开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何在神经网络的训练周期内获得损失和精度的数值？

在神经网络的训练周期内获得损失和精度的数值，可以通过以下步骤实现：

定义损失函数：选择适合任务的损失函数，例如均方误差（Mean Squared Error）用于回归问题，交叉熵（Cross Entropy）用于分类问题。
定义评估指标：根据任务需求选择适当的评估指标，如准确率、精确率、召回率等。
在每个训练周期结束时，计算损失和评估指标的数值。
- 损失值：通过将模型的预测结果与真实标签进行比较，计算损失函数的数值。可以使用各种深度学习框架提供的函数来计算损失值。
- 精度值：将模型的预测结果与真实标签进行比较，计算预测正确的样本数与总样本数之比，得到精度值。

监控和记录数值：在训练过程中，定期监控和记录损失和精度的数值，以便进行后续分析和优化。
- 可以使用可视化工具如TensorBoard来实时监控和记录损失和精度的数值。
- 可以将损失和精度的数值保存到日志文件中，以便后续分析和比较。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云AI Lab：提供了丰富的人工智能服务和开发工具，包括深度学习框架、模型训练平台等。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/ai
- 腾讯云云服务器（CVM）：提供高性能、可扩展的云服务器实例，适用于各种计算任务。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 腾讯云对象存储（COS）：提供安全可靠的云端存储服务，适用于存储和管理大规模数据。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云人工智能计算平台（Tencent AI Lab）：提供了丰富的人工智能计算资源和工具，支持深度学习模型的训练和推理。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/tencent-ai-lab

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

业界 | Tensor Core究竟有多快？全面对比英伟达Tesla V100/P100的RNN加速能力

选自xcelerit 机器之心编译参与：蒋思源 RNN 是处理量化金融、风险管理等时序数据的主要深度学习模型，但这种模型用 GPU 加速的效果并不好。本文使用 RNN 与 LSTM 基于 Tenso

09

Keras 中神经网络模型的 5 步生命周期

https://machinelearningmastery.com/5-step-life-cycle-neural-network-models-keras/

03

8比特数值也能训练模型？商汤提训练加速新算法丨CVPR 2020

在CVPR 2020上，商汤研究院链接与编译团队、高性能计算团队和北航刘祥龙老师团队合作提出了用于加速卷积神经网络训练过程的INT8训练技术。该工作通过将网络的输入、权重和梯度量化到8比特来加速网络的前向传播和反向传播过程，缩短卷积神经网络训练时间。

01

深度网络数据编码新突破，上交大SPARK登上计算机体系结构顶会

随着深度神经网络（DNNs）模型在规模和复杂性上的迅速增长，传统的神经网络处理方法面临着严峻的挑战。现有的神经网络压缩技术在处理参数规模大、精度要求高的神经网络模型时效率低下，无法满足现有应用的需求。

01

调试神经网络的checklist，切实可行的步骤

这篇文章提供了可以采取的切实可行的步骤来识别和修复机器学习模型的训练、泛化和优化问题。

01

调试神经网络的checklist，切实可行的步骤

这篇文章提供了可以采取的切实可行的步骤来识别和修复机器学习模型的训练、泛化和优化问题。

05

推荐收藏 | 掌握这些步骤，机器学习模型问题药到病除

这篇文章提供了可以采取的切实可行的步骤来识别和修复机器学习模型的训练、泛化和优化问题。

04

掌握这些步骤，机器学习模型问题药到病除

众所周知，调试机器学习代码非常困难。即使对于简单的前馈神经网络也是这样，你经常会在网络体系结构做出一些决定，重初始化和网络优化——所有这些会都导致在你的机器学习代码中出现bug。

03

最基本的25道深度学习面试问题和答案

近年来，对深度学习的需求不断增长，其应用程序被应用于各个商业部门。各公司现在都在寻找能够利用深度学习和机器学习技术的专业人士。在本文中，将整理深度学习面试中最常被问到的25个问题和答案。如果你最近正在参加深度学习相关的面试工作，那么这些问题会对你有所帮助。

01

实时视频上的神经风格迁移（具有完整的可实现代码）

近几年来，经历了计算机视觉在生活中几乎每个角落的应用 - 得益于大量数据和超级动力GPU的可用性，这些GPU已经对卷积神经网络进行了训练和部署（CNN）超级容易。今天在机器学习中最有趣的讨论之一是它如何在未来几十年影响和塑造文化和艺术生产。神经风格迁移是卷积神经网络最具创造性的应用之一。

03

【干货】用神经网络识别歌曲流派（附代码）

DataSet: 本文使用GTZAN Genre Collection音乐数据集，地址:[1]

