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  • 优化模型

    千次阅读 2020-09-17 21:44:32
    优化模型 1.1数学规划模型 线性规划、整数线性规划、非线性规划、多目标规划、动态规划。 1.2微分方程组模型 阻滞增长模型、SARS传播模型。 1.3图论网络优化问题 最短路径问题、网络最大流问题、最小费用...

           优化模型

    1.1   数学规划模型

    线性规划、整数线性规划、非线性规划、多目标规划、动态规划。

    1.2   微分方程组模型

    阻滞增长模型、SARS传播模型。

    1.3   图论与网络优化问题

    最短路径问题、网络最大流问题、最小费用最大流问题、最小生成树问题(MST)、旅行商问题(TSP)、图的着色问题。

    1.4   概率模型

    决策模型、随机存储模型、随机人口模型、报童问题、Markov链模型。

    1.5   组合优化经典问题

    多维背包问题(MKP)

    背包问题:个物品,对物品,体积为,背包容量为。如何将尽可能多的物品装入背包。

    多维背包问题:个物品,对物品,价值为,体积为,背包容量为。如何选取物品装入背包,是背包中物品的总价值最大。

    多维背包问题在实际中的应用有:资源分配、货物装载和存储分配等问题。该问题属于难问题。

    二维指派问题(QAP)

    工作指派问题:个工作可以由个工人分别完成。工人完成工作的时间为。如何安排使总工作时间最小。

    二维指派问题(常以机器布局问题为例):台机器要布置在个地方,机器与之间的物流量为,位置与之间的距离为,如何布置使费用最小。

    二维指派问题在实际中的应用有:校园建筑物的布局、医院科室的安排、成组技术中加工中心的组成问题等。

    旅行商问题(TSP)

    旅行商问题:有个城市,城市与之间的距离为,找一条经过个城市的巡回(每个城市经过且只经过一次,最后回到出发点),使得总路程最小。

    车辆路径问题(VRP)

    车辆路径问题(也称车辆计划):已知个客户的位置坐标和货物需求,在可供使用车辆数量及运载能力条件的约束下,每辆车都从起点出发,完成若干客户点的运送任务后再回到起点,要求以最少的车辆数、最小的车辆总行程完成货物的派送任务。

    TSP问题是VRP问题的特例。

    车间作业调度问题(JSP)

    车间调度问题:存在个工作和台机器,每个工作由一系列操作组成,操作的执行次序遵循严格的串行顺序,在特定的时间每个操作需要一台特定的机器完成,每台机器在同一时刻不能同时完成不同的工作,同一时刻同一工作的各个操作不能并发执行。如何求得从第一个操作开始到最后一个操作结束的最小时间间隔。

    2    分类模型

    判别分析是在已知研究对象分成若干类型并已经取得各种类型的一批已知样本的观测数据,在此基础上根据某些准则建立判别式,然后对未知类型的样品进行判别分析。

    聚类分析则是给定的一批样品,要划分的类型实现并不知道,正需要通过局内分析来给以确定类型的。

    2.1   判别分析

    距离判别法

    基本思想:首先根据已知分类的数据,分别计算各类的重心即分组()的均值,判别准则是对任给的一次观测,若它与第类的重心距离最近,就认为它来自第类。至于距离的测定,可以根据实际需要采用欧氏距离、马氏距离、明科夫距离等。

    l  Fisher判别法

    基本思想:从两个总体中抽取具有个指标的样品观测数据,借助方差分析的思想构造一个判别函数或称判别式。其中系数确定的原则是使两组间的区别最大,而使每个组内部的离差最小。

    对于一个新的样品,将它的p个指标值代人判别式中求出 y 值,然后与判别临界值(或称分界点(后面给出)进行比较,就可以判别它应属于哪一个总体。在两个总体先验概率相等的假设下,判别临界值一般取:

    最后,用统计量来检验判别效果,若则认为判别有效,否则判别无效。

    以上描述的是两总体判别,至于多总体判别方法则需要加以扩展。

    Fisher判别法随着总体数的增加,建立的判别式也增加,因而计算比较复杂。

    l  Bayes判别法

    基本思想:假定对所研究的对象有一定的认识,即假设个总体中,第个总体的先验概率为,概率密度函数为。利用bayes公式计算观测样品来自第个总体的后验概率,当时,将样本判为总体。

    逐步判别法

    基本思想与逐步回归法类似,采用有进有出的算法,逐步引入变量,每次引入一个变量进入判别式,则同时考虑在较早引入判别式的某些作用不显著的变量剔除出去。

    2.2   聚类分析

    聚类分析是一种无监督的分类方法,即不预先指定类别。

    根据分类对象不同,聚类分析可以分为样本聚类(Q型)和变量聚类(R型)。样本聚类是针对观测样本进行分类,而变量聚类则是试图找出彼此独立且有代表性的自变量,而又不丢失大部分信息。变量聚类是一种降维的方法。

    系统聚类法(分层聚类法)

    基本思想:开始将每个样本自成一类;然后求两两之间的距离,将距离最近的两类合成一类;如此重复,直到所有样本都合为一类为止。

    适用范围:既适用于样本聚类,也适用于变量聚类。并且距离分类准则和距离计算方法都有多种,可以依据具体情形选择。

    快速聚类法(K-均值聚类法)

    基本思想:按照指定分类数目,选择个初始聚类中心;计算每个观测量(样本)到各个聚类中心的距离,按照就近原则将其分别分到放入各类中;重新计算聚类中心,继续以上步骤;满足停止条件时(如最大迭代次数等)则停止。

    使用范围:要求用户给定分类数目,只适用于样本聚类(Q型),不适用于变量聚类(R型)。

    两步聚类法(智能聚类方法)

    基本思想:先进行预聚类,然后再进行正式聚类。

    适用范围:属于智能聚类方法,用于解决海量数据或者具有复杂类别结构的聚类分析问题。可以同时处理离散和连续变量,自动选择聚类数,可以处理超大样本量的数据。

    模糊聚类分析

    与遗传算法、神经网络或灰色理论联合的聚类方法

    2.3   神经网络分类方法

    3     评价模型

    3.1   层次分析法(AHP)

    基本思想:是定性与定量相结合的多准则决策、评价方法。将决策的有关元素分解成目标层、准则层和方案层,并通过人们的判断对决策方案的优劣进行排序,在此基础上进行定性和定量分析。它把人的思维过程层次化、数量化,并用数学为分析、决策、评价、预报和控制提供定量的依据。

