神经网络构建好，训练不出好的效果怎么办？明明说好的拟合任意函数(一般连续)(为什么？可以参考http://neuralnetworksanddeeplearning.com/)，说好的足够多的数据(https://en.wikipedia.org/wiki/Occam's_razor)，仔细设计的神经网络都可以得到比其他算法更好的准确率和泛化性
转载
2023-11-08 00:30:54
64阅读
1、先别着急写代码训练神经网络前，别管代码，先从预处理数据集开始。我们先花几个小时的时间，了解数据的分布并找出其中的规律。
Andrej有一次在整理数据时发现了重复的样本，还有一次发现了图像和标签中的错误。所以先看一眼数据能避免我们走很多弯路。
转载
2023-07-31 16:44:18
70阅读
简单来说，预训练模型(pre-trained model)是前人为了解决类似问题所创造出来的模型。你在解决问题的时候，不用从零开始训练一个新模型，可以从在类似问题中训练过的模型入手。比如说，如果你想做一辆自动驾驶汽车，可以花数年时间从零开始构建一个性能优良的图像识别算法，也可以从Google在ImageNet数据集上训练得到的inception model(一个预训练模型)起步，来识别图像。一个预
神经网络模型的训练过程其实质上就是神经网络参数的设置过程在神经网络优化算法中最常用的方法是反向传播算法，下图是反向传播算法流程图：从上图可知，反向传播算法实现了一个迭代的过程，在每次迭代的开始，先需要选取一小部分训练数据，这一小部分数据叫做一个batch。然后这一个batch会通过前向传播算法得到神经网络的预测结果。计算出当前神经网络的预测答案与正确答案之间的差距（有监督学习，在训练时有一个标注好
转载
2023-07-05 22:14:52
205阅读
深度神经网络是如何训练的？Coursera的Ng机器学习，UFLDL都看过。没记错的话Ng的机器学习里是直接给出公式了，虽然你可能知道如何求解，但是即使不知道完成作业也不是问题，只要照着公式写就行。反正我当时看的时候心里并没能比较清楚的明白。我觉得想了解深度学习UFLDL教程-Ufldl是不错的。有习题，做完的话确实会对深度学习有更加深刻的理解，但是总还不是很清晰。后来看了LiFeiFei的Sta
完整的 PyTorch 模型训练的过程：1、数据预处理：首先，需要加载和准备数据。这可以通过使用 torchvision 和 torch.utils.data 中的数据加载器来完成。同时要进行数据预处理，例如缩放、裁剪、旋转、填充等。2、构建模型：接下来，需要定义神经网络模型。PyTorch 提供了一个 nn 模块来快速构建神经网络。该模块包括各种层（例如全连接层、卷积层、池化层等），可以使用它们
转载
2023-08-21 11:37:58
222阅读
有一个训练了12个小时的神经网络，各方面看起来都不错：梯度缓慢下降、损失也在逐渐降低，但是预测结果却不好：输出全是0值（全都预测为背景），没有检测出任何标签。“到底是什么地方出错了？”——叫天天不应叫地地不灵╮(╯▽╰)╭ 对于上述情况，或者另一种垃圾输出的情况——预测值只是所有标签的平均值，再或者更差的情况，模型准确率非常低…我们应该从什么地方开始检查模型呢？如何使用这个指南网络训练效
本文涉及到的是中国大学慕课《人工智能实践：Tensorflow笔记》第四讲第六节的内容，通过tensorflow实现神经网络参数的acc/loss可视化，从而查看网络的训练效果。准确率acc与损失值loss的保存在下面所示的代码中，model.fit执行网络的训练时，已经同步记录了acc和loss的信息，保存在history中。# 第五步，执行训练
history=model.fit( 训练集数据
转载
2023-10-27 17:00:52
79阅读
作者： Alberto Quesada 译者： KK4SBB 责编：何永灿， 神经网络模型的每一类学习过程通常被归纳为一种训练算法。训练的算法有很多，它们的特点和性能各不相同。
问题的抽象 人们把神经网络的学习过程转化为求损失函数f的最小值问题。一般来说，损失函数包括误差项和正则项两部分。误差项衡量神经网络模型在训练数据集上的拟合程度，而正
神经网络纯小白入门学习笔记一、概述二、神经网络的例子三、激活函数3.1 sigmoid函数3.2 阶跃函数的实现3.3 阶跃函数的图形3.4 sigmoid函数的实现3.5 sigmoid函数和阶跃函数的比较3.6 ReLU函数四、多维数组的运算4.1 多维数组的概述五、神经网络的设计5.1 神经网络的内积5.2 三层神经网络的实现5.2.1 符号确认5.2.2 各层神经元之间的实现5.2.3