05

深度学习时间序列的综述

摘要：时间序列一般是指对某种事物发展变化过程进行观测并按照一定频率采集得出的一组随机变量。时间序列预测的任务就是从众多数据中挖掘出其蕴含的核心规律并且依据已知的因素对未来的数据做出准确的估计。由于大量物联网数据采集设备的接入、多维数据的爆炸增长和对预测精度的要求愈发苛刻，导致经典的参数模型以及传统机器学习算法难以满足预测任务的高效率和高精度需求。近年来，以卷积神经网络、循环神经网络和 Transformer 模型为代表的深度学习算法在时间序列预测任务中取得了丰硕的成果。为进一步促进时间序列预测技术的发展，综述了时间序列数据的常见特性、数据集和模型的评价指标，并以时间和算法架构为研究主线，实验对比分析了各预测算法的特点、优势和局限；着重介绍对比了多个基于 Transformer 模型的时间序列预测方法；最后结合深度学习应用于时间序列预测任务存在的问题与挑战对未来该方向的研究趋势进行了展望。（文末附论文下载地址）

01

深度学习时间序列的综述

摘要：时间序列一般是指对某种事物发展变化过程进行观测并按照一定频率采集得出的一组随机变量。时间序列预测的任务就是从众多数据中挖掘出其蕴含的核心规律并且依据已知的因素对未来的数据做出准确的估计。由于大量物联网数据采集设备的接入、多维数据的爆炸增长和对预测精度的要求愈发苛刻，导致经典的参数模型以及传统机器学习算法难以满足预测任务的高效率和高精度需求。近年来，以卷积神经网络、循环神经网络和 Transformer 模型为代表的深度学习算法在时间序列预测任务中取得了丰硕的成果。为进一步促进时间序列预测技术的发展，综述了时间序列数据的常见特性、数据集和模型的评价指标，并以时间和算法架构为研究主线，实验对比分析了各预测算法的特点、优势和局限；着重介绍对比了多个基于 Transformer 模型的时间序列预测方法；最后结合深度学习应用于时间序列预测任务存在的问题与挑战对未来该方向的研究趋势进行了展望。（文末附论文下载地址）

04

深度丨机器学习零基础？手把手教你用TensorFlow搭建图像识别系统（三）

AI科技评论按：本文是介绍用TensorFlow构建图像识别系统的第三部分。在前两部分中，我们构建了一个softmax分类器来标记来自CIFAR-10数据集的图像，实现了约25-30％的精度。因为有10个不同可能性的类别，所以我们预期的随机标记图像的精度为10％。25-30％的结果已经比随机标记的结果好多了，但仍有很大的改进空间。在这篇文章中，作者Wolfgang Beyer将介绍如何构建一个执行相同任务的神经网络。看看可以提高预测精度到多少！AI科技评论对全文进行编译，未经许可不得转载。关于前两部分

06

CS231n：6 训练神经网络（三）

梯度检验就是将解析法（也就是用导数公式求解梯度）计算的梯度与用数值法（也就是通过导数定义求解梯度）计算的梯度进行对比，以检验解析法公式的正确性。因为数值法是通过导数定义进行求解，当步长 h 设置的足够小时，就可以求得较为精确的梯度值，准确性较高，但是存在求解速度慢的缺点。相反，解析法直接按照给定的公式计算梯度就可以了，但是当问题比较复杂时，公式往往难以求出，而且容易出错。于是，就有了梯度检验这个过程了。

02

【代替反向传播】终极算法作者提出另一种深度学习：离散优化

【新智元导读】在 Hinton 的 Capsule 之后，越来越多的研究者开始探讨反向传播之外的方法。《终极算法》作者、华盛顿大学教授Pedro Domingos和同事Abram L. Friesen今天在arxiv发布的论文《Deep Learning as a Mixed Convexcombinatorial Optimization Problem》就提出了一种使用离散优化，而非反向传播的深度学习方法。论文地址：https://arxiv.org/pdf/1710.11573.pdf 1986

08

深度 | 剖析DeepMind神经网络记忆研究：模拟动物大脑实现连续学习

选自github.io 作者：Rylan Schaeffer 机器之心编译参与：吴攀、李泽南、李亚洲前几天，Google DeepMind 公开了一篇新论文《克服神经网络中的灾难性遗忘（Overcoming catastrophic forgetting in neural networks）》，介绍了这家世界顶级的人工智能研究机构在「记忆（memory）」方面的研究进展，之后该公司还在其官方博客上发布了一篇介绍博客，参见机器之心的报道《为机器赋予记忆：DeepMind 重磅研究提出弹性权重巩固算法》。

