从简单开始： 首先构建一个更简单的模型 在单个数据点上训练模型 构建一个更简单的模型 作为起点，构建一个具有单个隐藏层的小型网络，并验证一切正常，然后逐渐添加模型复杂性，同时检查模型结构的每个方面...如果您的初始损失远大于1，则可能表明神经网络的权重未平衡（即初始化得较差）或您的数据未正则化。...除了查看梯度更新的绝对值之外，还要确保监视每个层的激活幅度、权重和更新。例如，参数更新的幅度（权重和偏差）应为1-e3。...需要注意的一个危险是正则化损失可能会压倒数据损失，在这种情况下，梯度将主要来自正则化（通常具有更简单的梯度表达式）。这可以掩盖数据损失梯度的错误实现。...5.跟踪你的工作 在您忘记所使用的学习率或类别权重之前，很容易忽略记录实验的重要性。通过更好的跟踪，您可以轻松查看和重现以前的实验，以减少重复工作（也就是遇到相同的错误）。
阅读这篇文章后，你会知道： 对于具有挑战性的问题的非确定性和随机算法的必要性。 在随机优化算法中初始化和搜索期间使用随机性。 随机梯度下降是随机优化算法，需要随机初始化网络权重。 让我们开始吧。 ?...搜索过程是从可能的解决方案空间的起点开始，向一些足够好的解决方案递增的。 它们在使用随机性方面具有共同特征，例如： 在初始化期间使用随机性。 在搜索过程中使用随机性。 我们对搜索空间的结构一无所知。...需要注意的是，每个神经元的偏置权重默认设置为零，而不是一个小的随机值。 具体来说，在连接到相同输入的隐藏层中并排的节点必须有不同的权重，这样才能使学习算法更新权重。...文档：https://keras.io/initializers/ Keras开发人员为不同的层类型选择的初始化器如下: Dense （例如MLP）：glorot_uniform LSTM：glorot_uniform...总结 在这篇文章中，你了解了为什么必须随机初始化神经网络权重。 具体来说，你学到了： 对于具有挑战性的问题的非确定性和随机算法的必要性。 在随机优化算法中初始化和搜索期间使用随机性。
实际上不可能保证两者都是一样的，除非这个层具有相同数量的输入和神经元（这两个数被称为该层的扇入fan-in和扇出fan-out），但是他们提出了一个很好的折衷办法，在实践中证明这个折中办法非常好：随机初始化连接权重必须如公式...model_A_clone.set_weights(model_A.get_weights()) 现在就可以训练model_B_on_A了，但是因为新输出层是随机初始化的，误差较大，较大的误差梯度可能会破坏复用的权重...如果加载模型接着训练，可能会导致学习率很大，会破坏模型的权重。一种应对方法是手动设置fit()方法的参数initial_epoch，是周期从正确的值开始。...假设p = 50%，在这种情况下，在测试期间，在训练期间神经元将被连接到两倍于（平均）的输入神经元。 为了弥补这个事实，我们需要在训练之后将每个神经元的输入连接权重乘以 0.5。...紧密层权重的形状通常是[输入数，神经元数]，因此设置axis=0，意味最大范数约束会独立作用在每个神经元的权重矢量上。
阈值可以是整个网络内部最低的权重值。 ii. 该阈值可以是网络内部各层本身的权重值。在这种情况下，重要的权重会逐层过滤掉。 如果有些难以理解，请不要担心。在下一节中，这些将变得更加清晰。...在下图中，我们可以看到压缩模型的大小小于常规Keras模型，并且它们仍具有相当好的性能。 ? 我们可以使用TensorFlow Lite量化模型以进一步在不影响性能的前提下减小模型尺寸。...因此，在修剪已经训练好的网络之后，将具有上述刚刚初始化的子网络称为Of Winning Tickets。 ?...现在，在优化环境中响应良好的权重（意味着它们比其他权重传播得更远）实际上最终落入了中奖彩票。因此，为了使它很好地进行（重新）训练，我们将权重初始化为最大，这样优化过程会很好地吸引他们。...资料来源：原论文 因此，在迁移学习期间，朝着零移动的预训练权重相对于目标任务实际上可以被认为是不重要的，而向远处移动的权重可以被认为是重要的。这就是该方法的运动修剪。
Function API 函数式API能很好的处理非线性拓扑、共享层、具有多输入多输出的模型。且模型通常都是层的有向无环图（DAG），因此函数式API是构建层计算图的一种方式。...层封装了状态（权重）和从输入到输出的转换（层的前向传播）。...，再构造变量，而add_weight()可以在定义变量的同时进行初始化，推荐add_weight()方法； 有时候变量会定义在build(self, input_shape)方法中，一种是因为书写习惯，...，training针对BatchNormalization和Dropout层在训练和推断期间具有不同的行为，mask则是当先前层生成了掩码时，Keras会自动将正确的mask传递给__call__()，...「training」： 模型中，BatchNormalization和Dropout层，在训练和推断期间具有不同的行为（简单说一下「推断」的含义，模型经过训练后，可以高效的从新的数据推断各种结论，即「预测