    基本步骤:构建层次结构模型;构建成对比较矩阵;层次单排序及一致性检验(即判断主观构建的成对比较矩阵在整体上是否有较好的一致性);层次总排序及一致性检验(检验层次之间的一致性)。

    优点:它完全依靠主观评价做出方案的优劣排序,所需数据量少,决策花费的时间很短。从整体上看,AHP在复杂决策过程中引入定量分析,并充分利用决策者在两两比较中给出的偏好信息进行分析与决策支持,既有效地吸收了定性分析的结果,又发挥了定量分析的优势,从而使决策过程具有很强的条理性和科学性,特别适合在社会经济系统的决策分析中使用。

    缺点:用AHP进行决策主观成分很大。当决策者的判断过多地受其主观偏好影响,而产生某种对客观规律的歪曲时,AHP的结果显然就靠不住了。

    适用范围:尤其适合于人的定性判断起重要作用的、对决策结果难于直接准确计量的场合。要使AHP的决策结论尽可能符合客观规律,决策者必须对所面临的问题有比较深入和全面的认识。另外,当遇到因素众多,规模较大的评价问题时,该模型容易出现问题,它要求评价者对问题的本质、包含的要素及其相互之间的逻辑关系能掌握得十分透彻,否则评价结果就不可靠和准确。

    改进方法:

    (1)   成对比较矩阵可以采用德尔菲法获得。

    (2)   如果评价指标个数过多(一般超过9个),利用层次分析法所得到的权重就有一定的偏差,继而组合评价模型的结果就不再可靠。可以根据评价对象的实际情况和特点,利用一定的方法,将各原始指标分层和归类,使得每层各类中的指标数少于9个。

    3.2   灰色综合评价法(灰色关联度分析)

    基本思想:灰色关联分析的实质就是,可利用各方案与最优方案之间关联度大小对评价对象进行比较、排序。关联度越大,说明比较序列与参考序列变化的态势越一致,反之,变化态势则相悖。由此可得出评价结果。

    基本步骤:建立原始指标矩阵;确定最优指标序列;进行指标标准化或无量纲化处理;求差序列、最大差和最小差;计算关联系数;计算关联度。

    优点:是一种评价具有大量未知信息的系统的有效模型,是定性分析和定量分析相结合的综合评价模型,该模型可以较好地解决评价指标难以准确量化和统计的问题,可以排除人为因素带来的影响,使评价结果更加客观准确。整个计算过程简单,通俗易懂,易于为人们所掌握;数据不必进行归一化处理,可用原始数据进行直接计算,可靠性强;评价指标体系可以根据具体情况增减;无需大量样本,只要有代表性的少量样本即可。

    缺点:要求样本数据且具有时间序列特性;只是对评判对象的优劣做出鉴别,并不反映绝对水平,故基于灰色关联分析综合评价具有相对评价的全部缺点。

    适用范围:对样本量没有严格要求,不要求服从任何分布,适合只有少量观测数据的问题;应用该种方法进行评价时,指标体系及权重分配是一个关键的问题,选择的恰当与否直接影响最终评价结果。

    改进方法:

    (1)   采用组合赋权法:根据客观赋权法和主观赋权法综合而得权系数。

    (2)   结合TOPSIS法:不仅关注序列与正理想序列的关联度,而且关注序列与负理想序列的关联度,依据公式计算最后的关联度。

    3.3   模糊综合评价法

    基本思想:是以模糊数学为基础,应用模糊关系合成的原理,将一些边界不清、不易定量的因素定量化,从多个因素对被评价事物隶属等级(或称为评语集)状况进行综合性评价的一种方法。综合评判对评判对象的全体,根据所给的条件,给每个对象赋予一个非负实数评判指标,再据此排序择优。

    基本步骤:确定因素集、评语集;构造模糊关系矩阵;确定指标权重;进行模糊合成和做出评价。

    优点::数学模型简单,容易掌握,对多因素、多层次的复杂问题评判效果较好。模糊评判模型不仅可对评价对象按综合分值的大小进行评价和排序,而且还可根据模糊评价集上的值按最大隶属度原则去评定对象所属的等级,结果包含的信息量丰富。评判逐对进行,对被评对象有唯一的评价值,不受被评价对象所处对象集合的影响。接近于东方人的思维习惯和描述方法,因此它更适用于对社会经济系统问题进行评价。

    缺点:并不能解决评价指标间相关造成的评价信息重复问题,隶属函数的确定还没有系统的方法,而且合成的算法也有待进一步探讨。其评价过程大量运用了人的主观判断,由于各因素权重的确定带有一定的主观性,因此,总的来说,模糊综合评判是一种基于主观信息的综合评价方法。

    应用范围:广泛地应用于经济管理等领域。综合评价结果的可靠性和准确性依赖于合理选取因素、因素的权重分配和综合评价的合成算子等。

    改进方法:

    (1) 采用组合赋权法:根据客观赋权法和主观赋权法综合而得权系数。

    3.4   BP神经网络综合评价法

    基本思想:是一种交互式的评价方法,它可以根据用户期望的输出不断修改指标的权值,直到用户满意为止。因此,一般来说,人工神经网络评价方法得到的结果会更符合实际情况。

    优点:神经网络具有自适应能力,能对多指标综合评价问题给出一个客观评价,这对于弱化权重确定中的人为因素是十分有益的。在以前的评价方法中,传统的权重设计带有很大的模糊性,同时权重确定中人为因素影响也很大。随着时间、空间的推移,各指标对其对应问题的影响程度也可能发生变化,确定的初始权重不一定符合实际情况。再者,考虑到整个分析评价是一个复杂的非线性大系统,必须建立权重的学习机制,这些方面正是人工神经网络的优势所在。针对综合评价建模过程中变量选取方法的局限性,采用神经网络原理可对变量进行贡献分析,进而剔除影响不显著和不重要的因素,以建立简化模型,可以避免主观因素对变量选取的干扰。

    缺点: ANN在应用中遇到的最大问题是不能提供解析表达式,权值不能解释为一种回归系数,也不能用来分析因果关系,目前还不能从理论上或从实际出发来解释ANN的权值的意义。需要大量的训练样本,精度不高,应用范围是有限的。最大的应用障碍是评价算法的复杂性,人们只能借助计算机进行处理,而这方面的商品化软件还不够成熟。

