1 神经网络损失函数分布可视化神器(来自马里兰大学)1 Loss landscape 论文解读1.1 背景和动机1.2 损失函数可视化基础1.3 Filter Normalization1.4 可视化实验:Loss landscape 尖锐,扁平的困境1.5 把以上可视化实验再用 Filter Normalization 方法做一遍1.6 究竟什么使得神经网络可训练?一
文章Visualizing the Loss Landscape of Neural Nets提出了一个改良的损失函数可视化方法,直观地解释了几个熟知的网络调参技巧和Resnet网络架构的有效性。 可视化方法:Filterwise-Normalization 由于损失函数是一个自变量是网络参数的高维度函数,需要将其变换到1D、2D或者3D空间进行可视化。一种简单的2D可视化技巧是在局部最...
所以,在设置学习率的时候你必须非常谨慎。下图对这个问题进行了可视化: 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...
首先是分析的部分,本文通过可视化绘制了通过 SWA 和 SGD 在 loss landscape 上的收敛位置,以及 SGD 优化得到的权重对应的 loss 和 error 相比 SWA 得到的权重的距离,如下图所示。 从图上可以看到几个有趣的现象:首先,train loss 和 test loss 的 landscape 之间确实存在偏移;其次,SGD 更倾向于收敛到 flat 区...
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...
从损失景观(Loss Landscape)的角度来分析 前言 1、本号将持续更新AI4PDEs&AI4CFD相关前沿进展,可以关注公众号:AI4CFD 2、最近与公众号邪云宝库一块推荐了不少前沿文献,后续本号也将持续更新! 3、本号主推:开源和启发性的文献 4、欢迎相关领域的小伙伴一起交流学习,记得关注哦!
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...
Visualizing the Loss Landscape of Neural NetsVisualizing the Loss Landscape of Neural Nets 这篇文章...