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在测试我的反向传播算法时，输出的权重增量值与原始值相比非常大。例如，我的所有权重都初始化为-0.1至0.1之间的随机数，但输出的delta值约为75000。这显然是一个太大的变化，它需要非常小的学习率才能接近功能。像0.01这样的学习率看起来像是惯例，但我的至少需要0.0000001，这让我相信我做错了什么。问题是我不明白为什么增量不能不大。为了获得权重相对于成本
浏览 21提问于2019-09-18得票数 0
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对于一个ConvNet来说，找到使单个conv的活动最大化的范数有界的输入是很有趣的。过滤器作为的一种方式。我想在深度学习包Keras中这样做。这可以使用黑匣子优化算法和来自的代码来完成。model.layers[3].get_output(train=False))但是，如果我有梯度，这将是一个非常容易优化的<
浏览 4提问于2015-12-24得票数 5
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神经网络的上下层是什么？
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在CS231n课堂讲稿中，它说(强调我的)从中间卷大小:这些是ConvNet的每一层的原始激活数，以及它们的梯度(大小相等)。通常，大多数激活都在ConvNet的早期层(即第一个Conv层)上。因为它们是反向传播所需要的，所以它们被保留了下来，但是一个只在测试时运行ConvNet<
浏览 0提问于2020-01-29得票数 1
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相反，它们是一批一批地放进去的。对每一批训练数据运行一次梯度下降。当所有批次都被遍历时，就完成了一个时代。然而，梯度下降尚未使损失函数最小化，损失函数仍在斜坡上。损失函数现在和权值作为下一个时代的初始值。权值仅在第一阶段的第一批开始时才初始化。
在每个时期，验证集用于计算验证集上的误差(使用经过训练的权重进行评估)。有可能的情况是，当验证错误最小化时，还没有遍历当前的时代，其余<e
浏览 0提问于2019-03-14得票数 0
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我试图弄清lstm是如何与Keras一起预测时间序列的。这是我的例子。我用加速度计，我有128.000个时间序列。作为一个我想用的回归loss = mse问题是，很多次我的损失相等于南，我不明白为什么。这是我的代码示例model1.add(LSTM(200, activation='relu', input_shape=(n_steps
浏览 0提问于2019-05-23得票数 1
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我正在使用tensorflow实现深度愚人，但我不知道如何计算梯度，所以我希望你能帮我解决这个问题。源代码文件在https://drive.google.com/drive/folders/1JEiIidq8sNi03aliHFaYEESjDu87O6Tv?usp=sharing中 with tf.GradientTape() as tape: fs = model(x)loss_func(one_hot_
浏览 18提问于2019-06-30得票数 0
我正在尝试对我的TensorFlow深入学习模型的GPU内存占用进行粗略处理，并通过以下建议依赖于：
从中间卷大小:这些是ConvNet的每一层的原始激活数，以及它们的梯度(大小相等)。通常，大多数激活都在ConvNet的早
浏览 1提问于2017-06-09得票数 1
我正在复习TensorFlow教程，名为“面向专家的深度MNIST”(我希望对“专家”这个词的理解非常宽松！) initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)它只输出截断正态分布的值在我看来，我只是把它看作是一个随机数的矩阵(ok，张量)。为了实际创建补丁，他们使用以下代码：
W_conv1 = w
浏览 1提问于2016-09-11得票数 0
我想为我的问题提供一些简短的背景，以避免解释完全连通网和ConvNets之间的区别的答案。
我完成了前3门课程的深度学习专业从deeplearning.ai (古瑟拉)。同时，我还完成了斯坦福大学2017年春季CS321n课程的前两项家庭作业任务，以及迈克尔·尼尔森( Michael )关于深度学习的书。我相信我对这两种类型的网络的体系结构都有一个合理的理解，以及如何用python/ten
浏览 0提问于2019-01-06得票数 2