    适用范围:神经网络评价模型具有自适应能力、可容错性,能够处理非线性、非局域性的大型复杂系统。在对学习样本训练中,无需考虑输入因子之间的权系数,ANN通过输入值与期望值之间的误差比较,沿原连接权自动地进行调节和适应,因此该方法体现了因子之间的相互作用。

    改进方法:

    (1) 采用组合评价法:对用其它评价方法得出的结果,选取一部分作为训练样本,一部分作为待测样本进行检验,如此对神经网络进行训练,知道满足要求为止,可得到更好的效果。

    3.5   数据包络法(DEA)

    3.6   组合评价法

    4    预测模型

    定性研究与定量研究的结合,是科学的预测的发展趋势。在实际预测工作中,应该将定性预测和定量预测结合起来使用,即在对系统做出正确分析的基础上,根据定量预测得出的量化指标,对系统未来走势做出判断。

    4.1   回归分析法

    基本思想:根据历史数据的变化规律,寻找自变量与因变量之间的回归方程式,确定模型参数,据此预测。回归问题分为一元和多元回归、线性和非线性回归。

    特点:技术比较成熟,预测过程简单;将预测对象的影响因素分解,考察各因素的变化情况,从而估计预测对象未来的数量状态;回归模型误差较大,外推特性差。

    适用范围:回归分析法一般适用于中期预测。回归分析法要求样本量大且要求样本有较好的分布规律,当预测的长度大于占有的原始数据长度时,采用该方法进行预测在理论上不能保证预测结果的精度。另外,可能出现量化结果与定性分析结果不符的现象,有时难以找到合适的回归方程类型。

    4.2   时间序列分析法

    基本思想:把预测对象的历史数据按一定的时间间隔进行排列,构成一个随时间变化的统计序列,建立相应的数据随时间变化的变化模型,并将该模型外推到未来进行预测。

    适用范围:此方法有效的前提是过去的发展模式会延续到未来,因而这种方法对短期预测效果比较好,而不适合作中长期预测。一般来说,若影响预测对象变化各因素不发生突变,利用时间序列分析方法能得到较好的预测结果;若这些因素发生突变,时间序列法的预测结果将受到一定的影响。

    灰色预测法

    基本思想:将一切随机变量看作是在一定范围内变化的灰色变量,不是从统计规律角度出发进行大样本分析研究,而是利用数据处理方法(数据生成与还原),将杂乱无章的原始数据整理成规律性较强的生成数据来加以研究,即灰色系统理论建立的不是原始数据模型,而是生成数据模型。

    适用范围:预测模型是一个指数函数,如果待测量是以某一指数规律发展的,则可望得到较高精度的预测结果。影响模型预测精度及其适应性的关键因素,是模型中背景值的构造及预测公式中初值的选取。

    4.3   BP神经网络法

    人工神经网络的理论有表示任意非线性关系和学习等的能力,给解决很多具有复杂的不确定性和时变性的实际问题提供了新思想和新方法。

    利用人工神经网络的学习功能,用大量样本对神经元网络进行训练,调整其连接权值和闭值,然后可以利用已确定的模型进行预测。神经网络能从数据样本中自动地学习以前的经验而无需繁复的查询和表述过程,并自动地逼近那些最佳刻画了样本数据规律的函数,而不论这些函数具有怎样的形式,且所考虑的系统表现的函数形式越复杂,神经网络这种特性的作用就越明显。

    误差反向传播算法(BP算法)的基本思想是通过网络误差的反向传播,调整和修改网络的连接权值和闭值,使误差达到最小,其学习过程包括前向计算和误差反向传播。它利用一个简单的三层人工神经网络模型,就能实现从输入到输出之间任何复杂的非线性映射关系。目前,神经网络模型已成功地应用于许多领域,诸如经济预测、财政分析、贷款抵押评估和破产预测等许多经济领域。

    优点:可以在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的结构及信息处理和检索等功能,对大量非结构性、非精确性规律具有极强的自适应功能,具有信息记忆、自主学习、知识推理和优化计算等特点,其自学习和自适应功能是常规算法和专家系统技术所不具备的,同时在一定程度上克服了由于随机性和非定量因素而难以用数学公式严密表达的困难。

    缺点:网络结构确定困难,同时要求有足够多的历史数据,样本选择困难,算法复杂,容易陷入局部极小点。

    4.4   支持向量机法

    支持向量机是基于统计学习的机器学习方法,通过寻求结构风险化最小,实现经验风险和置信范围的最小,从而达到在统计样本较少的情况下,亦能获得良好统计规律的目的。

    其中支持向量机是统计学习理论的核心和重点。支持向量机是结构风险最小化原理的近似,它能够提高学习机的泛化能力,既能够由有限的训练样本得到小的误差,又能够保证对独立的测试集仍保持小的误差,而且支持向量机算法是一个凸优化问题,因此局部最优解一定是全局最优解,支持向量机就克服了神经网络收敛速度慢和局部极小点等缺陷。

    核函数的选取在SVM方法中是一个较为困难的问题,至今没有一定的理论方面的指导。

    4.5   组合预测法

    在实际预测工作中,从信息利用的角度来说,就是任何一种单一预测方法都只利用了部分有用信息,同时也抛弃了其它有用的信息。为了充分发挥各预测模型的优势,对于同一预测问题,往往可以采用多种预测方法进行预测。不同的预测方法往往能提供不同的有用信息,组合预测将不同预测模型按一定方式进行综合。根据组合定理,各种预测方法通过组合可以尽可能利用全部的信息,尽可能地提高预测精度,达到改善预测性能的目的。

    优化组合预测有两类概念,一是指将几种预测方法所得的预测结果,选取适当的权重进行加权平均的一种预测方法,其关键是确定各个单项预测方法的加权系数;二是指在几种预测方法中进行比较,选择拟合度最佳或标准离差最小的预测模型作为最优模型进行预测。组合预测是在单个预测模型不能完全正确地描述预测量的变化规律时发挥其作用的。

     

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  • 如何优化深度学习模型

    千次阅读 2019-05-01 09:48:34
    其他算法——即网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化——要求你运行训练良好神经网络目标相关的整个项目。LR范围测试只是执行简单定期的训练循环,并保持跟踪一些变量。 以下是使用最佳学习速率时大致可以获得的收敛...

    https://www.toutiao.com/a6684869494898164232/

     

    2019-04-28 17:07:47

     

    如何优化深度学习模型

     

     

    大数据文摘出品

    来源:nanonets

    编译:刘佳玮、张秋玥、毅航、夏雅薇

     

