当SpringBoot引用Redis依赖但没有配置Redis信息时 一、介绍 在SpringBoot当中，我们往往使用多模块的方式对相对应的功能进行拆分。...虽然引用了这个公共模块，但是没有配置相对应的**Redis**信息，在项目启动后会出现异常报错 只需要一点小小的配置，就可以解决这个问题。...如果没有头绪，那说明你还没有掌握@Condition等相关的注解，可以看看我的这篇文章 SpringBoot中的@Conditional注解 | 半月无霜 (banmoon.top) 好的，那么可以这样解决...Redis自动配置类，我们自己来 其次，我们自己创建一个redisTemplate的bean，上面记得写上@ConditionalOnBean(RedisConnectionFactory.class)，代表当存在...RedisConnectionFactory的bean时，才生成redisTemplate 最后，其它模块引用，启动就不会再报错了 三、最后 你需要了解spring-boot-start自动配置的机制。
之前我们讲了神经网络的起源、单层神经网络、多层神经网络的搭建过程、搭建时要注意到的具体问题、以及解决这些问题的具体方法。...上述程序定义了MNIST数据集的运行阶段，首先我们定义迭代的周期数，往往开始的时候准确率会随着迭代次数快速提高，但渐渐地随着迭代次数的增加，准确率提升的幅度会越来越小。...最终的准确率如下图所示： 我们可以明显看到，使用交叉熵损失函数对于模型准确率的提高还是显而易见的，训练过程迭代200次的准确率已经超过了平方差损失函数迭代400次的准确率。...除了改变损失函数，我们还可以改变优化算法。例如使用adam优化算法代替随机梯度下降法，因为它的收敛速度要比随机梯度下降更快，这样也能够使准确率有所提高。...，在神经网络结构中没有添加卷积层和池化层的情况下，准确率达到了92%以上。
从第2个到第11个柱状图是10层神经网络的输出，可以发现，他们分布并没有之前那样集中了，并且方差线性图中可见方差下降也没有之前那么快速了。说明这个方法产生了一定的效果。...柱状分布图与我们之前看的有所不同，再来回顾一样ReLU激励函数的函数图，它是一个由y=x,和 y = 0 两条射线组成的，当x 时，y = 0. 所以柱状图的分布值也是 >= 0 。 ?...3.2 加入小强度的正则化 在确保了神经网络在小数据集上的过拟合，接下来就加入正则化，但强度不要太大，去观察输出的损失loss是否在下降.如果逐渐下降则该神经网络通过检验。...如果学习率稍微下降一点但还是偏高的话，损失一开始会下降地很快，但下降到一定维度就下降地非常非常缓慢甚至不变了。...神经网络对于训练集能够很好的拟合并且准确率很高，但是在验证集上却准确率很低。此时就要重新训练模型。 ? 4.
最关键的是，准确率几乎没有损失，让用户也难辨真假。 神经网络不光不可解释，现在连神经元都不能相信了！甚至可以在神经网络中隐藏一个恶意软件。...可以发现，当替换较少数量的神经元时，模型的精度影响不大。对于装有BN的AlexNet，当替换FC.1中的1025个神经元（25%）时，准确率仍能达到93.63%，相当于嵌入了12MB的恶意软件。...替换2050个神经元（50%），准确率为93.11%。当超过2105个神经元被替换时，准确率下降到93%以下。当超过2900个神经元被替换时，准确率随着被替换神经元的增多。...当替换超过3290个神经元时，准确率下降到80%以下。当所有的神经元被替换后，准确率下降到10%左右（相当于随机猜测）。...对于FC.0，当替换超过220、1060、1550个神经元时，准确率分别下降到93%、90%、80%以下。
例如，梯度下降算法在每次迭代时，根据损失函数对模型参数的梯度方向更新参数，朝着使损失函数减小的方向前进。...，当性能不再提升时停止训练，防止模型过度训练而导致过拟合。...比如在上述股票价格预测模型中，可以增加更多的特征，如成交量、移动平均线等，或者使用更复杂的算法如神经网络，通过构建多层的神经网络结构，让模型能够学习到股票价格数据中的复杂关系，提高预测的准确性。...F1 值综合考虑了模型在正确分类总体样本以及识别正样本这两方面的表现，当准确率和召回率其中一个较低时，F1 值也会相应受到较大影响，从而促使我们更全面地评估模型性能并进行优化。...当 AUC 值为 0.5 时，说明模型的性能与随机猜测相同；当 AUC 值为 1 时，说明模型的性能完美。