权重初始化的几个方法

其中第一步权重的初始化对模型的训练速度和准确性起着重要的作用，所以需要正确地进行初始化。

02

谷歌开源 TFGAN，让训练和评估 GAN 变得更加简单

三年前，蒙特利尔大学 Ian Goodfellow 等学者提出「生成式对抗网络」（Generative Adversarial Networks，GANs）的概念，并逐渐引起 AI 业内人士的注意。自 2016 年以来，学界、业界对 GAN 的兴趣出现「井喷」。近日，谷歌开源 TFGAN 轻量级的工具库，据悉，其设计初衷是让训练和评估 GAN 变得更加简单。 AI研习社将原文编译整理如下：训练神经网络的时候，通常需要定义一个损失函数来告诉网络它离目标还有多远。例如，图像分类网络中通常会有一个损失函数，一旦

07

从零开始学Keras（二）

【导读】Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。本系列将教你如何从零开始学Keras，从搭建神经网络到项目实战，手把手教你精通Keras。相关内容参考《Python深度学习》这本书。

01

基础 | 如何通过DCGAN实现动漫人物图像的自动生成？

基于生成对抗网络（GAN）的动漫人物生成近年来兴起的动漫产业新技术。传统的GAN模型利用反向传播算法，通过生成器和判别器动态对抗，得到一个目标生成模型。由于训练过程不稳定，网络难以收敛，导致生成的图像缺乏多样性和准确性，甚至会产生模式崩溃。本文基于深度学习，参考相关实战项目pytorch-book，学习网络的训练方法，采用经过标准化处理和分类的动漫人物面部图像知乎用户何之源分享的素材，训练DCGAN，实现动漫人物图像自动生成。在训练过程中，控制实验参数，进行定量分析和优化，得到可自动生成动漫人物图像的生成器模型。主要工作如下：

01

如何使用TensorFlow构建神经网络来识别手写数字

神经网络被用作深度学习的方法，深度学习是人工智能的许多子领域之一。它们大约在70年前首次提出，试图模拟人类大脑的工作方式，尽管它的形式要简化得多。各个“神经元”分层连接，分配权重以确定当信号通过网络传播时神经元如何响应。以前，神经网络在他们能够模拟的神经元数量上受到限制，因此他们可以实现学习的复杂性。但近年来，由于硬件开发的进步，我们已经能够构建非常深的网络，并在大量数据集上训练它们以实现机器智能的突破。

如何发现「将死」的ReLu？可视化工具TensorBoard助你一臂之力

本文介绍了如何利用可视化工具 TensorBoard 发现「Dying ReLU 问题」。

03

译：Tensorflow实现的CNN文本分类

翻译自博客：IMPLEMENTING A CNN FOR TEXT CLASSIFICATION IN TENSORFLOW 原博文：http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/ github：https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 在这篇文章中，我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类

05

一种先分割后分类的两阶段同步端到端缺陷检测方法

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.07676.pdf

02

深度学习入门：理解神经网络和实践

在本文中，我们将深入探讨深度学习的核心概念和原理，以及如何使用Python和TensorFlow库构建和训练神经网络。我们将从基础开始，逐步介绍神经网络的结构、前向传播、反向传播和优化方法，以便读者能够深入理解并开始实际编写深度学习代码。

05

Pytorch_第八篇_深度学习 (DeepLearning) 基础 [4]---欠拟合、过拟合与正则化

在上一篇“深度学习 (DeepLearning) 基础 [3]---梯度下降法”中我们介绍了梯度下降的主要思想以及优化算法。本文将继续学习深度学习的基础知识，主要涉及：

02

手把手教你估算深度神经网络的最优学习率（附代码&教程）

来源：机器之心作者：Pavel Surmenok 学习率（learning rate）是调整深度神经网络最重要的超参数之一，本文作者Pavel Surmenok描述了一个简单而有效的办法来帮助你找寻合理的学习率。我正在旧金山大学的 fast.ai 深度学习课程中学习相关知识。目前这门课程还没有对公众开放，但是现在网络上有去年的版本，且年末会在 course.fast.ai (http://course.fast.ai/) 上更新。 GitHub 链接：https://gist.github.com/s

07

[DeeplearningAI 笔记]第二章 1.10-1.12 梯度消失,梯度爆炸,权重初始化

,因此对于一个深层神经网络来说,y 的值将爆炸式增长.相反的,如果权重是 0.5,有

03

如何一步一步使用Pytorch与GPU训练深度神经网络

Pytorch是python的一个目前比较火热的深度学习框架，Pytorch提供在GPU上实现张量和动态神经网络。对于学习深度学习的同学来说，Pytorch你值得拥有。本文将介绍pytorch的核心张量与梯度，以及如何一步一步的使用GPU训练你的第一个深度神经网络。