转载
2023-08-30 16:36:49
126阅读
以前一直知道神经网络划分数据集时要分为训练集，测试集和验证集，但不知道并且一般以6：2：2的比例划分，到头来不知道这三者各是啥，以及他们的作用是什么。本片文档解释一下三者的作用。重点在于验证集和测试集的区别以及用处。1. 三者的功能简述在机器学习中，我们的模型一般包括以下几点：（1）模型设计；（2）模型架构（模型多少层，每层神经元个数）；（3）神经元内置参数；（4）模型训练的参数：超参数（模型外置
转载
2023-08-11 17:49:46
146阅读
神经网络的学习学习：从训练数据中自动获取最优权重参数的过程指标：损失函数目的：以损失函数为基准，找到能使损失函数的值达到最小的权重参数机器学习的方案
从图像中提取特征量（可以从输入数据中准确提取本质数据的转换器）用机器学习技术学习特征量的模式CV领域常用的特征量包括SIFT，SURF和HOG深度学习有时也成为端到端机器学习（end-to-end machine learning),从原始数据中获得
转载
2023-12-07 19:29:51
57阅读
这一节笔记讲述的是神经网络训练过程的注意要点，后文附上了相关python代码。
原创
2021-07-27 11:05:42
541阅读
【深度学习】③--神经网络细节与训练注意点王小草浪尖聊大数据要么关注我好了~1.权重的初始化1.1fine-tuning神经网络的训练的有两种方式，第一种是自己从头到尾训练一遍；第二种是使用别人训练好的模型，然后根据自己的实际需求做改动与调整。后者我们叫做fine-tuning.在modelzoo有大量训练好的模型（不知道的可以百度一下modelzoo)fine-tuning相当于站在巨人的肩膀上
原创
2021-03-17 16:15:13
937阅读
使用PyTorch已有库ResNet搭建基本二分类模型，并在GPU上进行训练。
上一节中，我们介绍了Pytorch的基本知识，如数据格式，梯度，损失等内容。在本节中，我们将介绍如何使用Pytorch来搭建一个经典的分类神经网络。搭建一个神经网络并训练，大致有这么四个部分：1、准备数据；2、搭建模型；3、评估函数；4、优化网络权重。先上一张模型结构图，基本
转载
2023-08-14 22:39:33
122阅读
训练集（Training set）作用是用来拟合模型，通过设置分类器的参数，训练分类模型。后续结合验证集作用时，会选出同一参数的不同取值，拟合出多个分类器。验证集(Cross Validation set)作用是当通过训练集训练出多个模型后，为了能找出效果最佳的模型，使用各个模型对验证集数据进行预测，并记录模型准确率。选出效果最佳的模型所对应的参数，即用来调整模型参数。如svm中的参数c和核函数等
转载
2023-09-10 21:33:20
84阅读
目录一、模型训练过程二、模型测试过程 一、模型训练过程准备数据集利用 Dataloader 来加载数据集搭建神经网络（一般习惯把搭建的神经网络单独放入一个model.py中，然后在训练文件中引入model）设置损失函数设置优化器设置训练网络的一些参数开始训练
从dataloader中取出数据将数据放入第三步搭建的网络中跑将跑出的结果和真实值放入损失函数中获取损失值loss由loss反向传播
转载
2023-08-04 20:27:20
84阅读
人工智能发展到现在，出现了很多很多的神将网络，但是神经网络再多，不变的还是全连接层全连接层成为了一种通用的数学模型用于回归和分类任务，它本质上就是拟合曲线（决策边界曲线或回归曲线），其拟合曲线的方式是基于连续的定义的，就跟微积分一样，任意一条曲线都可以由无数直线构成，任何曲线在其局部无穷小时都是线性的，而神经网络通过非线性变换产生了很多条这样的直线，这些直线组合起来就构成了目标曲线，对于每一个输入
转载
2023-10-06 22:34:37
158阅读
如何训练一个简单的分类卷积神经网络。卷积神经网络有以下几种应用可供研究：1、基于卷积网络的形状识别物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。2、基于卷积网络的人脸检测卷积神经网络与传统的人
美国能源部橡树岭国家实验室（下称ORNL）利用美国功能最强大的超级计算机，开发出一种人工智能系统，一天之内就能生成神经网络，而且比任何人类都做得更好。即使是最聪明的数据科学家也需要好几个月才能开发出深度学习软件。即使是Google的AutoML，也需要数周的时间才能设计出一个优秀的图像识别系统。利用超算，AI能在一天之内生成神经网络橡树岭国家实验室（ORNL）的超级计算机Titan，拥有超过18,