目前，训练和优化深度神经网络的最佳方法之一是使用随机梯度下降（SGD）。 一个SGD算法通过大量的标记数据来调整网络的参数并减少错误或损失。...利用梯度下降找到全局最小值以最小化损失 理论上，对于某个任务来说，可以先选出好几种架构，然后对每一个进行优化，并挑选出最好那的。...当Knyazev和他的同事们发现图超网络的想法时，他们意识到可以在此基础上更进一步。...但就算是这样，这个准确率和使用SGD训练5000步的相同网络的准确率相比还是有优势的，后者只有 25.6%（当然，如果不计成本地一直执行SGD，最终可以获得95%的准确率）。...但是，当对大量数据进行训练的大型深度网络开始超越传统算法时，这种抵制发生了变化。 在未来，他设想在更多样化的架构和不同类型的任务（例如图像识别、语音识别和自然语言处理）上训练图象超级网络。
文章目录 mnist数据集 简介 图片和标签 One-hot编码（独热编码） 神经网络的重要概念 输入（x）输出（y）、标签（label） 损失函数（loss function） 回归模型 学习速率 softmax...为0时，交叉熵为0，label为1时，交叉熵为-log(y)，交叉熵只关注独热编码中有效位的损失。...这样屏蔽了无效位值的变化（无效位的值的变化并不会影响最终结果），并且通过取对数放大了有效位的损失。当有效位的值趋近于0时，交叉熵趋近于正无穷大。 ?...大致有2个作用，一是放大效果，而是梯度下降时需要一个可导的函数。...# 但是由于网络规模较小，后期没有明显下降，而是有明显波动 if (i + 1) % 10 == 0: print('第
之前的方法大都搜索单元结构，然后堆叠成完整的网络，但实际上，相同的单元结构在不同的层对网络的准确率和时延的影响是大不相同的。...Latency-Aware Loss Function 公式1中的损失函数不仅要反映准确率，也要反应目标硬件上的时延。因此，定义以下损失函数： ?...当 接近0时， 类似于one-shot，当 越大时， 类似于连续随机变量。这样，公式2的交叉熵损失就可以对 和 求导，而时延项 也可以改写为： ? ...编码器的预训练能够显著提高预测器的准确率和稳定性，效果如图5所示。 Step 2....计算当前迭代相对于上一轮迭代的最高得分增长，当增长不够时退出，得到最终的高准确率网络结构以及相应的训练参数。
在训练神经网络时，经常需要对数据进行批处理，数据索引操作可以帮助我们有效地实现批处理操作。 实现了一个基于LeNet架构的简单神经网络对MNIST数据集进行训练和测试的过程。...定义神经网络模型：LeNet模型包括卷积层、池化层和全连接层。 设置优化器和损失函数：使用随机梯度下降优化器和交叉熵损失函数。 训练模型：对训练集进行迭代训练。 测试模型：在测试集上评估模型性能。...随着Epoch的增加，模型的损失值通常会逐渐减小，而准确率会逐渐提高，这表明模型正在不断优化，并且逐渐学习到数据集的特征。...测试准确率提高：测试集上的准确率在训练的不同阶段也逐步提高，从 97% 到 99%。这表明模型在未见过的数据上的预测能力逐步增强，具有了更好的泛化能力。...测试损失下降：与测试准确率提高相对应，测试集上的平均损失也在不断减小，从 0.0014 降到 0.0005。这说明模型的预测结果与真实标签之间的差异在逐步减小。
MIT 团队发表在 ICLR'19 上的，提出了彩票假设：密集、随机初始化的前馈网络包含子网络（「中奖彩票」），当独立训练时，这些子网络能够在相似的迭代次数内达到与原始网络相当的测试准确率，此文荣获了最佳论文奖...更正式的，考虑一个密集的前馈神经网络 f(x;θ)，其中初始化参数 θ=θ_0~D_θ，当在训练集上用随机梯度下降时，f 可以在 j 次迭代后达到损失 l 和准确率 a。...从图 3 可以观察到，不同剪枝率的子网络的性能不一样，当 Pm>21.2% 时，Pm 越小，即剪枝的参数越多，准确率越高，当 Pm时，Pm 越小，准确率会下降。...一方面经过大量剪枝的网络（删掉 85%-95% 的权重）与原网络相比性能并没有明显的下降，而且，如果仅仅剪掉 50%-90% 的权重后的网络性能往往还会高于原网络。...作者主要是想研究上篇论文中的一个有趣的结果，当重置为原网络初值的时候效果很好，但当随机初始化时，效果会变差。为什么重新初始化效果会变差以及初始化的哪些条件最重要？
