Epoche gegen Iteration beim Training neuronaler Netze
Was ist der Unterschied zwischen Epoche und Iteration beim Training eines mehrschichtigen
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Deep Learning ist ein Bereich des maschinellen Lernens, dessen Ziel es ist, komplexe Funktionen mithilfe spezieller neuronaler Netzwerkarchitekturen zu lernen, die "tief" sind (aus vielen Schichten bestehen). Dieses Tag sollte für Fragen zur Implementierung von Deep-Learning-Architekturen verwendet werden. Allgemeine Fragen zum maschinellen Lernen sollten mit "Maschinelles Lernen" gekennzeichnet sein. Das Einfügen eines Tags für die entsprechende Softwarebibliothek (z. B. "Keras", "Tensorflow", "Pytorch", "Fast.ai" usw.) ist hilfreich.
Was ist der Unterschied zwischen Epoche und Iteration beim Training eines mehrschichtigen
Ich versuche mein Verständnis von LSTMs in Einklang zu bringen und habe hier in diesem Beitrag von Christopher Olah , der in Keras implementiert wurde, darauf hingewiesen . Ich folge dem Blog von Jason Brownlee für das Keras-Tutorial. Was mich hauptsächlich verwirrt ist, ist: Die Umformung der...
Was ist der Unterschied zwischen ‚SAMT‘ und ‚VALID‘ padding in tf.nn.max_poolder tensorflow? Meiner Meinung nach bedeutet "GÜLTIG", dass es außerhalb der Kanten keine Null-Polsterung gibt, wenn wir den Max-Pool ausführen. Laut einem Leitfaden zur Faltungsarithmetik für tiefes Lernen heißt es,...
Für jede Keras Schicht ( LayerKlasse), erklären kann jemand wie man den Unterschied zwischen verstehen input_shape, units, dimetc.? In der Dokumentation heißt es beispielsweise units, die Ausgabeform einer Ebene anzugeben. Im Bild des neuronalen Netzes unten hidden layer1hat 4 Einheiten. Wird...
In der folgenden TensorFlow-Funktion müssen wir die Aktivierung künstlicher Neuronen in der letzten Schicht füttern. Das verstehe ich. Aber ich verstehe nicht, warum es Logits heißt? Ist das nicht eine mathematische Funktion? loss_function = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( logits =...
Wenn ich mein neuronales Netzwerk mit Theano oder Tensorflow trainiert habe, wird pro Epoche eine Variable namens "Verlust" gemeldet. Wie soll ich diese Variable interpretieren? Ein höherer Verlust ist besser oder schlechter, oder was bedeutet dies für die endgültige Leistung (Genauigkeit) meines...
Ich suchte nach alternativen Möglichkeiten, um ein trainiertes Modell in PyTorch zu speichern. Bisher habe ich zwei Alternativen gefunden. torch.save () zum Speichern eines Modells und torch.load () zum Laden eines Modells. model.state_dict () zum Speichern eines trainierten Modells und...
Ich versuche, ein CNN zu trainieren, um Text nach Themen zu kategorisieren. Wenn ich binäre Kreuzentropie verwende, erhalte ich eine Genauigkeit von ~ 80%, bei kategorialer Kreuzentropie eine Genauigkeit von ~ 50%. Ich verstehe nicht, warum das so ist. Es ist ein Problem mit mehreren Klassen....
tf.nn.embedding_lookup(params, ids, partition_strategy='mod', name=None) Ich kann die Pflicht dieser Funktion nicht verstehen. Ist es wie eine Nachschlagetabelle? Was bedeutet, die Parameter zurückzugeben, die jeder ID entsprechen (in IDs)? skip-gramWenn wir zum Beispiel im Modell verwenden...
Ich habe ein binäres Klassifizierungsmodell mit CNN trainiert und hier ist mein Code model = Sequential() model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0], kernel_size[1], border_mode='valid', input_shape=input_shape)) model.add(Activation('relu')) model.add(Convolution2D(nb_filters,...
Ich habe einige Dinge über neuronale Netze gelesen und verstehe das allgemeine Prinzip eines einschichtigen neuronalen Netzes. Ich verstehe die Notwendigkeit zusätzlicher Schichten, aber warum werden nichtlineare Aktivierungsfunktionen verwendet? Dieser Frage folgt die folgende: Was ist eine...
Kann jemand bitte den Unterschied zwischen 1D-, 2D- und 3D-Faltungen in Faltungs-Neuronalen Netzen (beim tiefen Lernen) anhand von Beispielen klar
Ich versuche die Rolle der FlattenFunktion in Keras zu verstehen . Unten ist mein Code, der ein einfaches zweischichtiges Netzwerk ist. Es nimmt zweidimensionale Formdaten (3, 2) auf und gibt eindimensionale Formdaten (1, 4) aus: model = Sequential() model.add(Dense(16, input_shape=(3, 2)))...
Ich versuche LSTMs zu verstehen und wie man sie mit Keras erstellt. Ich fand heraus, dass es hauptsächlich die 4 Modi gibt, um eine RNN auszuführen (die 4 richtigen im Bild). Bildquelle: Andrej Karpathy Jetzt frage ich mich, wie ein minimalistischer Codefragment für jeden von ihnen in Keras...
Wenn wir 10 Eigenvektoren haben, können wir 10 neuronale Knoten in der Eingabeschicht haben. Wenn wir 5 Ausgabeklassen haben, können wir 5 Knoten in der Ausgabeschicht haben. Aber was sind die Kriterien für die Auswahl der Anzahl der verborgenen Schichten in einem MLP und wie viele neuronale Knoten...
Wie initialisiere ich die Gewichte und Verzerrungen (z. B. mit He- oder Xavier-Initialisierung) in einem Netzwerk in PyTorch?
Die Methode zero_grad()muss während des Trainings aufgerufen werden. Die Dokumentation ist jedoch nicht sehr hilfreich | zero_grad(self) | Sets gradients of all model parameters to zero. Warum müssen wir diese Methode aufrufen?
Ich habe versucht zu replizieren, wie man das Packen für Sequenzeingaben variabler Länge für rnn verwendet, aber ich denke, ich muss zuerst verstehen, warum wir die Sequenz "packen" müssen. Ich verstehe, warum wir sie "auffüllen" müssen, aber warum ist "Packen" (durch pack_padded_sequence)...
Ich trainiere ein neuronales Netzwerk für mein Projekt mit Keras. Keras hat eine Funktion zum frühen Stoppen bereitgestellt. Darf ich wissen, welche Parameter beachtet werden sollten, um eine Überanpassung meines neuronalen Netzwerks durch frühzeitiges Anhalten zu
Betrachtet man den Beispielcode . Ich würde gerne wissen, wie man Gradientenbeschneidungen in diesem Netzwerk auf dem RNN anwendet, wo die Möglichkeit besteht, dass Gradienten explodieren. tf.clip_by_value(t, clip_value_min, clip_value_max, name=None) Dies ist ein Beispiel, das verwendet werden...