Optimization:寻找最优的参数来最小化损失函数。 Generalization:将训练好的模型用来预测测试集,测试集得到的误差称为测试误差,而测试误差又可以分解为表征误差,优化误差和泛化误差。 一般来说上面三个问题都是单独分开研究的。Optimization是一个复杂的问题,想研究清楚,还需要进一步分解,可以分解为三个方面:能收敛到一个...
Deep Learning Optimization in the Context of Deep Learning The Importance of Optimization in Deep Learning Why Should We Care? Why the Right Kind of Optimization May Be Helpful? Course Goal ML Basics Errors in Machine Learning Models Analyzing Estimation Error in Deep Learning Models 另一个error:...
第二种是基于FSP的蒸馏方法(参考论文:A Gift from Knowledge Distillation: Fast Optimization, Network Minimization and Transfer Learning) 相比传统的蒸馏方法直接用小模型去拟合大模型的输出,该方法用小模型去拟合大模型不同层特征之间的转换关系,其用一个FSP矩阵(特征的内积)来表示不同层特征之间的关系,大模型和...
9、【李宏毅机器学习(2017)】Tips for Deep Learning(深度学习优化) 在上一篇博客中介绍了Keras,并使用Keras训练数据进行预测,得到的效果并不理想,接下来将以此为基础优化模型,提高预测的精度。 目录 误差分析 模型误差原因分析 模型优化方案 New activation function Vanishing Gradient Problem ReLU Maxout Maxout介绍 ...
本文主要是参考论文:On optimization methods for deep learning,文章内容主要是笔记SGD(随机梯度下降),LBFGS(受限的BFGS),CG(共轭梯度法)三种常见优化算法的在deep learning体系中的性能。下面是一些读完的笔记。 SGD优点:实现简单,当训练样本足够多时优化速度非常快。
Optimization is a critical component in deep learning.We think optimization for neural networks is an interesting topic for theoretical research due to various reasons.First,its tractability despite non-convexity is an intriguing question and may greatly expand our understanding of tractable problems....
1. Deep learning 1.1 Step 1:define a set of function Define 一个function,实际上就是设计一个Neural Network,Neural Network有很多种,最常见的有Feedforward Network。 Input层叫做Input Layer,output层叫做Output layer,中间层叫做Hidden Layrrs...李宏毅...
深度学习的优化:理论和算法《Optimization for deep learning: theory and algorithms》论文阅读笔记-2 梯度下降,使用和基本分析 3 梯度下降,使用和基本分析 大量的神经网络的优化算法是基于梯度下降方法的。但是在通常使用过程中,更加常见的方法是SGD(随机梯度下降)每次随机选取样本i,然后更新参数。
这方面的论文目前只看到一篇RBM用于做协同过滤的,按道理说 Deep Learning 已经火了好久了,怎么不见有后…
DeepLearning AI 吴恩达Andrew NG新课程:通过Tokenization到向量化了解RAG.的检索优化(Retrieval Optimization: From Tokenization to Vector Quantization)#ai##程序员# 本课程重点介绍检索增强生成 (RAG),它包含两个步骤:首先,检索器查找相关信息;然后,生成器使用检索到的内容作为上下文来生成响应。 你将通过了解...