Backpropagation（反向传播） 反向传播是一种用于调整网络权重以最小化神经网络损失函数的常用方法，它在神经网络中从后向前计算，通过对每个激活函数进行梯度下降重新调整权重。 ?...Bias （偏差） 当模型在训练集上精度欠佳时，它被称为欠拟合。当模型具有高偏差时，它通常不会在测试集上又高准确率。 ?...通过将前向传播的结果与真实结果相比较，神经网络能相应地调整网络权重以最小化损失函数，从而提高准确率。常用的损失函数有均方根误差。...Deep Neural Network（深度神经网络） 深度神经网络是具有许多隐藏层（通常超过5层）的神经网络，但具体以多少层为界，学界还没有定义。...Gradient Descent （梯度下降） 梯度下降是一种帮助神经网络决定如何调整参数以最小化损失函数的方法。我们可以用它重复调整参数，直到找到全局最小值。
这里没有增加任务内容，网络权重只在进行第一个任务之前初始化一次。我们可以用在线的交叉熵损失进行训练，同样继续使用准确率指标衡量持续学习的效果。...图注：中间的图是在任务序列上独立运行 30 次取平均值后的结果，每个任务有 6000 个样本，由于是分类任务，开始时随机猜的准确率是 10%，模型学习到排列图像的规律后，预测准确率会逐渐提升，但切换任务后...在第 10 个任务上的准确率比第 1 个任务好，但在进行第 100 个任务时准确率有所下降，在第 800 个任务上的准确率比第一个还要低。...那在第 800 个任务时准确率为什么会急剧下降呢？ 接下来，我们在更多的任务序列上尝试了不同的步长值，进一步观察它们的学习效果。...此外，隐藏层神经元数目也会影响准确率，棕色曲线的神经元数目为 10000，由于神经网络的拟合能力增强，此时准确率会下降得非常缓慢，仍有可塑性损失，但网络尺寸越小，可塑性减小的速度也越快。
早停法的核心思想在于在模型训练过程中，通过监控某个指标，当模型性能不再提升甚至开始下降时，及时停止训练。...常见的指标包括模型在验证集上的准确率、损失函数值等。例如，在一个图像分类的 C++ 模型中，如果我们使用准确率作为监控指标，随着训练的进行，模型在验证集上的准确率会逐渐上升。...但当准确率达到一个峰值后开始波动或下降，这可能就是过拟合的信号。选择合适的监控指标需要依据模型的具体任务和特点。...如果指标没有改善，计数器加 1。当计数器达到耐心值时，停止训练，并将模型恢复到最佳状态。例如，在一个 C++ 实现的神经网络训练中，在每个训练 epoch 结束后，检查验证集的准确率。...如果当前准确率高于之前记录的最佳准确率，就保存当前模型的权重作为最佳权重，同时将计数器归零。如果当前准确率没有提高，计数器递增。
模型选择的建议 当几个模型的准确率在测试集上差距不大时，应当尽量选择网络结构相对简单的模型。往往越精巧设计的模型和方法，越不容易在不同的数据集之间迁移。...卷积神经网络 虽然使用经典的全连接神经网络可以提升一定的准确率，但其输入数据的形式导致丢失了图像像素间的空间信息，这影响了网络对图像内容的理解。对于计算机视觉问题，效果最好的模型仍然是卷积神经网络。...设置学习率 在深度学习神经网络模型中，通常使用标准的随机梯度下降算法更新参数，学习率代表参数更新幅度的大小，即步长。当学习率最优时，模型的有效容量最大，最终能达到的效果最好。...计算分类准确率，观测模型训练效果。 交叉熵损失函数只能作为优化目标，无法直接准确衡量模型的训练效果。准确率可以直接衡量训练效果，但由于其离散性质，不适合做为损失函数优化神经网络。 2....当参数越多或取值越大时，该惩罚项就越大。通过调整惩罚项的权重系数，可以使模型在“尽量减少训练损失”和“保持模型的泛化能力”之间取得平衡。泛化能力表示模型在没有见过的样本上依然有效。
而一个用 SVM 进行分类的神经网络因为采用了ReLU，还会有更多的不可导点。 注意，在计算损失的过程中是可以知道不可导点有没有被越过的。...因此，为了安全起见，最好让网络学习（“预热”）一小段时间，并在损失开始下降后执行梯度检查。在第一次迭代时进行梯度检查的危险在于，此时可能正处在不正常的边界情况，从而掩盖了梯度没有正确实现的事实。...损失值的震荡程度和批尺寸(batch size)有关，当批度大小为1时，震荡会相对较大。当批度大小就是整个数据集时震荡就会最小, 因为每个梯度更新都是单调地优化损失函数(除非学习率设置得过高)。...在训练时, 跟踪损失函数值, 训练集和验证集准确率, 如果愿意, 还可以跟踪更新的参数量相对于总参数量的比例(一般在1e-3左右), 然后如果是对于卷积神经网络, 可以将第一层的权重可视化。...比如, 在固定多少个周期后让学习率减半, 或者当验证集准确率下降的时候。 使用随机搜索(不要用网格搜索)来搜索最优的超参数.
