出现原因：CNN不能解决图像放大缩小和旋转的问题（即数据增强问题）
Spatial Transformer Layer是在CNN前又叠了一个Neuron Network
它不仅可以transform input layer，也可以被放在CNN里面，...
阅读全文...
【深度学习】Adaptive Learning Rate
critical point 不一定是我们训练中最大的阻碍
大多时候，Loss不再变动，大家会猜测是不是gradient为0的问题，但实际上Loss不再下降时gradient不一定很小
当Learning rate较大时，会发现gradient在两侧震...
阅读全文...
阅读全文...
【深度学习】Batch and Momentum
Batch
shuffle：常见做法为在每次epoch开始之前划分一次batch，每个epoch的batch都不一致，使得每个epoch都不一样
但更新参数也需要时间
因此，batch过小其实会耗费巨量的时间，但batch过大会影响结果...
阅读全文...
阅读全文...
【深度学习】Local Minima and Saddle Point
在模型训练过程中,我们可能会遇到模型loss function无法下降的情况，此时梯度为0，这个点统称为临界点（critical point）
局部最小值 (local minima) 与鞍点 (saddle point)
如何判断是卡在局部最...
阅读全文...
阅读全文...
【深度学习】机器学习攻略
检查training data上的loss
训练集Loss高
训练集的Loss过大，表明没有学好：
1. 模型偏差（model bias）
模型 (函数) 过于简单
重新设计模型，可以给模型更大的弹性，比如我们增加特征
2. 优化问题
弹性足够...
阅读全文...
阅读全文...
【深度学习】判别模型与生成模型
判别模型与生成模型
逻辑回归我们可以称他为判别模型（Discriminative）
使用高斯分布来描述后验概率我们可以成为生成模型（Generative）
实际上他们的model和function set是一样的，都是 $\sigma(w \cdot...
阅读全文...
阅读全文...
【深度学习】逻辑回归（Logistic Regression）
逻辑回归
1. Function Set
以下依旧假设是二元分类，根据上节的计算我们得出我们的Model是一个关于 $z$ 的函数 $δ(z)$.
将其图形化：
2. Goodness of a Function
假设数据是根据 $f_{w, ...
阅读全文...
阅读全文...
【深度学习】分类 (Classification)
寻找一个函数，输入为 $x$，输出为 $x$ 的类别
graph LR
A((x)) --> B[Function]
B --> C(Class n)
今天介绍的是一种概率生成模型的分类方法
例：根据宝可梦某些数值对它的系别进行分类
分...
阅读全文...
阅读全文...
【深度学习】回归（Regression）
例：已知宝可梦进化前的数值，通过回归来预测他进化后的数值
1. Model
定义函数及相关变量，然后构造一个函数集合
2. Goodness of Function
通过训练集分析函数的好坏
定义一个损失函数 $L$（Loss Function），...
阅读全文...
阅读全文...
最新评论
( ,,´･ω･)ﾉ"(´っω･｀｡)
年轻肆无忌惮 / 2022-07-27 11:30
大..大佬😍
年轻肆无忌惮 / 2021-03-17 15:42