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需要调试的参… 文章目录 1 调试处理2 为超参数选择合适的范围3 超参数调试的实践4 归一化网络的激活函数5 将Batch Norm拟合进神经网络6 Batch Norm为什么会奏效7 测试时的Batch Norm8 SoftMax回归9 训练一个SoftMax分类器10 深度学习框架11 TensorFlow 1 调试处理
需要调试的参数α是最重要的。
可以采用随机取值然后选择哪个参数的效果更好。
由粗糙到精细的策略。即放大表现较好的区域(即小篮框内)然后在其中更密集的取值或随机取值。
2 为超参数选择合适的范围
对于某些超参数隐藏单元的数量或者神经网络的层数是可以进行尺度均匀采样的。 某些超参数需要选择不同的合适尺度进行随机采样。随机取值并不是在范围内均匀取值。 使用对数标尺搜索超参数的方式会更合理 1比如想取参数 α∈[0.0001,1] r -4*np.random.rand() r∈[−4,0]然后取 α10r在 r 的区间均匀取值 2再比如计算指数的加权平均值参数 β∈[0.9,0.999] 我们考察 1−β∈[0.001,0.1]那么我们令r∈[−3,−1] r 在里面均匀取值 β1−10r 因为加权平均值大概是基于过去 1\1−β个值进行平均当 β接近 1 的时候对细微的变化非常敏感需要更加密集的取值 当然如果你使用均匀取值应用从粗到细的搜索方法取足够多的数值最后也会得到不错的结果。
3 超参数调试的实践
在数据更新后要重新评估超参数是否依然合适 没有计算资源你可以试验一个或者少量的模型不断的调试和观察效果熊猫式 有计算资源尽管试验不同参数的模型最后选择一个最好的鱼子酱式
4 归一化网络的激活函数
Batch归一化 会使你的参数搜索问题变得很容易使神经网络对超参数的选择更加稳定超参数的范围会更加庞大工作效果也很好也会使你的训练更加容易. 对于任意一层的输入 我们将其归一化 z1
但是我们不想让每一层的均值都为0方差为1也许有不同的分布有意义加上2个超参数 γ,β
γ和β的作用是使隐藏单元值的均值和方差标准化即z^(i)有固定的均值和方差均值和方差可以是0和1也可以是其它值它是由γ和β两参数控制的。 当γ\sqrt{σ^2ε}, βμ时那么z(i)波浪线 z(i)
5 将Batch Norm拟合进神经网络 Batch归一化的做法是将z[l]值进行Batch归一化简称BN此过程将由β[l]和γ[l]两参数控制这一操作会给出一个寻得规范化的z[l]值z[l]波浪线然后将其输入激活函数中得到a[l]即a[l]gl。 注意 1需要强调的是Batch归一化时发生在计算z和a之间的。 2这里的β,β[1], β[2]和超参数β没有任何关系Batch归一化中使用β代表此参数(β[1], β[2]等等)而后者是用于Momentum或计算各个指数的加权平均值。
Mini-batch中与Batch中训练方式相同。
总结用Batch归一化来应用梯度下降法
6 Batch Norm为什么会奏效
1 使得输入特征、隐藏单元的值获得类似的范围可以加速学习。 2 在前面层输入值改变的情况下BN 使得他们的均值和方差不变更稳定即使输入分布改变了一些它会改变得更少。 它减弱了前层参数的作用与后层参数的作用之间的联系它使得网络每层都可以自己学习稍稍独立于其它层这有助于加速整个网络的学习。 另外BN 有轻微的正则化效果因为它在 mini-batch 上计算的均值和方差是有小的噪声给隐藏单元添加了噪声迫使后部单元不过分依赖任何一个隐藏单元类似于 dropout当增大 mini-batch size 那么噪声会降低因此正则化效果减弱。 注Batch归一化一次只能处理一个mini-batch数据。
7 测试时的Batch Norm 在一个mini-batch中计算均值和方差这里用m表示mini-batch中样本数量而不是整个数据集。注意到μ和σ2是对单个mini-batch中所有m个样本求得的。 用指数加权平均来估算, 这个平均数涵盖了所有 mini-batch (训练过程中计算 μ,σ2 的加权平均)
8 SoftMax回归
SoftMax回归适用于多分类问题 在神经网络最后一层
然后计算一个临时变量
最后将其进行归一化