    看过了各式各样的教程之后,你现在已经了解了神经网络的工作原理,并且也搭建了猫狗识别器。你尝试做了了一个不错的字符级RNN。你离建立终端只差一个pip install tensorflow命令了对吗?大错特错。

     

    如何优化深度学习模型

     

     

    深度学习的一个非常重要的步骤是找到正确的超参数,超参数是模型无法学习的。

    在本文中,我将向你介绍一些最常见的(也是重要的)超参数,这些参数是你抵达Kaggle排行榜#1的必经之路。此外,我还将向你展示一些强大的算法,可以帮助你明智地选择超参数。

    深度学习中的超参数

     

    超参数就像是模型的调节旋钮。

    如果您将AV接收机设置为立体声,那么配备低音扬声器的7.1级杜比全景声(Dolby Atmos)家庭影院系统将对你毫无用处,尽管它的超低音扬声器可以产生低于人耳可听范围的声音。

    如何优化深度学习模型

     

     

    同样,如果你将超参数关闭,带有万亿参数的inception_v3网络甚至不会让你在MNIST数据集上测试通过。

    所以现在,让我们然后在学会如何调“旋钮”之前先看看这些“旋钮”。

    学习率

     

    学习率可以说是最重要的超参数,粗略地说,它可以控制神经网络“学习”的速度。

    那么,为什么我们不把学习率设置得非常大,体验飙车的乐趣呢?

    如何优化深度学习模型

     

     

    事情不是那么简单。请记住,在深度学习中,我们的目标是尽量最小化损失函数。如果学习率太高,我们的损失函数将开始在某点来回震荡,不会收敛。

     

    如何优化深度学习模型

     

     

    如果学习率太小,模型将花费太长时间来收敛,如上所述。

    动量

     

    由于本文侧重于超参数优化,我不打算解释动量的概念。但简而言之,动量常数可以被认为是在损失函数表面滚动的球的质量。

    球越重,下落越快。但如果它太重,它可能会卡住或超过目标。

     

    如何优化深度学习模型

     

     

     

    丢弃

     

    如果你了解这个概念,我会直接带你去看Amar Budhiraja关于丢弃(dropout)的文章。

     

    如何优化深度学习模型

     

     

    但我们做一个快速复习,dropout是Geoff Hinton提出的一种正则化技术,它将神经网络中的激活函数随机地设置为0,概率为p。这有助于防止神经网络过拟合数据而不是学习它。

    p是一个超参数。

    架构——神经网络的层数,每层神经元的个数等

     

    另一个(最近的)想法是使神经网络的架构本身成为一个超参数。

    虽然我们通常不会让机器弄清楚我们模型的架构(否则AI研究人员会丢失他们的工作),但是神经架构搜索(Neural Architecture Search)等一些新技术已经实现了这个想法并取得了不同程度的成功。

    如果你听说过AutoML,那么Google基本上就是这样做的:将所有内容都设置为超参数,然后扔大量TPU在这个问题上让它自行解决。

    但是对于我们绝大多数只想在黑色星期五销售之后用经济型机器分类猫狗的人来说,现在是时候该弄清楚如何使这些深度学习模型真正起作用了。

    超参数优化算法

     

    网格搜索

    这是获得良好超参数的最简单方法。它实际上就是暴力解决。

    算法:从一组给定的超参数中尝试一堆超参数,看看哪种方法效果最好。

    优点:五年级学生都很容易实现,而且可以轻松并行化。

    缺点:正如你可能猜到的那样,它的计算成本非常高(因为所有暴力算法都是如此)。

    我是否应该使用它:可能不会。网格搜索非常低效。即使你想保持简单,你也最好使用随机搜索。

    随机搜索

    正如它的本意,随机搜索。完全随机化。

    算法:在一些超参数空间上从均匀分布中尝试一堆随机超参数,看看哪种方法效果最好。

    优点:可以轻松并行化。就像网格搜索一样简单,但性能稍好一点,如下图所示:

     

    如何优化深度学习模型

     

     

    缺点:虽然它提供了比网格搜索更好的性能,但它仍然只是计算密集型。

    我是否应该使用它:如果琐碎的并行化和简单性是最重要的,那就去吧。但是,如果你愿意花费时间和精力,那么通过使用贝叶斯优化,你的模型效果将大大提升。

    贝叶斯优化

    与我们迄今为止看到的其他方法不同,贝叶斯优化使用了算法的先前迭代的知识。使用网格搜索和随机搜索,每个超参数猜测都是独立的。但是,使用贝叶斯方法,每次我们选择并尝试不同的超参数时,表现都在一点点提升。

     

    如何优化深度学习模型

     

     

    (如果我告诉了你,深度学习不过是贝叶斯而已)

     

    贝叶斯超参数调整背后的想法历史悠久且细节丰富。所以为了避免太多坑,我会在这里给你一个要点。但如果你感兴趣,一定要仔细阅读高斯过程和贝叶斯优化。

    请记住,我们使用这些超参数调整算法的原因是,单独实际评估多个超参数选择是不可行的。例如,假设我们想要手动找到一个好的学习率。这将涉及设置学习率,训练模型,评估它,选择不同的学习率,再次训练你从头开始模型,重新评估它,并继续循环。

    问题是,“训练你的模型”可能需要几天时间(取决于问题的复杂性)才能完成。因此,在会议提交截止日期之前,您只能尝试一些学习率。而你知道什么,你甚至没有开始设置动量。糟糕极了。

     

    如何优化深度学习模型

     

     

     

    算法:贝叶斯方法试图建立一个函数(更准确地说,是关于可能函数的概率分布),用于估计模型对于某个超参数选择的好坏程度。通过使用这种近似函数(在文献中称为代理函数),您不必在设置、训练、评估的循环上花费太多时间,因为你可以优化代理函数的超参数。

    例如,假设我们想要最小化此函数(将其视为模型损失函数的代理):

     

    如何优化深度学习模型

     

     

    代理函数来自于高斯过程(注意:还有其他方法来模拟代理函数,但我将使用高斯过程)。就像我提到的那样,我不会做任何数学上的重要推导,但是所有关于贝叶斯和高斯的讨论归结为:

     

    如何优化深度学习模型

     

     

     