一些网络模型需要几个独立的输入，其他需要多个输出，并且一些网络在层之间具有内部分支，使得它们看起来像层的图形而不是线性堆叠层。...当调用图层实例两次时，不是为每个调用实例化一个新图层，而是在每次调用时重复使用相同的权重。这允许构建具有共享分支的模型---几个分支都具有相同的知识并执行相同的操作。...这种低级处理可以在两个输入之间共享：即，通过使用相同权重的层来完成，从而共享相同的表示。...使用callbacks的几种方法： Model checkpointing:在训练期间在不同点保存模型的当前权重; 提前停止early stopping：当验证损失不再改进时，中断训练（保存训练期间获得的最佳模型...）； 在训练期间动态调整某些参数的值：如学习率； 在训练期间记录训练和验证指标，或者可视化模型在更新时学习的特征表示：Keras进度条就是一种callback。
在我们的例子中，我们以最简单的方式做到： 保持预训练的卷积层（即，所谓的特征提取器），保持它们的权重不变。 删除原始稠密层，并用我们用于训练的新稠密层替换。 ?...验证数据（每类100个样本） – 在训练期间不使用，以检查模型在以前没有看过的数据上的性能。...训练和验证阶段： 一些特殊的层，如批量标准化（出现在ResNet-50中）和dropout（在ResNet-50中不存在），在训练和验证期间的工作方式不同。...在Keras和PyTorch中，我们需要加载和预处理数据。新手常见的错误是忘记了预处理步骤（包括颜色缩放）。...在PyTorch中还有两个步骤，因为我们需要： 将logits转换为概率， 将数据传输到CPU并转换为NumPy（当我们忘记此步骤时，错误消息会很明白的告诉你）。 下面就是我们得到的： ? 成功了！
有很关键的一点不得不注意：深度学习模型是随机的。诸如LSTM之类的人工神经网络在拟合数据集时有随机性，例如随机初始化权重和随机梯度下降期间每个epoch的数据都会随机打乱（shuffle）。...这种额外的随机性使模型在学习时具有更大的灵活性，但会使模型不太稳定（例如，在相同的数据上训练相同的模型会产生不同的结果）。这与在不同数据上训练同一模型时给出不同结果的模型方差不同。...8.4.4 权重初始化 （Weight Initialization） 默认情况下，Keras LSTM层使用glorot_uniform权重初始化。...一般而言，这种权重初始化效果很好，但是在LSTM中使用普通类型的权重初始化非常成功。评估不同权重初始化方案对模型性能的影响。...较大的批量通常会导致模型更快的收敛，但可能会导致最终权重集的不太理想。批处理大小为1（随机梯度下降），在每个样本之后进行更新，通常会导致学习过程波动很大。
有了清晰的知识结构之后，大家学习起来会事半功倍，并且对于知识的掌握会更加牢靠。那么我们就开始吧！ 模型 Sequential顺序模型 顺序模型就是多个网络层的线性堆叠。...Model类模型（使用Keras函数式API） Keras函数式API是定义复杂模型（如多输出模型、有向无环图、或具有共享层的模型）的方法。 ...可以传递一个回调函数的列表到模型的fit方法，相应的回调函数就会被在各自阶段被调用。 初始化Initializers 初始化定义了设置 Keras 各层权重随机初始值的方法。...用来将初始化器传入 Keras 层的参数名取决于具体的层。 正则化Regularizers 正则化器允许在优化过程中对层的参数或层的激活情况进行惩罚。 网络优化的损失函数也包括这些惩罚项。...约束Constraints constraints模块的函数允许在优化期间对网络参数设置约束（如非负性），以层为对象进行，具体的API因层而异。
权重 图中显示的每个箭头都会传递与权重关联的输入。每个权重本质上是许多系数估计之一，该系数估计有助于在相应箭头指向的节点中计算出回归 ? 。...这些是未知参数，必须使用优化过程由模型进行调整，以使损失函数最小化。训练之前，所有权重均使用随机值初始化。...我们还可以实现CNN模型进行回归数据分析。我们之前使用Python进行CNN模型回归 ，在本视频中，我们在R中实现相同的方法。 我们使用一维卷积函数来应用CNN模型。...print(in_dim) [1] 13 1 定义和拟合模型 我们定义Keras模型，添加一维卷积层。输入形状变为上面定义的（13,1）。...在本教程中，我们简要学习了如何使用R中的keras CNN模型拟合和预测回归数据。 ---- ? 最受欢迎的见解