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我是一个学习深度学习的学生。这些天，我试图看到关于权重和偏差的损失函数的图表。特别是，我希望应用梯度下降方法来获得平滑的线条，而不是来自其他优化器的随机特征。Keras框架提供了各种类型的优化器，如SGD，RMSprop，Adagrad，AdaDelta，Adam等。然而，正常的，一般的和平坦的梯度下降(没有随机特征)在Kera
浏览 13提问于2019-11-08得票数 1
我发现一个简单的神经网络有w1、Relu和w2层。我试图在中间添加一个新的重量层，然后再添加一个新的重层。因此，这些层如下所示: w1、Relu、w_mid、Relu和w2。如果它能工作的话，它要比原来的3层网络慢得多。我不知道是否一切都得到了一个前传，如果后支柱是工作的每一个部分，它应该。这是我修改的代码。下面是原版。learning_rate * grad_w1
浏览 5提问于2020-06-08得票数 0
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我是ML的初学者。在人工神经网络中，x>0中的相对梯度为1。
然而，在x=<0中，我想知道在深度神经网络中，梯度为0，并且可能存在梯度消失问题。如果像y=x这样的激活函数(对于所有的x)没有梯度消失问题，为什么我们不在深层神经网络中使用这个函数呢？Y=x(所有x)有什么副作用吗？(
浏览 0提问于2020-04-28得票数 1
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Tensorflow和深度学习主要用于图像处理(分类、识别)、NLP、语音和文本处理。我以前用过Spark MLLIB和Mahout吗？Tensorflow有深度神经网络的例子-- 。逻辑回归、梯度提升树等可以在Tensorflow或DL框架中建模吗？
浏览 8提问于2017-08-04得票数 0
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我正在做一个具有4个特征的神经网络回归。如何确定我的问题的小批的大小？我看到人们在计算机视觉中使用100 ~ 1000批大小，每幅图像有32*32*3特征，这是否意味着我应该使用100万批处理？我有数十亿的数据和数十GB的内存，所以没有硬性要求我不这样做。
我还观察到，使用一个小于1000的小批处理，其收敛速度比100万批大得多。我认为应该是相反的，因为用较大的批次大小计算的梯度最
浏览 3提问于2016-11-10得票数 1
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经过一些检查后，我看到非常小的值(1e-100的顺序)最终出现在激活中。但是，即使没有发生这种情况，训练仍然不起作用。它的损失或准确性没有任何改进。在批处理模式中，out、tar是矩阵(行是输出向量)，das是矩阵列表。也就是说，ds是增量矩阵的列表，其中每一列对应于小批量的一行的增量。因此，偏差的梯度是所有小
浏览 4提问于2017-06-22得票数 329
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牛顿法与消失梯度
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我阅读了关于消失梯度问题的文章，其中指出可以使用基于ReLu的激活函数来纠正这个问题。现在我无法理解，如果使用基于ReLu的激活函数来解决这个问题，那么为什么会有这么多的研究论文建议将牛顿方法作为深度学习的优化算法而不是梯度下降？在阅读研究论文时，我有强烈的印像，认为消失梯度问题是提出这些建议的核心原因，但现在我感到困惑的是，如
浏览 0提问于2019-03-20得票数 3
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我不知道这样问这个问题是不是一个好地方，但是我在Theano库中找不到谈论结构化梯度和规则梯度之间的区别的文档。它们是什么？
浏览 0提问于2015-03-04得票数 0
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在ImageNet ClassifiNeural with Deep Convolutional Neural等论文中
训练方法似乎是随机梯度下降的基本反向传播。尽管CNN是深度神经网络的一部分，但这纯粹是因为存在大量的隐藏层吗？这是否意味着这里的后盾属于深度学习类别，因为网络是深度的，即使它不遵循与使用贪婪层明智训练(一种真正的</em
浏览 2提问于2014-04-19得票数 4
我阅读了Andrew NG的机器学习教程，在线性回归中遇到了梯度下降。当我尝试使用Python查找同样的内容时，我在youtube教程中找到了：向Souvik Saha Bhowmik致敬
浏览 2提问于2016-10-20得票数 0
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