神经网络的优化方法：1、学习率的设置（指数衰减）2、过拟合问题（Dropout）3、滑动平均模型（参数更新，使模型在测试数据上更鲁棒）4、批标准化（解决网络层数加深而产生的问题---如梯度弥散，爆炸等） 一、学习率的设置----指数衰减方法通过指数衰减的方法设置GD的学习率。该方法可让模型在训练的前期快速接近较优解，又可保证模型在训练后期不会有太大的波动，从而更加接近局部最优。学习率不能
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2023-09-29 14:26:45
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卷积神经网络CNNs的调优及性能提升技巧最近我搭建了一个基于CNN的模型，在调优的过程中发现了一些通用的方法。在此想对这些方法做一个简述和实际的作用分析作为对我的工作的总结，也是希望能帮助其他像我这样的小白快速入门CNN。更详细的内容可以查看文章最后的论文以及链接，之后的学习和工作中有新的体会会在进行补充。这也是我的第一篇文章，如果各位大神们有任何宝贵意见和问题，我们可以一起讨论一起进步。实验环境
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2023-10-13 21:48:28
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02 网络优化与正则化1. 神经网络常遇到的两个问题1）优化问题：a 神经网络的损失函数通常是一个非凸函数，找到全剧最优值比较难；b深度学习的参数通常比较多，训练数据也比较大，因此也无法使用计算代价很高的二阶优化方法，而一阶优化方法的训练效率通常比较低。c深度学习存在梯度消失或爆炸问题，导致基于梯度的优化方法经常失效。 2）泛化问题。深度神经网络的复杂度比较高，并且拟合能力很强，很容易在训练集上产
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2023-10-24 05:38:48
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深度学习基础神经网络入门神经网络剖析训练神经网络主要围绕以下四个方面：层，多个层组合成网络（或模型）；输入数据和相应的目标；损失函数，即用于学习的反馈信号；优化器，决定学习过程如何进行。网络、层、损失函数和优化器之间的关系多个层链接在一起组成了网络，将输入数据映射为预测值。然后损失函数将这些预测值与目标进行比较，得到损失值，用于衡量网络预测值与预期结果的匹配程度。优化器使用这个损失值来更新网络的权
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2024-01-17 10:44:18
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【深度学习】轻量级神经网络设计思路0. 前言随着深度学习技术在各个领域获得了表现出极大的潜力，但大部分神经网络模型的计算复杂度都使其无法在计算资源受限的情况下（如移动端设备）得到很好的应用，于是，神经网络的轻量化备受关注。那么如何将神经网络模型设计得小型化、轻量化呢？部分研究成果为我们打开了思路，也一定程度上促成了AI技术的推广和落地。1. 轻量级神经网络设计轻量级神经网络设计的主要思路：有限的计
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2023-11-21 18:59:41
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神经网络设计的技巧极小值与鞍点数学工具鞍点与局部最小值批次（Batch）与动量（Momentum）Batch为什么要用batchMomentum自适应学习率 Adaptive Learning Rate根号平方根 Root Mean SquareRMSPropAdam分类 ClassificationOne-hot 编码Loss FunctionBatch NormalizationFeatur
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2023-09-21 06:50:21
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神经网络优化 大纲4.1 损失函数4.2 学习率4.3 滑动平均4.4 正则化4.5 神经网络搭建八股目标掌握神经网络优化方法4.1 损失函数神经元模型：用数学公式表示为：，f为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。① 激活函数relu: 在Tensorflow中，用t
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2023-10-16 15:42:12
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深度学习神经网络优化器有以下几种：
1. 梯度下降法（Gradient Descent）
2. 随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）
3. 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）
4. 动量法（Momentum）
5. Nesterov加速梯度法（Nesterov Accelerated Gradient）
6. 自适应梯度算法（Ada
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2023-09-30 11:43:08
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优化算法：1.mini-bitch：如果数据集特别大，把所有的数据一起处理会使训练速度特别慢。mini-bitch就是把数据集平均分成几个部分，然后单独进行处理，选择合理的子数据集大小会使训练速度快很多。 左图为未采用m-b的图像，右图是采用的。可以看出采用之后的J并不是一直下降的，但是整体下降速度快。 如果m-b的子集大小是整个训练集，那么和不采用m-b方法是一样
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2023-07-09 23:21:51
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调整模型更新权重和偏差参数的方式时，你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果？应该用梯度下降，随机梯度下降，还是Adam方法？这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别，以及如何选择最佳的优化方法。 什么是优化算法？优化算法的功能，是通过改善训练方式，来最小化(或最大化)损失函数E(x)。损失函数E(x)：模型内部有些参数，是用来计算测试集中目标值Y的真实值和预测值的偏差程度的
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2023-10-27 19:02:29