    公式看上去很复杂。但是,让我们试着理解它。

    左侧告诉你涉及概率分布(假设存在P)。在括号内看,我们可以看到它是P的概率分布,这是一个任意的函数。为什么?请记住,我们正在定义所有可能函数的概率分布,而不仅仅是特定函数。本质上,左侧表示将超参数映射到模型的度量的真实函数(如验证准确性,对数似然,测试错误率等)的概率为Fn(X),给定一些样本数据Xn等于右侧的式子。

    现在我们有了优化函数,就开始进行优化吧。

    以下是在开始优化过程之前高斯过程的样子☟

     

    如何优化深度学习模型

     

     

    在利用两个数据点迭代之前的高斯过程。

    使用你最喜欢的优化器(大佬们一般喜欢最大化预期改善),但其实只需跟着信号(或梯度)引导,你还没有反应过来的时候就已经得到局部最小值。

    经过几次迭代后,高斯过程在近似目标函数方面变得更好:

     

    如何优化深度学习模型

     

     

     

    在利用两个数据点迭代三次之后的高斯过程。

    无论你使用哪种方法,你现在都找到了代理函数最小化时的参数。那些最小化代理函数的参数居然是最优超参数(的估计)哦!好极了。

    最终结果应如下所示:

     

    如何优化深度学习模型

     

     

     

    在利用两个数据点迭代七次之后的高斯过程。

    使用这些“最佳”超参数你的神经网络上进行训练,你应该会看到一些改进。但是,你也可以使用这些新信息重新一次又一次地重做整个贝叶斯优化过程。你可以想跑多少次这一贝叶斯循环就跑多少次,但还是要谨慎行事。你实际上在“跑钱”。你不要忘了AWS又不是免费的。

    优点:贝叶斯优化比网格搜索和随机搜索提供更好的结果。

    缺点:并行化并不容易。

    我应该使用它吗:在大多数情况下,是的!唯一的例外是如果:

    • 你是一个深度学习专家,你不需要一个微不足道的近似算法帮忙。
    • 你拥有庞大的计算资源,并可以大规模并行化网格搜索和随机搜索。
    • 如果你是一个频率论者/反贝叶斯统计书呆子。

     

    寻找良好学习率的可选方法

     

    我们到目前为止看到的所有方法有一个隐含主题:自动化机器学习工程师的活儿。这确实很有用很厉害——直到你的老板听说了之后决定用4个RTX Titan卡取代你。呵呵。你本应该坚持用手动搜索的。

     

    如何优化深度学习模型

     

     

    不过不要担心啊,还是有些关于让研究者少干点活但是多拿点钱的活跃研究呢。其中一个效果非常好的想法是学习率范围测试,据我所知,这首先出现在Leslie Smith的论文中。

    这篇论文实际上是关于一种随时间调度(改变)学习率的方法。LR(Learning Rate,学习率)范围测试只是个作者一不小心遗落在一旁的大宝贝。

    当你使用那种学习速率可以从最小值取到最大值的学习速率计划时(例如循环学习速率或具有热重启动的随机梯度下降),作者建议在每次迭代之后将学习速率从小数值线性增加到大数值(例如,1e-7到1e-1),评估每次迭代时的损失,并在对数刻度上绘制损失(或测试误差,或准确度)与学习率的关系。你的图像看起来应该是这样的:

     

    如何优化深度学习模型

     

     

     

    如图所示,你可以设置学习率在最小和最大学习率之间变化,这可以通过在图像上肉眼观察最陡梯度区域来找到。

    Colab Notebook上画的LR范围测试图(CIFAR10上训练的DenseNet):

    Colab Notebook

    https://colab.research.google.com/gist/iyaja/988df5818fd887cc7542074ea2bfb74e/fastai-imagefolder-playground.ipynb

     

    如何优化深度学习模型

     

     

    在CIFAR10数据集上训练的DenseNet 201的学习率范围测试

     

    根据经验,如果你没有做任何花哨的学习率安排的话,那么只需将你的恒定学习率设置为低于绘图上最小值的数量级即可。在这种情况下大约就是1e-2。

    这种方法最酷地方在于,它很好用很省时省心省计算力,它几乎不需要任何额外的计算。

    其他算法——即网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化——要求你运行与训练良好神经网络目标相关的整个项目。LR范围测试只是执行简单定期的训练循环,并保持跟踪一些变量。

    以下是使用最佳学习速率时大致可以获得的收敛速度(来自Notebook的示例):

    Notebook

    https://colab.research.google.com/gist/iyaja/ef385db236775f881af0056d1ae8c477/kernel303b922372-2.ipynb

     

    如何优化深度学习模型

     

     

    最佳学习率拟合的模型的损失与batch大小图

    LR范围测试已经由fast.ai团队实施过了。你一定要看看他们实现LR范围测试的库(他们称之为学习速率查找器)以及许多其他算法。

    对于更复杂的深度学习实践者

     

    如果你有兴趣,这儿还有一个纯pytorch编写的notebook实现了上述功能。这可能会帮助你更好地了解幕后训练流程:

    https://colab.research.google.com/gist/iyaja/f9fc63ef65b6cc74409dc635c2d80861/hyperparameter-optimization-pytorch.ipynb

    帮你省点力气

     

     

    如何优化深度学习模型

     

     

     

    当然,所有这些算法——尽管它们都很好——并不总是在实践中起作用。在训练神经网络时还有许多其他因素需要考虑,例如你将如何预处理数据,定义模型,你还需要真的搞定足够跑这一整个流程的计算力。

    Nanonets提供易于使用的API来训练和部署自定义深度学习模型。它能负责所有的繁重工作,包括数据扩充,转移学习,以及超参数优化!

    Nanonets在其庞大的GPU集群上使用贝叶斯搜索来找到正确的超参数集,你压根不用担心得在最新的显卡上再大花一笔钱啦。

    一旦找到最佳模型,Nanonets就会把它放在云端,以便你使用其Web界面测试模型,或使用两行代码将其集成到你的程序中。

    跟不完美模型说拜拜吧。

    结论

     

    在本文中,我们讨论了超参数和一些优化它们的方法。但这一切意味着什么?

