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...
Explore the morphology and dynamics of deep learning optimization processes and gradient descent with the A.I Loss Landscape project.
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...
Visualizing the Loss Landscape of Neural Nets. NIPS, 2018. An interactive 3D visualizer for loss surfaces has been provided by telesens. Given a network architecture and its pre-trained parameters, this tool calculates and visualizes the loss surface along random direction(s) near the optimal ...
1 Loss landscape 论文解读: 1.1 背景和动机 训练一个神经网络,需要最小化一个高维非凸损失函数——这一任务在理论上很难,但在实践中有时很容易。简单的梯度下降方法通常可以找到全局的最小值 (训练损失为零或接近零)。然而,这种较容易训练好一个网络的行为却并不普遍,神经网络的可训练性高度依赖于网络架构设计...
假设测试集曲线是训练曲线平移一下，那么显然flat情况下泛化性更好，而sharp的landscape经过平移则会直接...
论文名称:Bootstrap Generalization Ability from Loss Landscape Perspective 故事会环节 在做深度学习的时候,会发现一个事儿,就是如果训练数据和测试数据是一致的,那么效果一般都不错,但是如果不一致的时候(这个确实,在实际工业应用中,很少能有一致的情况发生,谁知道用户是用来测啥的)性能就会掉很多,这种情况就被叫做...
最优最优学习速率与神经网络的损失函数地图(loss landscape)有关,它是网络参数值的函数,当在特定数据集上执行推断(预测)时量化与使用特定参数配置相关的「误差」。这个损失地图可能对于很相似的网络架构也看起来很不同。最优学习率取决于你的损失地图的拓扑结构,也就是你的模型结构和数据集。当你用默认的学习率(由...
First, we present a novel "jump and retrain" procedure for sampling relevant portions of the loss landscape. We show that the resulting sampled data holds more meaningful information about the network's ability to generalize. Next, we show that non-linear dimensionality reduction of the jump and...
Then, using a variety of visualizations, we explore how network architecture affects the loss landscape, and how training parameters affect the shape of minimizers. 展开 会议名称: Neural Information Processing Systems 主办单位: Curran Associates Inc....