸影响正则化因子等超参数。
指标（损失 & 准确率） 除了定期记录损失和准确率之外，我们还可以记录和绘制它们，以分析其长期趋势。下图是 TensorBoard 上展示的准确率和交叉熵损失。 绘制损失图能够帮助我们调整学习率。...我们需要增加训练数据的体量，然后增加正则化来缩小训练和验证准确率之间的差别。不要做的太过分，因为我们想要稍微让模型过拟合。密切监测数据和正则化成本。长时间尺度下，正则化损失不应该控制数据损失。...如果用大型正则化还不能缩小两个准确率间的差距，那先 degug 正则化代码或者方法。 类似于学习率，我们以对数比例改变测试值，例如开始时改变 1/10。...如果批尺寸太小，则梯度下降不会很顺畅，模型学习的速度慢，损失可能会振荡。如果批尺寸太大，则完成一次训练迭代（一轮更新）的时间太长，得到的返回结果较小。...在我们的项目中，我们降低批尺寸，因为每次训练迭代时间太长。我们密切监控整个学习速度和损失。如果损失振荡剧烈，则我们会知道批尺寸降低的幅度太大了。批尺寸影响正则化因子等超参数。
没有他们，就不会有这个项目的完成。他们不仅给出了代码建议，还提供了不同框架的整个 notebook。...生成 CNN 符号（在最后的密集层上通常没有激活） 指定损失（交叉熵通常与 softmax 绑定）、优化器和初始化权重，也许还有 session 使用自定义迭代器（所有框架的通用数据源）在训练集的小批量上进行训练...我在 MXNet 和 CNTK 的实验中使用了更高水平的 API，在该 API 上使用框架的训练生成器函数。...Kernel 初始程序在不同的框架中会发生改变（我发现这对准确率有+/- 1% 的影响），我试图在可能不是很长的情况下指定统一的 xavier/gloro。 8. SGD 动量实现的动量类型。...偏差初始程序可能会改变（有时不包含任何偏差）。 不同框架中的梯度截断和 inifinty/NaNs 处理可能会不同。
2.2 混合精度 我们可以通过扩展神经网络体积获取更好的模型，但训练模型所需的内存和算力也会随之增加。...因此，混合精度被作为一种方法引入，它可以让神经网络在训练过程中利用半精度浮点数而不改变模型准确率或修改超参数。 在训练中应用混合精度时，权重、梯度储存在 FP16 中，降低存储和矩阵运算的内存压力。...综上所述，在不损失模型准确率且内存占用不明显的情况下，以混合精度训练模型比以单精度训练模型速度更快。...此外，对于自然语言处理任务，我们已经证明，深度学习模型在以混合精度进行训练时可以加快训练速度，同时不损失准确率。...RTX，这可能会节省我多卡配置的空间，减少多卡通信时间，让我在深度学习任务上相对轻松地训练一个相对大型的数据集。
这个模型训练起来十分快，在 20 分钟内取得了 0.4050 的预测准确率。 2. 残差模型 MLP：在 1 中提到的模型的基础上，Pawel 接着在稀疏的输入数据上训练了一个神经网络模型。...这个模型并没有非常复杂的数据特征，与公开的方案相比，仅仅改变了特征的数量，并且使用岭回归的 eli5 解释机制做了单词化切片的处理。这样依次训练了 3 个模型。 2....使用了模型的变体：第一个是通过 Huber loss 作为损失函数训练的，这样做可以使得模型对于数据中的离群点不那么敏感；另外一个是把这个任务当作了一个分类问题而非回归问题。...由于 MXNet 生成了大量的副本，并且使用了太多内存，他们也需要编写自己的数据生成器。我们还有一个版本，将数据放入共享内存中，但磁盘空间不足，所以也不得不放弃这个版本。...总的来说，MXNet 解决方案的速度更快，在不牺牲速度的条件下，允许使用较小的初始批处理数据规模。但使用了更大的内存，因此看起来不那么可靠。在最后，他们使用同样的数据集提交了两个版本。
在这篇文章中，我们将查看另一个困扰神经网络训练的问题，病态曲率。 局部极小值和鞍点会使训练停滞，而病态曲率则会减慢训练速度，以至于机器学习从业者可能会觉得搜索收敛到了一个次优极小值。...事实上，有论文报告，防止反复振荡的足够小的学习率，也许会导致从业者相信损失完全没有改善，干脆放弃训练。 大概，我们需要找到一种方法，首先缓慢地进入病态曲率的平坦底部，然后加速往最小值方向移动。...上图三条曲线，红点处的梯度都是一样的，但曲率大不一样。解决方案？考虑二阶导数，或者说梯度改变得有多快。 使用二阶导数解决这一问题的一个非常流行的技术是牛顿法（Newton's Method）。...虽然高阶优化方法在算力上不太可行，但二阶优化关于纳入梯度自身如何改变的想法是可以借鉴的。虽然我们无法准确计算这一信息，但我们可以基于之前梯度的信息使用启发式算法引导优化过程。...从这个意义上说，动量法也有助于抑制振荡。 动量法同时提供了加速度，从而加快收敛。但你可能想要搭配模拟退火，以免跳过最小值。
最优化器犯了什么错 SGD 算法虽然简洁，但其在神经网络训练中的性能堪比高级二阶优化方法。尽管 SGD 每一次用小批量算出来的更新方向可能并非那么精确，但更新多了效果却出乎意料地好。...当 Lookahead 向高曲率方向振荡时，fast weights 更新在低曲率方向上快速前进，slow weights 则通过参数插值使振荡平滑。...但是右下的 Lookahead 会根据 slow weights（紫色）探索到更好的区域。...对于所有实验，每个算法都使用相同数量的训练数据。 ? 图 5：不同优化算法的性能比较。（左）在 CIFAR-100 上的训练损失。...图 6：ImageNet 的训练损失。星号表示激进的学习率衰减机制，其中 LR 在迭代 30、48 和 58 次时衰减。
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