    随着人们越来越努力地使AI技术民主化,自动超参数调整可能是朝着正确方向迈出的一步。它允许像你我这样的普通人在没有数学博士学位的情况下构建厉害的深度学习应用程序。

    虽然你可能会认为,让模型重度依赖于计算立会导致只有那些能够承受如此计算力的人群获得最好的模型,但像AWS和Nanonets这样的云服务有助于实现我们普通民众对强大机器计算力的访问、使深度学习更容易普及。

    但更重要的是,我们真正在这里做什么——用数学来解决更多的数学。这很有意思,不仅因为听起来很酷炫啦,还因为它真的很容易被错误解释。

     

    如何优化深度学习模型

     

     

    从打孔卡和excel表时代,到我们”优化优化函数的函数以优化函数“的时代,我们已经走过了漫长的道路。但是,我们依然无法建造能够自己“思考”的机器。

    这一点都不令人沮丧,因为如果人类用这么少的东西就能够做到这个高度的话,当我们的愿景变成我们实际可以看到的东西时,想象一下未来会怎样吧!

    我们坐在一张衬垫网椅上,盯着一个空白的终端屏幕——每个按键都能给我们一个可以擦干净磁盘的sudo指令。

    我们会整天坐在那里一动不动——因为下一个重大突破和我们可能只差一条pip install哦。

    相关报道:

    https://blog.nanonets.com/hyperparameter-optimization/

    展开全文
  • 预测模型==1.1 神经网络预测1.2 灰色预测1.3 拟合、插值预测(线性回归)1.4 时间序列预测1.5 马尔科夫链预测1.6 微分方程预测1.7 Logistic 模型总结应用场景:==2. 分类模型==2.1 贝叶斯分类2.2 支持向量机SVM2.3 ...

    1. 预测模型

    1.1 神经网络预测

    条件: 大量数据(题目给出大量数据时,就算题中没有要求进行数据清洗也要进行!!!主要处理异常值和缺失值,处理时候也不要单纯的进行删除,会让老师觉得你有点low)
    注意:

    1. 交代清楚 input 和 output 都是什么
    2. 迭代次数,学习率等超参数写清楚,最好也写清楚是怎么调整的参数
    3. 神经网络有多少层 每层多少个结点 为什么选择这样设置
    4. 由于神经网络没有数学模型,所以评价标准很重要。准确率,损失函数,稳定性评价指标最好都有,选择什么样的计算公式要写清楚

    1.2 灰色预测

    理论性不强,没法论证,能不用就不用,数据量非常少的时候可以考虑

    1.3 拟合、插值预测(线性回归)

    拟合是给定了空间中的一些点,找到一个已知形式未知参数的连续曲面来最大限度地逼近这些点;而插值是找到一个 (或几个分片光滑的)连续曲面来穿过这些点。

    1.4 时间序列预测

    要求数据是等间距的,与马尔科夫模型是互补的
    应用: 求解季节模型

    1.5 马尔科夫链预测

    序列之间前后传递比较少的,数据和数据之间随机性比较强(比如今明天的气温没有直接联系,只能从趋势判断后天温度是多少)

    1.6 微分方程预测

    找不到数据之间的关系,但是能找到变化量之间的关系的时候用

    1.7 Logistic 模型

    分析一个因变量和很多个自变量的联系
    缺点: 要求很多,变量之间的相关性需要比较小,样本的个数需要大于三倍自变量个数
    在有很多因变量的时候可以用主成分分析或者聚类分析 减少自变量
    应用: 最经典的是:葡萄酒规划的问题上(好多因变量共同评价葡萄酒的品质)

    总结

    • 数据缺失用插值,最好不用插值做预测
    • 拟合是最简单的预测(预测也相对准确)
    • 神经网络预测最缺率最高
    • 灰色预测应用相对简单,但是学起来麻烦
    • 所以缺失就用插值,其他的就用神经网络,神经网络运算量太大的时候就用拟合

    应用场景:

    人口预测,水资源污染预测,病毒蔓延预测,经济发展情况预测…

    2. 分类模型

    参考文章:数学建模题型之分类

    2.1 贝叶斯分类

    2.2 支持向量机SVM

    主要思想:找到一个超平面,使得它能够尽可能多地将两类数据点正确分开,同时使分开的两类数据点距离分类面最远

    2.3 聚类分析(Hierarchical methods)

    2.3.1 基于划分的聚类k-means

    优点: 收敛速度快
    缺点: 对K值的选取不好把握;对于不是凸的数据集比较难收敛;采用迭代方法,得到的结果只是局部最优;对噪音和异常点比较的敏感。
    FCM聚类与K-means聚类的分析比较

    2.3.2 基于层次的聚类

    优点: 可解释性好(如当需要创建一种分类法时);还有些研究表明这些算法能产生高质量的聚类,也会应用在上面说的先取K比较大的K-means后的合并阶段;还有对于K-means不能解决的非球形族就可以解决了。
    缺点: 时间复杂度高,贪心算法的缺点,一步错步步错

    2.3.3 基于模型的聚类 SOM

    优点: 对”类“的划分以概率形式表现,每一类的特征也可以用参数来表达。
    缺点: 执行效率不高,特别是分布数量很多并且数据量很少的时候。
    Matlab代码实现SOM(自组织映射)算法

    2.3.4 FCM(模糊聚类)

    优点: 算法对于满足正态分布的数据聚类效果会很好,另外,算法对孤立点是敏感的。
    缺点: 由于不能确保FCM收敛于一个最优解,算法的性能依赖于初始聚类中心。比k-means速度慢
    解决缺点的办法:

    • 每次用不同的初始聚类中心启动该算法,多次运行FCM
    • 用另外的快速算法确定初始聚类中心
      FCM算法Matlab实现

    四种聚类算法比较

    1.在运行时间及准确度方面综合考虑,k-means和FCM相对优于其他。
    2.各个算法还是存在固定缺点:

    • k-means聚类算法的初始点选择不稳定,是随机选取的,这就引起聚类结果的不稳定,本实验中虽是经过多次实验取的平均值,但是具体初始点的选择方法还需进一步研究;
    • 层次聚类虽然不需要确定分类数,但是一旦一个分裂或者合并被执行,就不能修正,聚类质量受限制;
    • FCM对初始聚类中心敏感,需要人为确定聚类数,容易陷入局部最优 解;
    • SOM与实际大脑处理有很强的理论联系。但是处理时间较长,需要进一步研究使其适应大型数据库。
      3.在这里插入图片描述

    总结:

    对于建模最好先用一种聚类得到中心点,然后用 FCM

    2.3.5 spss聚类分析:

    https://blog.csdn.net/LuYi_WeiLin/article/details/91129037

    2.4 主成分分析

    使用主成分分析法进行降维时要求:

