Pierderea în greutate a keras

Resurse și unde să mergeți mai departe?

Extinderea datelor Aceasta este una dintre părțile în care trebuie să încercați cu adevărat să obțineți aspectul imaginii. Evident, repararea corectă este o sarcină complicată, așa că gândiți-vă cum am putea face asta.

Întrebări de luat în considerare: facem suficiente măriri de date? Facem prea mult? Una este metoda globală de scădere în greutate yves rocher, cu transformări simple din PyTorch, cum ar fi utilizarea ceramicii de pierdere în greutate RandomRotation sau ColorJitter. Trebuie să luăm în considerare doar 1-2 funcții de transformare odată, deoarece setul de date pe care îl gestionăm nu este foarte complicat.

Funcția de pierdere a regresiei cuantile

Mai mult, dacă începem cu mai puține, kera în greutate poate ajuta la identificarea celei care a funcționat cel mai bine. Compune [transformă.

RandomRotation 25 se transformă. RandomResizedCrop se transformă.

Codificarea unei rețele neuronale cu 2 straturi de la zero în Python - Machine Learning - 2020

Transformări ale tensorului. Normalizați [0, 0, 0,], [0. Aceasta include mai multe actualizări de date interesante pentru care nu există programe de pierdere în greutate pentru proiect, dar merită explorat.

Cum ar trebui să arate clasificatorul meu? De obicei, în timpul sarcinilor de învățare prin transfer, straturile de clasificare FC complet conectate sunt șterse și se adaugă straturi FC noi pentru a genera date noi și pentru a efectua noua sarcină. Dar multe kere de slăbire ale studenților se vor lipi de straturile tradiționale liniare și de abandon în straturile FC.

Codificarea unei rețele neuronale cu 2 straturi de la zero în Python - Machine Learning -

Putem adăuga câteva straturi diferite? Da, putem lua în considerare următorul exemplu în care am adăugat straturile AdaptivePooling la noul clasificator: clasa Flatten nn. AdaptiveAvgPool2d 1.1 auto. AdaptiveMaxPool2d 1.1 auto. Abandonul de sine.

Retele neuronale artificiale

De exemplu în DenseNet: Dimensiunea de ieșire a ultimului strat BacthNorm2d este -1xx7x7 După trecerea mini-elementului pe cele 2 straturi de federație adaptive, obținem 2 tensori de ieșire cu forma -1xx1x1. Acest strat este apoi atașat la partea complet conectată Notă: Forma tensorului de mai sus ar trebui schimbată la dimensiunea mini-articolului Cauză: De ce am făcut acest lucru?

Ele pot fi atribuite straturilor care fuzionează, deoarece captează elemente mai bogate din straturile de convoluție și trebuie să le dăm clasificatorului cât mai bine posibil pentru a le clasifica cu ușurință, iar acest lucru reduce efectiv numărul de straturi liniare necesare.

Această implementare este schematică pentru pierderea în greutate a keras.

Rețea neuronală artificială - Wikipedia

De obicei, rețelele neuronale profunde sunt formate prin propagare cu optimizatori precum Adam, aterizare cu gradient stocastic, Adadelta și așa mai departe. La acești optimizatori, viteza de învățare este un parametru de intrare și îl ghidează pe optimizator pe teren accidentat al funcției de pierdere.

Probleme cu care se poate confrunta optimizatorul: dacă rata de învățare este prea mică - instruirea este mai fiabilă, dar optimizarea durează mult, deoarece pașii parcurși în direcția minimă a funcției de pierdere sunt mici. Dacă rata de învățare este prea mare, atunci antrenamentul nu este o pierdere în greutate, sau chiar deviază.

Schimbarea în greutate poate fi atât de mare încât optimizatorul depășește minimul și face ca pierderea să fie și mai severă. Kera ponderată pentru pierderi este cea mai bună abordare pentru a găsi rata optimă de învățare inițială: începeți cu viteze mai mari de învățare și reduceți-le treptat la valori kera ponderate prin pierderi sau începeți cu valori mai mici și creșteți treptat pe măsură ce parcurgeți fiecare mini-element. . Această abordare este subliniată la articolul [1] și este rapidă. Aici afișăm doar utilizarea fragmentului de cod implementat [3]: learn.

Acest proces trebuie repetat de fiecare dată când fiecare strat al rețelei este înghețat. Cea mai populară formă de încălzire a ratei de învățare este reducerea gradației, unde rata de învățare scade cu un anumit procent după o anumită perioadă de antrenament.

Keras nn pierdere inf/nan

Celălalt programator general este ReduceLRonPlateau. Dar aici am dori să evidențiem unul nou, pe care l-am evidențiat în acest articol [1] și l-am numit rata ciclică de învățare. Intuiția care provoacă această încălzire a vitezei de învățare îmbunătățește precizia val.

Model SGD. Optimizator LambdaLR, programator [clr].