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本节目标：学会使用 CNN 实现对手写数字的识别上几节重点讲述的 NN ：每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果参数个数：∑ （前层× 后层+ 后层）从上面可以看出，一张分辨率仅为28*28像素的黑白图像，在神经网络运算时就有近40万个参数待优化；而现实生活中高分辨率的彩色图像，不但像素点增多，而且有红绿蓝三通道信息，这样直接喂入（全
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2023-12-13 00:05:17
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目录一.优化参数的三个方法1.手动修改2.for循环调参3.Keras Tunner自动调参工具介绍1.安装 2.准备训练数据和加载的库3.创建HyperParameters对象以及模型生成函数4.创建Hyperband对象4.开始优化5.获取最佳模型6.结果显示二.注释1.为什么二次调参无效，不起作用?(避坑)2.dropout的意义3.WARNING:tensorflow:Callb
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2023-09-16 00:14:45
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基本概念 梯度下降算法主要用于优化单个参数的取值，而反向传播算法给出了一个高效的方式在所有参数上使用梯度下降算法，从而使神经网络模型在训练数据上的损失函数尽可能小。需要注意的是，梯度下降法并不能保证被优化的函数达到全局最优解。只有当损失函数为凸函数时，梯度下降法才能保证全局最优解。  
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2023-11-14 08:27:21
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## 果蝇优化算法介绍
果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm，FFOA）是一种基于自然界果蝇觅食行为的进化优化算法。它模拟了果蝇在找到食物的过程中的行为，通过搜索空间中的解来优化问题。FFOA 算法能够应用于多种优化问题，其中包括神经网络的优化。
神经网络是一种典型的机器学习模型，通过学习输入和输出之间的映射关系来实现各种任务。优化神经网络的参数是提高
原创
2023-11-12 08:59:44
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内容介绍利用BP神经网络PID控制器进行优化PID控制是最早发展起来的控制策略之一，由于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高，被广泛应用于工业控制过程，尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。而实际工业生产过程中往往具有非线性，时变不确定性，因而难以建立精确的数学模型，应用常规PID控制器不能达到到理想的控制效果，在实际生产过程中，由于受到参数整定方法繁杂的困扰，常规PID控制器参数往往整定不良，
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2023-10-30 22:51:29
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介绍一些神经网络中常用的优化方法。包括动态学习率、正则化防止过拟合、滑动平均模型。 优化方法学习率的设置TensorFlow提供了一种学习率设置方法——指数衰减法。全部方法见Decaying_the_learning_ratetf.train.exponential_decay函数先使用较大的学习率来快速得到较优解，然后随着训练步数的增多，学习率逐步降低，最后进行微调。该函数的官网介绍：expon
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2023-11-25 14:00:17
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1. SGD1.1 batch-GD每次更新使用全部的样本，注意会对所有的样本取均值，这样每次更新的速度慢。计算量大。1.2 SGD每次随机取一个样本。这样更新速度更快。SGD算法在于每次只去拟合一个训练样本，这使得在梯度下降过程中不需去用所有训练样本来更新Theta。BGD每次迭代都会朝着最优解逼近，而SGD由于噪音比BGD多，多以SGD并不是每次迭代都朝着最优解逼近，但大体方向是朝着最优解，S
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2023-08-10 14:51:46
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计算机视觉笔记总目录
1 最优化(Optimization)定义：最优化是寻找能使得损失函数值最小化的参数的过程注：给的是损失优化问题的一个简单定义，并不是完整的最优化数学定义方法：问题陈述： 这节的核心问题是：给定函数 ，其中是输入数据的向量，需要计算函数相对于的梯度，也就是1、找到一个目标函数2、找到一个能让目标函数最优化的方法3、利用这个方法进行求解过程描述：因为在神经网络中对应的是损失函，
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2023-09-21 09:59:12
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神经网络模型概览
神经网络模型，应用程序，优化器和示例代码介绍在这一部分中，我们将讨论神经网络的类型及其应用，最常用的模型，优化方法和简单的示例代码。在接下来的部分中，我们将深入研究特定模型的备忘单，例如CNN和RNN。类型和主要特点卷积神经网络（CNN）：具有一层或多层卷积层，然后是一层或多层全连接层递归神经网络（RNN）：单元之间的连接具有定向循环长
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2023-11-26 16:44:13
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最原始的神经元模型： 改进的神经元模型（该模型为基础模型）：神经元模型：用数学公式表示为： f为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。 常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。激活函数relu：在tensorflow中，用tf.nn.relu()表示 relu()数学表达式 relu()数学图像 激活函数sigmoid:在Ten
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2023-10-14 22:44:09
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