二、L1，L2正则防止过拟合 使用L1和L2正则去限制神经网络连接的weights权重，限制更小 1、对于一层时可以定义如下： 一种方式去使用TensorFlow做正则是加合适的正则项到损失函数，当一层的时候...上面的代码神经网络有两个隐藏层，一个输出层，同时在图里创建节点给每一层的权重去计算L1正则损失，TensorFlow自动添加这些节点到一个特殊的包含所有正则化损失的集合。...的准确率，获得 2%的准确率提升意味着降低错误率大概40%，即从5%的错误率降低到3%的错误率！！！...公司或许因为这个被迫调整组织结构，也许员工一人会多个任务，而不是未来受制于一俩个员工的缺席，这里的员工类比到神经元 3、优点 相当于变相的提高数据量，但迭代次数要增加，可以理解成每次遮挡一部分数据，变相提高推广能力...5、应用 keep_prob是保留下来的比例，1-keep_prob是dropout rate 当训练的时候，把is_training设置为True，（丢掉一些数据），当测试的时候，设置为False
最常用的深度学习优化器大致可分为自适应方法（如Adam）和加速方案（如带有动量的随机梯度下降（SGD））。与 SGD 相比，许多模型（如卷积神经网络）采用自适应方法通常收敛速度更快，但泛化效果却较差。...直观来看，将m_t看作g_t的预测，当观察结果g_t与预测结果m_t接近时，AdaBelief步长较大；当g_t与m_t相差较大时，AdaBelief步长较小。 AdaBelief 好在哪儿？...AdaBelief考虑了损失函数的曲率 一个理想的优化器会考虑损失函数的曲率，而不是在梯度很大（或很小）的地方采取很大（或很小）的步长。...但在AdaBelief中，当g_t的方差对于所有坐标都相同时，更新方向会与梯度方向匹配。当方差不均匀时，AdaBelief会在方差大（小）时采取小（大）步长。...虽然效果看起来不错，但论文发布后也引发了一些质疑，比如：「在Cifar10和Cifar100的数据中，SGD的性能在150个epoch之后才开始下降。他们在150个epoch处进行了微调。
计算当前梯度（反向传播） 更新参数（梯度下降） 【文档要求】 1.对比使用逻辑回归和使用具有1层隐藏层神经网络的分类效果（请粘贴2种方法分类效果图），哪种效果更好，分析原因。 ...计算当前梯度（反向传播） 更新参数（梯度下降） 【文档要求】 （本次实验我采用jupyter notebook进行实验） 1.对比使用逻辑回归和使用具有1层隐藏层神经网络的分类效果（请粘贴2种方法分类效果图...我分别尝试调整隐藏层大小为1,2,3,4,5,10,20,50,100，得到实验结果如下所示： 由实验结果可知，当神经网络的隐藏层较小时，该神经网络并没有将红蓝区域很好的划分开来，整个网络的非线性拟合能力较若...，但效果还是比逻辑回归要优不少。...，训练的时间不断增加，但是网络的准确率并没有太大提升，反而下降了，这证明梯度下降的时候没有达到损失的最小值点，而是陷入局部极小点，因此隐藏层不是越大越好，而是要找到一个恰当的值。
以MNIST数据集为例，shuffle出1000个sample作为train set，采用交叉熵损失和mini-batch随机梯度下降，迭代400epoch，将训练集合验证集的损失和准确率进行可视化，分别如下...： 如如所示，随着训练的迭代，损失在训练集上越来越小，准去率趋于100%；反观验证集的效果，在15epoch左右，损失突然增大。...每次使用梯度下降时，只使用随机的一般神经元进行更新权值和偏置，因此我们的神经网络时再一半隐藏神经元被丢弃的情况下学习的。...这种技术的直观理解为：当Dropout不同的神经元集合时，有点像在训练不同的神经网络。而不同的神经网络会以不同的方式过拟合，所以Dropout就类似于不同的神经网络以投票的方式降低过拟合； 5....BatchNormalization，一种非常有用的正则化方法,可以让大型的卷积网络训练速度加快很多倍,同时收敛后分类的准确率也可以大幅度的提高。
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