    1. 数据线性相关
    2. 所有变量是连续型变量
    3. 尽量服从正态分布

    2.5 判别分析

    2.6 典型相关分析

    2.7 神经网络分类

    主要用于图像分类

    2.8 logistic回归

    数据是分类变量或者连续变量中的一种,不能混用,否则结果后悔很差(进行预测的时候可以先用别的算法判断对模型有影响的指标—比如决策树,再进行训练)
    e.g.连续变量:评分,年龄…
    分类变量:性别(类似男用0女用1代替),工作(给几类工作用0-7分别表示之类的)

    3. 优化模型

    参考文章:数学建模优化及算法总结

    3.1 规划模型

    目标规划

    线性规划

    非线性规划

    整数规划

    动态规划

    用来解决多阶段决策问题,相对难一些,动态规划(DP)的原理、实现及应用
    应用:如何切割地板能使损耗最低,最短路径问题

    3.2 神经网络模型

    3.3 排队论模型

    3.4 现代优化算法

    3.4.1 遗传算法

    3.4.2 模拟退火算法

    3.4.3 禁忌搜索算法

    3.4.4 蚁群算法

    总结

    • 在假设成一种函数形式找到最优解之后,再与其他函数形式结果进行比较的时候,可以先将其他函数与心在得到的最优解进行拟合,这样可以节省从头开始优化的计算量(因为已经优化过一次了,准确的曲线应该就在这条线附近)
    • 视频跳转: 35分钟左右讲的

    4. 评价模型

    4.1 模糊综合评价法

    4.2 层次分析法

    4.3 聚类分析法

    4.4 主成分分析评价法

    参考链接:12
    基本思想: 主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异,通常是选出比原始 变量个数少,能解释大部分资料中的变异的几个新变量,即所谓主成分。
    计算步骤:

    • 对原始数据进行标准化处理
    • 计算相关系数R
    • 计算特征值和特征向量
    • 选择 p (p <= m)个主成分,计算综合评价值
    • matlab实现主成分分析的pcacov( )函数
      缺点
    • 要求有大量数据,数据量少就难以找出统计规律;
    • 要求样本服从某个典型的概率分布,要求各因素数据与系统特征数据之间呈线性关系且各因素之间彼此无关,这种要求往往难以满足;
    • 计算量大,一般要靠计算机帮助;
    • 可能出现量化结果与定性分析结果不符的现象,导致系统的关系和规律遭到歪曲和颠倒。

    4.5 灰色关联评价法

    参考博客:12
    灰色关联分析方法,是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度,亦即“灰色关联度”,作为衡量因素间关联程度的一种方法。曲线越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之就越小。
    优点:
    样本量的多少和样本有无规律都同样适用
    而且计算量小,十分方便
    不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。

    计算步骤
    1.画统计图
    2.确定分析数列

    • 母序列(母指标):能反映系统行为特征的数据序列,类似于因变量Y
    • 子序列(子指标):影响系统行为的因素组成的数据序列,类似于自变量X

    3.对变量进行预处理
    4.计算子序列中各个指标与母序列的关联系数和灰色关联度

    4.6 人工神经网络评价法

    参考博客:1

    4.7 熵权法

    参考博客:点击跳转
    一种通过样本数据确定评价指标权重的方法
    原理: 指标的变异程度越小,所反映的现有信息量也越少,其对应的权值也越低。也就是说,熵权法是使用指标内部所包含的信息量,来确定该指标在所有指标之中的地位。
    计算步骤:

    • 对于输入矩阵,先进性正向化和标准化
    • 计算第j项指标下第i个样本所占的比重,并将其看作信息熵计算中用到的概率
    • 计算每个指标的信息熵,并计算信息效用值,归一化之后得到每个指标的熵权

    缺点:
    只从数据出发,不考虑问题的实际背景,确定权重时就可能出现与常识相悖的情况。

    4.8 包络分析

    4.9 协方差分析

    总结

    遇到一道题可以优先选用模糊综合评价算法,其他算法用来佐证模糊综合评价算法的结果

    展开全文
  • 模型的选择、评估和优化-上

    千次阅读 2018-07-21 15:20:45
    对于一个模型而言,我们也有很多模型参数需要人工选择,本章将对模型的评估选择和优化进行详细介绍。 概念介绍 过拟合和欠拟合 在机器学习中,我们期望通过训练集来得到在新样本上表现的很好的学习器,找出...

    引入

    对于一个机器学习工程而言,我们可以选择的模型众多,就之前的章节,我们已经可以选择:

    对于一个模型而言,我们也有很多模型参数需要人工选择,本章将对模型的评估选择和优化进行详细介绍。

    概念介绍

    过拟合和欠拟合

    在机器学习中,我们期望通过训练集来得到在新样本上表现的很好的学习器,找出潜在样本的普遍规律,在训练过程中,可能会出现两种情形:

    • 欠拟合:指对训练样本的一般性质尚未学好 。
    • 过拟合:学习器把训练样本学得“太好”了的时候,可能把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质,这样就会导致泛化性能下降。

    可以通过下图来辅助理解:

    这里写图片描述

    在机器学习中,我们尤其要预防过拟合的发生,但由于机器学习的问题常常是NP难甚至是NP完全的,而有效的算法必定是多项式时间内完成的,所以只要承认P=NP,就需要承认过拟合无法完全避免

    当然,P=NP是目前尚未证明或证伪的结论,我倾向于认为P!=NP。

    偏差和方差

    对于测试样本x,其真实标记为y,数据集中的标记为 y1 y 1 ,机器学习算法输出的标记为 y2 y 2 ,算法输出的期望值为 y¯¯¯2 y ¯ 2 ,则有以下定义:

    var(x)=E((y2y¯¯¯2)2) 方 差 : v a r ( x ) = E ( ( y 2 − y ¯ 2 ) 2 )

    bias2(x)=E((yy¯¯¯2)2) 偏 差 : b i a s 2 ( x ) = E ( ( y − y ¯ 2 ) 2 )

    ϵ2=E((yy1)2) 噪 声 : ϵ 2 = E ( ( y − y 1 ) 2 )

    σ2=E((y1y2)2) 总 误 差 : σ 2 = E ( ( y 1 − y 2 ) 2 )

    其中E()代表求期望,有数学推导可知:

    σ2=var(x)+bias2(x)+ϵ2 σ 2 = v a r ( x ) + b i a s 2 ( x ) + ϵ 2

    总误差可以分解为方差、偏差与噪声之和

    从直观理解的角度上看:

    • 偏差刻画了学习算法本身的拟合能力
    • 方差刻画了数据集的变动导致学习性能的变化,也就是学习算法的稳定性
    • 噪声表明了数据集标记本身的误差

    查准率和查全率

    我们评估一个算法好坏的时候经常使用错误率,即算法输出与实际标记不一致的数据所占的比例

    然而有时候,我们会关心更加细致的数据,例如进行疾病检查,我们更关心检查出病症的病人占总病人数目的多少,或者是检测出病症的病人有多少真的有疾病,于是引入查准率和查全率:

    首先,根据算法输出和实际标记,可以将数据分为四类:

    真实情况 预测结果
    TPFN
    FPTN

    表格中T和F分别代表True和False,P和N分别代表Positive和negative.