02

设计神经网络的普及与设计方法

很多初学者都会有这样的疑问，训练神经网络到底是什么？怎么进行设计？即使对于已经入门的人，在设计神经网络时也会有很多疑问，例如：什么是良好的学习率？应具有多少个隐藏层？dropout真的有用吗？为什么梯度消失了？

05

机器学习算法如何调参？这里有一份神经网络学习速率设置指南

作者：Jeremy Jordan 机器之心编译参与：黄小天、许迪每个机器学习的研究者都会面临调参过程的考验，而在调参过程中，学习速率（learning rate）的调整则又是非常重要的一部分。学习速率代表了神经网络中随时间推移，信息累积的速度。在理想情况下，我们会以很大的学习速率开始，逐渐减小速度，直至损失值不再发散。不过，说来容易做来难，本文作者对学习速率的调整思路进行了简要介绍，希望能够对你有所帮助。在之前的文章里，我已经讲了如何用反向传播和梯度下降来训练神经网络。为了训练神经网络，其中一个需要设

04

Keras中创建LSTM模型的步骤[通俗易懂]

本文是对The 5 Step Life-Cycle for Long Short-Term Memory Models in Keras的复现与解读，新手博主，边学边记，以便后续温习，或者对他人有所帮助

01

TensorFlow 基础学习 - 1

了解机器学习的一些基础功能，一些基础用法，然后在我们的实际工作中创造出更多的火花。

01

如何一夜暴富？深度学习教你预测比特币价格

关键时刻，第一时间送达！参与 |王赫编辑 | Donna 近年来，以比特币为代表的加密数字货币一直是社交媒体和搜索引擎上的热门。但是，比特币价格浮动也使各位看官们经历了过山车般的体验。随着本周各大权威机构纷纷表示看好区块链的未来，从1月17日到18日凌晨，比特币成功止住前一日暴跌的颓势，涨幅接近20%（18.46%）。如果我们能够智能化的制定投资策略的话，就能发现这些反复无常的波动背后潜藏着巨大的利润。与传统金融工具相比，加密货币由于缺乏指标数据，预测变得非常困难。本文以当下最火的比特币为例

07

如何一夜暴富？这里有一份比特币价格预测指南

图片来源：Hacker News 翻译 | AI科技大本营（rgznai100）参与 | 王赫编辑 | Donna 近年来，以比特币为代表的加密数字货币一直是社交媒体和搜索引擎上的热门。但是，比特币价格浮动也使各位看官们经历了过山车般的体验。随着本周各大权威机构纷纷表示看好区块链的未来，从1月17日到18日凌晨，比特币成功止住前一日暴跌的颓势，涨幅接近20%（18.46%）。如果我们能够智能化的制定投资策略的话，就能发现这些反复无常的波动背后潜藏着巨大的利润。与传统金融工具相比，加密货币由于

02

谷歌大脑开源TensorFuzz，自动Debug神经网络！

【新智元导读】众所周知，神经网络难以debug。谷歌大脑的Augustus Odena和Ian Goodfellow提出了一种新方法，能够自动Debug神经网络。Goodfellow表示，希望这将成为涉及ML的复杂软件回归测试的基础，例如，在推出新版本的网络之前，使用fuzz来搜索新旧版本之间的差异。

03

使用GPU和Theano加速深度学习

【编者按】GPU因其浮点计算和矩阵运算能力有助于加速深度学习是业界的共识，Theano是主流的深度学习Python库之一，亦支持GPU，然而Theano入门较难，Domino的这篇博文介绍了如何使用GPU和Theano加速深度学习，使用更简单的基于Theano的 Nolearn库。教程由多层感知器及卷积神经网络，由浅入深，是不错的入门资料。基于Python的深度学习实现神经网络算法的Python库中，最受欢迎的当属Theano。然而，Theano并不是严格意义上的神经网络库，而是一个Python库，它可

05

如何一夜暴富？这里有一份比特币价格预测指南

图片来源：Hacker News 翻译 | AI科技大本营（rgznai100）参与 | 王赫编辑 | Donna 近年来，以比特币为代表的加密数字货币一直是社交媒体和搜索引擎上的热门。但是，比特币价格浮动也使各位看官们经历了过山车般的体验。随着本周各大权威机构纷纷表示看好区块链的未来，从1月17日到18日凌晨，比特币成功止住前一日暴跌的颓势，涨幅接近20%（18.46%）。如果我们能够智能化的制定投资策略的话，就能发现这些反复无常的波动背后潜藏着巨大的利润。与传统金融工具相比，加密货币由于