输出层的计算预测 输出层计算预测，其中的单元数由具体的问题确定。通常，二分类问题需要一个输出单元，而具有k个类别的多类问题将需要 k个对应的输出单元。...权重 图中显示的每个箭头都会传递与权重关联的输入。每个权重本质上是许多系数估计之一，该系数估计有助于在相应箭头指向的节点中计算出回归 。...这些是未知参数，必须使用优化过程由模型进行调整，以使损失函数最小化。训练之前，所有权重均使用随机值初始化。...我们还可以实现CNN模型进行回归数据分析。我们之前使用Python进行CNN模型回归 ，在本视频中，我们在R中实现相同的方法。 我们使用一维卷积函数来应用CNN模型。...print(in_dim) [1] 13 1 定义和拟合模型 我们定义Keras模型，添加一维卷积层。输入形状变为上面定义的（13,1）。
训练和测试期间的不同行为 一些Keras层（例如Dropout, BatchNormalization）在训练时期和测试时期表现不同。...层或模型都将具有作为指定图的一部分创建的所有变量和操作。...TensorFlow variable scope对Keras层或模型没有影响。有关Keras权重共享的更多信息，请参阅功能性API指南中的“权重共享”部分。...快速总结Keras中的权重分配的工作原理：通过重用相同的层实例或模型实例，您可以共享其权重。...(x) y_encoded = lstm(y) 收集可训练的权重和状态更新 一些Keras层（有状态的RNN和BatchNormalization层）具有需要作为每个训练步骤的一部分运行的内部更新。
但是可以通过消除梯度来显着地减少训练时间，这种情况发生在网络由于梯度（特别是在较早的层中的梯度）接近零值而停止更新。 结合Xavier权重初始化和ReLu激活功能有助于抵消消失梯度问题。...tf.layers.batch_normalization函数具有类似的功能，但Keras被证明是在TensorFlow中编写模型函数的一种更简单的方法。...这是必需的，因为批量标准化在训练期间与应用阶段的操作方式不同。在训练期间，z分数是使用批均值和方差计算的，而在推断中，则是使用从整个训练集估算的均值和方差计算的。 ?...对于网络中的每个单元，使用tf.keras.layers.BatchNormalization，TensorFlow会不断估计训练数据集上权重的均值和方差。这些存储的值用于在预测时间应用批量标准化。...同样，如下所示，对于具有7个隐藏层的全连接的网络，没有批量标准化的收敛时间较慢 ? 上述实验利用了常用的ReLu激活功能。
这样做看起没有问题，不过预训练模型在能被使用之前，需要长时间训练。 在大多数情况下，我们可以不用预训练模型初始化，而是更倾向于采用Xaiver/Glorot初始化或MSRA初始化。...（左）初始残差模型（右）升级后的残差模型 需要注意的是，Keras库中的ResNet50（50个weight层）的实现是基于2015年前的论文。...需要注意，Xception网络只能用TensorFlow后端（如果使用Theano后端,该类会抛出错误）。...然而，一旦权重文件被下载下来，他们将不需要重新下载，再次运行classify_image.py会非常快。 模型现在已经加载并准备好进行图像分类 - 我们只需要准备图像进行分类： ?...经过np.expand_dims处理，image具有的形状(1,inputShape[0],inputShape[1],3)。如没有添加这个额外的维度，调用.predict会导致错误。
第一个Keras代码示例 Keras的原始构造模块是模型，最简单的模型称为序贯模型，Keras的序贯模型是神经网络层的线性管道（堆栈）。...Keras提供了几个选择，其中最常用的选择如下所示。 • random_uniform：初始化权重为（–0.05，0.05）之间的均匀随机的微小数值。换句话说，给定区间里的任何值都可能作为权重。...从历史上来看，感知机这个名称是指具有单一线性层的模型，因此，如果它有多层，我们就可以称之为多层感知机（Multilayer perceptron，MLP）。...图1.1展示了一个一般的神经网络，它具有一个输入层、一个中间层和一个输出层。 ? 图1.1 在图1.1中，第一层中的每个节点接收一个输入，并根据预设的本地决策边界值确定是否激发。...在“Keras中的不同优化器测试”一节中，我们将看到，那些通常由sigmoid和ReLU函数产生的渐进的变化，构成了开发学习算法的基本构件，这些构件通过逐渐减少网络中发生的错误，来一点一点进行调整。