SoftMax激活函数与众不同之处在于需要输入一个4×1维向量然后输出一个4×1维向量。之前我们的激活函数都是接受单行数值输入例如Sigmoid和ReLU激活函数输入一个实数输出一个实数。SoftMax激活函数的特殊之处在于因为需要将所有可能的输出归一化就需要输入一个向量最后输出一个向量。 没有隐藏层的神经网络 输出分类的SoftMax层能够代表这种类型的决策边界请注意这是几条线性决策边界
9 训练一个SoftMax分类器
SoftMax回归或SoftMax激活函数将logistic激活函数推广到C类而不仅仅是两类结果就是如果C2那么C2的SoftMax实际上变回了logistic回归。 训练集中某个样本的真实标签是[0 1 0 0]上个视频中这表示猫目标输出y帽[0.3 0.2 0.1 0.4]这里只分配20%是猫的概率所以这个神经网络在本例中表现不佳。 单个函数的训练集损失函数
试图将损失函数L变小因为梯度下降法是用来减少训练集的损失的要使它变小的唯一方式就是使y2帽尽可能大即这项输出概率尽可能的大。 整个训练集损失函数
初始化反向传播的关键步骤 10 深度学习框架 选择框架的标准 1、便于编程既包括神经网络的开发和迭代还包括为产品进行配置 2、运行速度特别是训练大数据集时一些框架能让你更高效的运行和训练神经网络。 3、框架是否真的开放不仅需要开源而且需要良好的管理。
11 TensorFlow
import numpy as np
import tensorflow as tf#接下来让我们定义参数w在TensorFlow中你要用tf.Variable()来定义参数
w tf.Variable(0,dtype tf.float32) # 定义损失函数 w**2-10w25
#cost tf.add(tf.add(w**2,tf.multiply(- 10.,w)),25)
#TensorFlow还重载了一般的加减运算等因此可以表示为以下形式
cost w**2-10*w25#让我们用0.01的学习率目标是最小化损失
train tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cost) #最后下面的几行是惯用表达式:
init tf.global_variables_initializer()
session tf.Sessions()
#这样就开启了一个TensorFlow session。
session.run(init)
#来初始化全局变量。
#然后让TensorFlow评估一个变量我们要用到: session.run(w)
#上面的这一行将w初始化为0并定义损失函数我们定义train为学习算法它用梯度下降法优化器使损失函数最小化但实际上我们还没有运行学习算法
#所以session.run(w)评估了w让我们打印结果
print(session.run(w))
#所以如果我们运行这个它评估等于0因为我们什么都还没运行。#运行一步梯度下降法。
session.run(train)
#让我们评估一下w的值
print(session.run(w))
#0.1
#在一步梯度下降法之后w现在是0.1。#现在我们运行梯度下降1000次迭代
for i in range(1000):session.run(train)
print(session.ran(w))
#输出结果4.99999与5很接近了。#具体代码讲解
#让它成为[3,1]数组因为这个二次方程的三项前有固定的系数我们可以把这些数字1-10和25变成数据
x tf.placeholder(tf.float32,[3,1])
#现在x变成了控制这个二次函数系数的数据这个placeholder函数告诉TensorFlow你稍后会为x提供数值。
cost x[0][0]*w**2 x[1][0]*w x[2][0]#让我们再定义一个数组array
coefficient np.array([[1.],[-10.],[25.]])#这就是我们要接入x的数据。最后我们需要用某种方式把这个系数数组接入变量x做到这一点的句法是在训练这一步中要提供给x的数值在这里设置
feed_dict {x:coefficients}with结构也会在很多TensorFlow程序中用到它的意思基本上和左边的相同但是Python中的with命令更方便清理以防在执行这个内循环时出现错误或例外。 l ↩︎