    查准率P和查全率R定义如下:

    P=TPTP+FP P = T P T P + F P

    R=TPTP+FN R = T P T P + F N

    查准率表示了被输出为正例的样本中真的是正例的比例

    查全率表示了所有的正例中被算法识别出来的比例

    模型选择

    一般而言,参数有两种,一种是模型中的参数,由算法进行自动的优化;另一种是模型本身自带的参数,又称超参数

    在机器学习中,超参数是在开始学习过程之前设置值的参数,而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下,需要对超参数进行优化,给学习机选择一组最优超参数,以提高学习的性能和效果。

    例如,我们再进行线性回归时,可以选择很多种形式的函数,例如:

    y1=θ0+θ1x y 1 = θ 0 + θ 1 x

    y2=θ0+θ1x+θ2x2 y 2 = θ 0 + θ 1 x + θ 2 x 2 ​

    y2=θ0+θ1x+θ2x2+θ3x3...... y 2 = θ 0 + θ 1 x + θ 2 x 2 + θ 3 x 3 . . . . . .

    也就是说,我们要选定到底哪个形式的模型效果会比较好,为了得到最好的模型,我们将数据集分为三个部分。

    • 训练集(60%)
    • 测试集(20%)
    • 交叉验证集(20%)

    其中训练集用于算法的训练,由此,我们可以得到很多个不同的模型,再使用交叉验证集分别测试每个模型的泛化能力,选择其中最优的模型。

    最后,使用测试集来测试最优模型的泛化能力,为什么不直接使用上一步的交叉验证集呢?因为, 这个交叉验证集误差是我们通过对比选择出来的, 它在这个数据集上肯定是最优的, 相当于我们已经看到了这些数据, 用它来代表对未知数据的泛化能力显然不行。

    在划分数据集的过程中,要保证数据集的划分尽可能保持数据分布的一致性,即使得它们独立同分布,数据集划分的方法一般而言有以下几种:

    • 留出法:最基本的抽样方法,最好使用分层抽样保证数据分布一致性,也可以做多次划分,最后返回在每次划分上测试结果的平均值,可以避免偏差

      • 优点:划分简单
      • 缺点:可能产生偏差,若采取多次取样,则训练成本过高
    • 交叉验证法:将数据集划分为k个大小相似的数据集,注意使用分层抽样。每次使用一个小数据集做测试集,其他k-1个做训练集,轮流进行k次,最后返回的是测试结果的平均值。

      自助法:假设有m个数据的数据集,每次有放回的从其中抽取一个样本,执行m次,最终大概有36.8%的数据未被抽取到,当做测试集,其余当做训练集。

      • 优点:在数据集较小时用处较大,划分出的多个数据集有利于集成学习。
      • 缺点:改变了原数据样本的分布,会引入偏差

    limm+(11m)m=1e=0.386(e) lim m → + ∞ ( 1 − 1 m ) m = 1 e = 0.386 ( 该 式 子 实 际 是 e 的 定 义 式 )

    模型评估

    在前面,已经介绍过查准率和查全率,当想要评估一个模型的好坏时,便可以使用这两项指标。

    实际上,除了一些很简单的任务外,查准率和查全率是无法两全的:

    • 若要提高查准率,即提高判为正例的标准,那么必定会漏掉一些真的正例,降低查全率
    • 若要提高查全率,即降低判为正例的标准,必定会混入假的正例,降低查准率。

    对于一个算法而言,其查准率和查全率关系如图所示:

    这里写图片描述

    有了这两项指标,一般按照如下原则比较不同模型:

    1. 若A模型的P-R曲线完全包住B,则A模型优于B

    2. 根据P-R曲线包裹的面积,面积大的模型更优

    3. 根据模型的现实需要,选择P或R值更好的模型

    4. 根据 F1 F 1 值, F1 F 1 值大的模型较为优秀

      F1=211P+1R F 1 = 2 ∗ 1 1 P + 1 R

    5. 最好的方法是综合现实情形和 F1 F 1 值,引入 Fβ F β ,其中参数 β β 是对于查全率的重视程度

      Fβ=(1+β2)11P+β2R F β = ( 1 + β 2 ) 1 1 P + β 2 R

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  • 软件开发模型优点缺点

    千次阅读 2017-08-07 15:17:53
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  • 均值方差模型

    万次阅读 多人点赞 2019-12-20 10:39:09
    今天,我们来讲一讲“均值方差模型”。 介绍模型之前,先讲一下模型诞生背后的故事。 背后的故事 从前,有一个年轻人,叫哈里·马科维兹(Harry Markowitz),彼时他正在芝加哥大学攻读经济学博士学位,一次偶然...
  • 深度学习模型之——DenseNet算法详解及优点分析

    千次阅读 多人点赞 2018-08-25 21:15:05
    废话多说开始分享算法。 DenseNet论文算法解释 网络上有很多关于这篇论文的解读,博主读了几个,解释的明白清楚的还是下面链接中解释的明白,既有解释又有代码还有论文链接,有想法的可以看看原文,博主在...
  • 作者丨林野学校丨东北大学自然语言处理实验室2019级博士生研究方向丨机器翻译、模型压缩、模型加速背景近年来,随着人工智能的不断兴起,神经网络已经在语音识别、计算机视觉和...
  • 深度学习优化算法有哪些??SGD,Adagrad,Adam,LazyAdam,Madam,适用场景以及优缺点。
  • 1 背景 上文 NLP预训练模型3 – 预训练任务优化(ERNIE、SpanBERT)我们从预训练任务的角度讲解了如何对BERT进行优化,...虽然BERT在大模型大数据的作用下,对超参不是很敏感,但超参调整始终是模型优化一个绕开的

空空如也

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优化模型的优点与不

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