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摘要： RMSprop 知道了动量（Momentum）可以加快梯度下降，还有一个叫做RMSprop的算法，全称是root mean square prop算法，它也可以加速梯度下降，来看看它是如何运作的。 回忆一下之前的例子，如果执行梯度下降，虽然横轴方向正在推进，但纵轴方向会有大幅度摆动，为了分析这个例子 阅读全文

摘要： 动量梯度下降法 还有一种算法叫做Momentum，或者叫做动量梯度下降法，运行速度几乎总是快于标准的梯度下降算法，简而言之，基本的想法就是计算梯度的指数加权平均数，并利用该梯度更新的权重。 例如，如果要优化成本函数，函数形状如图，红点代表最小值的位置，假设从这里（蓝色点）开始梯度下降法，如果进行梯度 阅读全文

摘要： 指数加权平均的偏差修正 \({{v}_{t}}=\beta {{v}_{t-1}}+(1-\beta ){{\theta }_{t}}\) 在上一个博客中，这个（红色）曲线对应\(\beta\)的值为0.9，这个（绿色）曲线对应的\(\beta\)=0.98，如果执行写在这里的公式，在\(\beta 阅读全文

摘要： 理解指数加权平均数 回忆一下这个计算指数加权平均数的关键方程。 \({{v}_{t}}=\beta {{v}_{t-1}}+(1-\beta ){{\theta }_{t}}\) \(\beta=0.9\)的时候，得到的结果是红线，如果它更接近于1，比如0.98，结果就是绿线，如果\(\beta\) 阅读全文

摘要： 指数加权平均数 比如这儿有去年伦敦的每日温度，所以1月1号，温度是40华氏度，相当于4摄氏度。世界上大部分地区使用摄氏度，但是美国使用华氏度。在1月2号是9摄氏度等等。在年中的时候，一年365天，年中就是说，大概180天的样子，也就是5月末，温度是60华氏度，也就是15摄氏度等等。夏季温度转暖，然后 阅读全文

摘要： 理解mini-batch梯度下降法 使用batch梯度下降法时，每次迭代都需要历遍整个训练集，可以预期每次迭代成本都会下降，所以如果成本函数\(J\)是迭代次数的一个函数，它应该会随着每次迭代而减少，如果\(J\)在某次迭代中增加了，那肯定出了问题，也许的学习率太大。 使用mini-batch梯度下 阅读全文

摘要： Mini-batch 梯度下降 机器学习的应用是一个高度依赖经验的过程，伴随着大量迭代的过程，需要训练诸多模型，才能找到合适的那一个，所以，优化算法能够帮助快速训练模型。 其中一个难点在于，深度学习没有在大数据领域发挥最大的效果，可以利用一个巨大的数据集来训练神经网络，而在巨大的数据集基础上进行训练 阅读全文

摘要： 梯度检验应用的注意事项 分享一些关于如何在神经网络实施梯度检验的实用技巧和注意事项。 首先，不要在训练中使用梯度检验，它只用于调试。意思是，计算所有\(i\)值的\(d\theta_{\text{approx}}\left[i\right]\)是一个非常漫长的计算过程，为了实施梯度下降，必须使用\( 阅读全文

摘要： 梯度检验 梯度检验帮节省了很多时间，也多次帮发现backprop实施过程中的bug，接下来，看看如何利用它来调试或检验backprop的实施是否正确。 假设的网络中含有下列参数，\(W^{[1]}\)和\(b^{[1]}\)……\(W^{[l]}\)和\(b^{[l]}\)，为了执行梯度检验，首先要 阅读全文

摘要： 在实施backprop时，有一个测试叫做梯度检验，它的作用是确保backprop正确实施。因为有时候，虽然写下了这些方程式，却不能100%确定，执行backprop的所有细节都是正确的。为了逐渐实现梯度检验，首先说说如何计算梯度的数值逼近。 先画出函数\(f\)，标记为\(f\left( \thet 阅读全文