误差梯度是在训练神经网络时计算的方向和量的大小，用于在正确的方向以正确的量更新网络权重。在深度网络或RNN中，更新过程中可能会累积误差梯度，并最终累积成非常大的梯度。...这会导致网络权重的大幅更新，从而导致网络不稳定。在极端情况下，权重的值可能会大到溢出导致出现NaN值。具有大于1.0的值的网络层重复地增加梯度经过指数增长最终发生爆炸。 什么是梯度爆炸？...训练期间，模型权重很快变得非常大。 训练期间，模型权重转换为NaN值。 训练期间，每个节点和层的误差梯度值始终高于1.0。 如何修复爆炸梯度？ 解决爆炸梯度有很多方法。...在Keras API中使用优化器 5.使用权重正则化 还有方一种法，如果梯度梯度仍然存在，则检查网络权重的大小，并对大权重值的网络损失函数应用惩罚。...在Keras深度学习库中，可以通过在层上设置kernel_regularizer参数并使用L1或L2正则化矩阵来使用权重正则化。
输出层的计算预测 输出层计算预测，其中的单元数由具体的问题确定。通常，二分类问题需要一个输出单元，而具有k个类别的多类问题将需要 k个对应的输出单元。...权重 图中显示的每个箭头都会传递与权重关联的输入。每个权重本质上是许多系数估计之一，该系数估计有助于在相应箭头指向的节点中计算出回归 。...这些是未知参数，必须使用优化过程由模型进行调整，以使损失函数最小化。训练之前，所有权重均使用随机值初始化。...我们还可以实现CNN模型进行回归数据分析。我们之前使用Python进行CNN模型回归 ，在本视频中，我们在R中实现相同的方法。 我们使用一维卷积函数来应用CNN模型。...print(in_dim) \[1\] 13 1 定义和拟合模型 我们定义Keras模型，添加一维卷积层。输入形状变为上面定义的（13,1）。
它可以处理非线性拓扑 (non-linear topology)，具有共享层的模型以及具有多个输入或输出的模型。基本上，Functional API 是一组用于构建这些层形成的图的工具。...相比之下，在 Keras 中，抽象的水平是与我们想象的方式相匹配的：由层构成的图，像乐高积木一样叠在一起。这感觉很自然，这是我们在 TensorFlow 2.0 中标准化的模型构建方法之一。...这类似于编译器中的类型检查，可以大大减少开发人员错误 大多数调试将在模型定义阶段进行，而不是在执行期间进行。这样您可以保证任何编译的模型都会运行。...您可以使用 Sequential 和 Functional API 中所有熟悉的层，初始化器和优化器。...您的模型不再是透明的数据结构，它是一段不透明的字节码。在使用这种风格时，您需要牺牲可用性和可重用性来获得灵活性。 在执行期间进行调试，而不是在定义模型时进行调试。
我们现在可以准备定义我们的神经网络模型了。 2. 定义模型 Keras 中的模型被定义为一系列的层。 我们实例化一个 Sequential 模型对象,每次添加一层知道我们对网络的拓扑结构满意。...全连接层使用 Dense 定义。我们可以通过第一个参数定义层的神经元数量,第二个参数 init 定义权重的初始化方法, activation 参数定义激活函数。...在这个例子中, 我们把权重初始化成一个服从均匀分布的小随机数（init='uniform'）,在0到0.05直接（这是 Keras 标准均匀分布权重初始值）。...记住, 训练网络意味着寻找最优的权重集去预测。 我们需要定义评估权重集的损失函数, 用于寻找不同权重的优化器以及我们希望在训练过程呈现的可选指标。...原因是在训练期间输出进度条。你可以关闭这个, 通过让 model.fit() 的参数 verbose=0 福利: 做出预测 我被问得最多的一个问题是: 在我训练模型之后, 怎么预测新数据的分类?
研究者最终依赖于两种技术，这两种技术都推广到其他模型。 1.大量修剪层和权重。 2.通过量化将32位浮点权重转换为8位整数。 修剪策略 卷积神经网络通常包含在训练期间调整的数百万甚至数亿个权重。...权重级别：正如我们所见，在某些神经网络中绝大多数（> 95％）训练过的权重都没有帮助。如果我们能够确定哪些权重实际上有助于网络准确性，我们可以保留这些权重并删除其余权重。 层级别：权重打包在单个层中。...例如，2D卷积层具有称为内核的权重张量，具有用户定义的宽度，高度和深度。使内核更小会缩小整个网络的大小。 块级别：层通常组合成块，即可重复利用的子图。...通过在训练期间和训练后进行迭代修剪，您可以在许多任务上获得更好的性能。 量化 最后一段压缩是在网络训练完成之后。神经网络权重通常存储为64或32位浮点数。...结论 研究者使用两种简单的技术将风格迁移神经网络的大小减少了99.9％。用简单的宽度乘数超参数修剪层，并且训练的权重从32位浮点数量化到8位整数。将来，这些方法可能会推广到其他神经网络。
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