图6:Wide-ResNet-56 有残差连接 (上) 和无残差连接 (下) 的 loss landscape,k=2 意思是每层滤波器数量乘以2 网络初始化的影响 在图3中看到的一个有趣的性质是,网络的 loss landscape 似乎都可以分成两种区域:一种是损失函数值相对较低,loss landscape 的凸性很好;一种是损失函数值相对较高,loss landscape...
摘要:本文探讨了在训练物理信息神经网络(PINNs)时遇到的挑战,强调了损失景观在训练过程中的作用。我们检查了最小化PINN损失函数的困难,特别是由残差项中的微分算子引起的病态条件。我们比较了基于梯度的优化器Adam、L-BFGS及其组合Adam+L-BFGS的优劣,展示了Adam+L-BFGS的优越性,并介绍了一种新颖的二阶优化器NysNewt...
为理解这些问题,本文使用高分辨率的可视化方法来提供神经网络loss function的经验特征,并探索神经网络loss function的non-convex结构和可训练能力的关系,以及最小点的几何性质(如sharpness/flatness,及周围landscape)是如何影响泛化性能的。 本文提出了“filter normalization”方法让我们能比较两个训练中得到的极小点,然后利...
最近看的这篇是 Loss Visualization 的工作,对不同模型的比较,不同参数选择等问题比较有帮助。 Visualizing the Loss Landscape of Neural Nets Visualizing the Loss Landscape of Neural Nets 这篇文章主要提出了一种对 loss function 的 2D visualization 技巧:针对想要比较的参数 θ∗(作为高维参数空间的一个点...
现在的任务是, 给出了第一幅图, 这是一只鸟,我们希望loss landscape 表现的同这只鸟一样. 换言之, 这幅图的一个像素点代表了一个相同规模的神经网络的在一网络参数下的损失(或者正确率). 黑色的部分表示这部分的网络我们希望他们能正确识别样本, 白色像素点希望他们错误识别样本. 第三幅图就是通过训练后的...
00:00/00:00 想像不出来神经网络损失情况(Loss Landscape)?来看下这个视频~ 巴西技术控2020.09.08 00:00 分享到
1. What is a Loss Landscape? LetL : Parameters -> Real Numbersbe a loss function, which maps a point in the model parameter space to a real number. For a neural network withnparameters, the loss functionLtakes ann-dimensional input. We can define the loss landscape as the set of all...
Explore the morphology and dynamics of deep learning optimization processes and gradient descent with the A.I Loss Landscape project.
但对于efficacy可能没有绝对关联性。对于泛化，更重要的可能是loss landscape的一些性质，比如flatness，而...
Neural Architecture Search in a Proxy Validation Loss LandscapeYanxi LiMinjing DongYunhe WangChang XuPMLRInternational Conference on Machine Learning