神经网络的参数:是指神经元线上的权重 w,用变量表示,一般会先随机生成 这些参数。生成参数的方法是让w等于tf.Variable,把生成的方式写在括号里。 神经网络中常用的生成随机数/数组的函数有: tf.random_normal() 生成正态分布随机数 tf.truncated_normal() 生成去掉过大偏离点的正态分布随机数 tf.random_uniform...
可以看到损失函数值是在不断减小的。 复杂神经网络中的计算和这个大体相似, 核心的不同点在于“反向传播”的概念,因为对于多层神经网络而言,输出层的梯度还受到上一层的激活值的影响,而上一层的激活值是由相关的权重、偏差,以及上上层的激活值决定的,这样不断反向传播,从而计算所有层的梯度。另外一点就是,引入...
本例中使用的神经网络模型:如图,一个具备两个隐层(hiden layer)的全连接神经网络(Full-connection NN),只是为科普而用,实际应用中价值不大。 具备两个隐层的全连接神经网络,一共有13002个参数 先看一下有多少个neuron: 输入层(IL):每个输入的图片具备28pixel * 28pixel ,得到784个 neuron的输入。 第一个隐...
通过交叉验证,这个参数通常设[0.5,0.9,0.95,0.99]中的一个,通过动量更新,参数向量会在任何有持续梯度的方向上增加速度。 【Nesterov动量】最近变得流行,在实践中比标准动量表现更好一些 核心思路: 但当参数向量位于某个位置x时,由上述公式知,动量部分会通过mu*v稍微改变参数向量。因此,如果要计算梯度,那么可以将未...
这十一类超参数。 这些都是可以影响神经网络学习速度和最后分类结果,其中神经网络的学习速度主要根据训练集上代价函数下降的快慢有关,而最后的分类的结果主要跟在验证集上的分类正确率有关。因此可以根据该参数主要影响代价函数还是影响分类正确率进行分类,如图1所示 ...
最后,留个小实践,大家可以去计算下UNet++的参数量,看和论文中是不是一致? 附上我自己计算的结果。 参考链接: 1. 卷积神经网络的复杂度分析,https://zhuanlan.zhihu.com/p/31575074 2. Batch Normalization原理与实战,https://zhuanlan.zhihu.com/p/34879333 ...
预训练模型初始化：在某些情况下，可以使用预训练的模型作为初始参数。这种方法可以利用已有模型的知识，加速新模型的训练过程。激活函数的选择 激活函数是神经网络中不可或缺的一部分，它决定了神经元的输出方式。常用的激活函数包括ReLU、Sigmoid、Tanh等。不同的激活函数具有不同的特性，需要根据实际任务进行选择。ReLU...
Cost function(代价函数) 1、参数表示: m 个训练样本:{(x(1), y(1)), (x(2), y(2)), ..., (x(m), y(m))} 神经网络的层数:L l 层的神经元数量(不计入偏置单元):Sl 2、两种分类问题: (1)Binary classification
为超参数选择合适的范围 假设要选取隐藏单元的数量n[l]n[l],假设,选取的取值范围是从50到100中某点,这种情况下,看到这条从50-100的数轴,可以随机在其取点,这是一个搜索特定超参数的很直观的方式。或者,如果要选取神经网络的层数,称之为字母LL,也许会选择层数为2到4中的某个值,接着顺着2,3,4随机均匀取样...