07

斯坦福CS231N深度学习与计算机视觉第八弹:神经网络训练与注意点

1.训练在前一节当中我们讨论了神经网络静态的部分：包括神经网络结构、神经元类型、数据部分、损失函数部分等。这个部分我们集中讲讲动态的部分，主要是训练的事情，集中在实际工程实践训练过程中要注意的一些点

03

ICLR 2022丨加速无数据量化数万倍，上海交大&微软提出无数据场景下毫秒级量化方法SQuant

作者丨‍郭聪邱宇贤冷静文高孝天张宸刘云新杨凡朱禺皓过敏意神经网络模型量化是提高神经网络计算效率的一个有效方法，它通过将模型参数转换成内存开销更小的低精度数据格式来减少计算与内存开销。经典的神经网络量化方法通常需要经过一个精调的训练过程，以保证量化后的模型精度。然而，出于数据和隐私安全的考虑，许多应用场景无法获得精调所需训练数据，因此无数据（data-free）场景下的量化算法成为当下研究热点之一。现有的无数据量化方案通常需要生成伪数据，然后利用伪数据进行训练后量化（Post-train

02

场景几何约束在视觉定位中的探索

视觉定位是自动驾驶和移动机器人领域的核心技术之一，旨在估计移动平台当前的全局位姿，为环境感知和路径规划等其他环节提供参考和指导。美团无人配送团队长期在该方面进行深入探索，积累了大量创新性工作。不久前，视觉定位组提出的融合3D场景几何信息的视觉定位算法被ICRA2020收录，本文将对该方法进行介绍。ICRA的全称是IEEE机器人与自动化国际会议（International Conference on Robotics and Automation)，是机器人领域一年一度的顶级会议之一。

03

训练深度学习神经网络的常用5个损失函数

神经网络在训练时的优化首先是对模型的当前状态进行误差估计，然后为了减少下一次评估的误差，需要使用一个能够表示错误函数对权重进行更新，这个函数被称为损失函数。

01

[译] 调试神经网络的清单

众所周知，机器学习代码很难调试。就连简单的前馈神经网络，您也经常需要围绕网络架构、权重值初始化和网络优化做出决策 - 所有这些都可能导致机器学习代码中隐藏BUG。

04

解读技术 |学习率及其如何改善深度学习算法

本文的内容基于fast.in的工作人员撰写的文章[1]~[3]、[5]，并在其基础上提炼了其中的主要内容。如果您想了解更多，请参考原文。

03

针对时尚类MINIST数据集探索神经网络

fashion MNIST数据集可以从Github获取。它包含10种类别的灰度图像，共7000个，每个图像的分辨率均为28x28px。下图以25张带有标签的图片向我们展示了该数据集中的数据。

01

教程 | 如何估算深度神经网络的最优学习率

选自Medium 作者：Pavel Surmenok 机器之心编译参与：陈韵竹、刘晓坤学习率（learning rate）是调整深度神经网络最重要的超参数之一，本文作者 Pavel Surmenok 描述了一个简单而有效的办法来帮助你找寻合理的学习率。 GitHub 链接：https://gist.github.com/surmenok 我正在旧金山大学的 fast.ai 深度学习课程中学习相关知识。目前这门课程还没有对公众开放，但是现在网络上有去年的版本，且年末会在 course.fast.ai (h

05

AI+CFD：面向空天动力的科学机器学习新方法与新范式

西北工业大学航天学院副院长秦飞为大家带来的演讲主题是：AI+CFD，面向空天动力的科学机器学习新方法与新范式。

01

教程 | 一个基于TensorFlow的简单故事生成案例：带你了解LSTM

选自Medium 机器之心编译参与：Ellan Han、吴攀在深度学习中，循环神经网络（RNN）是一系列善于从序列数据中学习的神经网络。由于对长期依赖问题的鲁棒性，长短期记忆（LSTM）是一类已经有实际应用的循环神经网络。现在已有大量关于 LSTM 的文章和文献，其中推荐如下两篇： Goodfellow et.al.《深度学习》一书第十章：http://www.deeplearningbook.org/ Chris Olah：理解 LSTM：http://colah.github.io/posts/2

09

训练深度神经网络，使用反向传播算法，产生梯度消失和梯度爆炸问题的原因？

反向传播是神经网络训练的精髓。它是根据上一个迭代获得的误差（即损失）对神经网络的权重进行微调的做法。权重的适当调整可确保较低的误差，从而通过提高模型的泛化能力使其变得可靠。反向传播算法的核心思想和工作原理可分为以下几个方面：

00

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