Ресурси та куди йти далі?

втрата

Розширення даних Це одна з частин, де вам дійсно потрібно спробувати отримати вигляд зображення. Очевидно, правильний ремонт - це складне завдання, тож давайте подумаємо, як ми могли це зробити.

Запитання, які слід врахувати: Чи достатньо ми збільшуємо дані? Ми робимо занадто багато? Одним з них є глобальний метод схуднення Yves Rocher із простими перетвореннями від PyTorch, що використовують, наприклад, керамічну втрату ваги RandomRotation або ColorJitter. Нам потрібно розглянути лише 1-2 функції перетворення за раз, це тому, що набір даних, яким ми управляємо, не дуже складний.

Квантильна функція втрати регресії

Більше того, якщо почати з меншої кількості, кераси для схуднення можуть допомогти визначити, який з них найкраще працював. Скласти [перетворює.

Перетворення RandomRotation 25. Перетворення RandomResizedCrop.

Кодування 2-шарової нейронної мережі з нуля в Python - машинне навчання - 2020

Перетворення ToTensor. Нормалізувати [0, 0, 0,], [0. Сюди входять більш цікаві оновлення даних, для яких для проекту немає кераси для втрати ваги, але це варто вивчити.

Як повинен виглядати мій класифікатор? Як правило, під час навчальних завдань з передачі повністю зв’язані рівні класифікації FC видаляються і додаються нові рівні FC для створення нових даних та виконання нового завдання. Але багато керасів для втрати ваги студентів дотримуватимуться традиційних лінійних шарів та шарів, що відпадають, у шарах FC.

Кодування 2-шарової нейронної мережі з нуля в Python - машинне навчання -

Чи можемо ми додати кілька різних шарів? Так, ми можемо розглянути такий приклад, коли ми додали шари AdaptivePooling до нового класифікатора: клас Flatten nn. AdaptiveAvgPool2d 1.1 самостійно. AdaptiveMaxPool2d 1.1 самостійно. Кинув d самостійно.

Штучна нейронна мережа

Наприклад у DenseNet: Вихідний розмір останнього шару BacthNorm2d дорівнює -1xx7x7 Після передачі міні-елемента на 2 адаптивні шари об'єднання, ми отримуємо 2 вихідних тензори з формою -1xx1x1. Потім цей шар прикріплюється до повністю з’єднаної частини Примітка: Форму тензора вище слід змінити на розмір міні-елемента Причина: Чому ми це зробили?

Їх можна віднести до шарів, що об’єднуються, оскільки вони захоплюють більш багаті елементи із шарів згортки, і нам потрібно якомога краще передати їх класифікатору, щоб легко їх класифікувати, і це фактично зменшує кількість необхідних лінійних шарів.

Це здійснення є схематичним для втрати ваги керасів.

Штучна нейронна мережа - Вікіпедія

Як правило, глибокі нейронні мережі утворюються шляхом розповсюдження з такими оптимізаторами, як Адам, стохастичний градієнтний приземлення, Ададельта тощо. У цих оптимізаторах швидкість навчання є вхідним параметром і спрямовує оптимізатор на пересіченій місцевості функції втрат.

Проблеми, з якими може зіткнутися оптимізатор: Якщо рівень навчання занадто низький - навчання є більш надійним, але оптимізація займає багато часу, оскільки кроки, зроблені в мінімальному напрямку функції втрат, невеликі. Якщо рівень навчання занадто високий, то навчання не є втратою ваги в керах або навіть відхиленням.

Зміна ваги може бути настільки великою, що оптимізатор виходить за межі мінімуму і робить втрати ще більш серйозними. Найвигіднішим підходом для пошуку оптимальної початкової швидкості навчання є збиткові кери: почніть з вищих швидкостей навчання і поступово зменшуйте їх до зважених до втрат значень керас, або починайте з нижчих значень і поступово збільшуйте, проходячи кожен міні-предмет . Цей підхід описаний у статті [1] і є швидким. Тут ми лише покажемо використання реалізованого фрагмента коду [3]: learn.

Цей процес необхідно повторювати кожного разу, коли кожен шар мережі заморожується. Найпопулярнішою формою підігріву швидкості навчання є скорочення, коли швидкість навчання зменшується на певний відсоток після певного періоду навчання.

Керас нн втрата інф/нн

Іншим загальним планувальником є ​​ReduceLRonPlateau. Але тут ми хотіли б виділити нову, яку ми виділили в цій статті [1] і назвали циклічною швидкістю навчання. Інтуїція, що робить цю швидкість нагрівання навчання підвищує точність валу.

Модель SGD. Оптимізатор LambdaLR, планувальник [clr].