代碼教程 - 如何估算深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)學(xué)習(xí)率（附代碼教程）

Jeremy Howard 和他在 USF 數(shù)據(jù)研究所的團(tuán)隊(duì)開發(fā)了 fast.ai。這是一個(gè)基于 PyTorch 的高級(jí)抽象的深度學(xué)習(xí)庫(kù)。fast.ai 是一個(gè)簡(jiǎn)單而強(qiáng)大的工具集，可以用于訓(xùn)練最先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型。Jeremy 在他最新的深度學(xué)習(xí)課程（）中使用了這個(gè)庫(kù)。

fast.ai 提供了學(xué)習(xí)率搜索器的一個(gè)實(shí)現(xiàn)。你只需要寫幾行代碼就能繪制模型的損失函數(shù)-學(xué)習(xí)率的圖像（來自 GitHub：plot_loss.py）：

# learn is an instance of Learnerclass or one of derived classes like ConvLearner

learn.lr_find()

learn.sched.plot_lr()

庫(kù)中并沒有提供代碼繪制損失函數(shù)變化率的圖像，但計(jì)算起來非常簡(jiǎn)單（plot_change_loss.py）：

def plot_loss_change(sched, sma=1, n_skip=20, y_lim=(-0.01,0.01)):

"""

Plots rate of change of the loss function.

Parameters:

sched - learning rate scheduler, an instance of LR_Finder class.

sma - number of batches for simple moving average to smooth out the curve.

n_skip - number of batches to skip on the left.

y_lim - limits for the y axis.

"""

derivatives = [0] * (sma + 1)

for i in range(1 + sma, len(learn.sched.lrs)):

derivative = (learn.sched.losses[i] - learn.sched.losses[i - sma]) / sma

derivatives.append(derivative)

plt.ylabel("d/loss")

plt.xlabel("learning rate (log scale)")

plt.plot(learn.sched.lrs[n_skip:], derivatives[n_skip:])

plt.xscale('log')

plt.ylim(y_lim)

plot_loss_change(learn.sched, sma=20)

請(qǐng)注意：只在訓(xùn)練之前選擇一次學(xué)習(xí)率是不夠的。訓(xùn)練過程中，最優(yōu)學(xué)習(xí)率會(huì)隨著時(shí)間推移而下降。你可以定期重新運(yùn)行相同的學(xué)習(xí)率搜索程序，以便在訓(xùn)練的稍后時(shí)間查找學(xué)習(xí)率。

使用其他庫(kù)實(shí)現(xiàn)本方案

我還沒有準(zhǔn)備好將這種學(xué)習(xí)率搜索方法應(yīng)用到諸如 Keras 等其他庫(kù)中，但這應(yīng)該不是什么難事。只需要做到：

多次運(yùn)行訓(xùn)練，每次只訓(xùn)練一個(gè)小批量；

在每次分批訓(xùn)練之后通過乘以一個(gè)小的常數(shù)的方式增加學(xué)習(xí)率；

當(dāng)損失函數(shù)值高于先前觀察到的最佳值時(shí)，停止程序。（例如，可以將終止條件設(shè)置為「當(dāng)前損失 > *4 最佳損失」）

學(xué)習(xí)計(jì)劃

選擇學(xué)習(xí)率的初始值只是問題的一部分。另一個(gè)需要優(yōu)化的是學(xué)習(xí)計(jì)劃（learning schedule）：如何在訓(xùn)練過程中改變學(xué)習(xí)率。傳統(tǒng)的觀點(diǎn)是，隨著時(shí)間推移學(xué)習(xí)率要越來越低，而且有許多方法進(jìn)行設(shè)置：例如損失函數(shù)停止改善時(shí)逐步進(jìn)行學(xué)習(xí)率退火、指數(shù)學(xué)習(xí)率衰退、余弦退火等。

我上面引用的論文描述了一種循環(huán)改變學(xué)習(xí)率的新方法，它能提升卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各種圖像分類任務(wù)上的性能表現(xiàn)。?

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深度學(xué)習(xí)(119547) 深度學(xué)習(xí)(119547)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(11423)

評(píng)論

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2021-03-11 10:10:37

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類分析

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制等方法在文本分類中的應(yīng)用和發(fā)展，分析多種典型分類方法的特點(diǎn)和性能，從準(zhǔn)確率和運(yùn)行時(shí)間方面對(duì)基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行比較，表明深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法在用于文本分類時(shí)更具優(yōu)

2021-03-10 16:56:56

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的學(xué)習(xí)課件免費(fèi)下載

本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的學(xué)習(xí)課件免費(fèi)下載包括了:1生物神經(jīng)元模型，2人工神經(jīng)元模型，3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法

2021-01-20 11:20:05

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程及與深度學(xué)習(xí)的差異

1986年Rumelhart等人提出了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法，掀起了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)器學(xué)習(xí)中的熱潮，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中存在大量的參數(shù)，存在容易發(fā)生過擬合、訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)的缺點(diǎn)，但是對(duì)比Boosting

2020-08-24 15:57:52

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邊緣計(jì)算中深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剪枝壓縮的研究

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他很多機(jī)器學(xué)習(xí)模型一樣，可分為訓(xùn)練和推理兩個(gè)階段。訓(xùn)練階段根據(jù)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)模型中的參數(shù)（對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說主要是網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重）；推理階段將新數(shù)據(jù)輸入模型，經(jīng)過計(jì)算得出結(jié)果。

2020-03-27 15:50:17

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)習(xí)資料免費(fèi)下載

深度學(xué)習(xí)（DL）是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的方法，是一種能夠模擬出人腦的神經(jīng)結(jié)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN（Artificial

2019-09-20 08:00:00

如何提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種在很多用例中能夠提供最優(yōu)準(zhǔn)確率的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。但是，很多時(shí)候我們構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確率可能無法令人滿意，或者無法讓我們?cè)跀?shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽中拿到領(lǐng)先名次。

2019-05-02 17:10:00

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快速了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的教程資料免費(fèi)下載

本文檔的詳細(xì)介紹的是快速了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的教程資料免費(fèi)下載主要內(nèi)容包括了：機(jī)器學(xué)習(xí)概述，線性模型，前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化與正則化，記憶與注意力機(jī)制，無監(jiān)督學(xué)習(xí)，概率圖模型，玻爾茲曼機(jī)，深度信念網(wǎng)絡(luò)，深度生成模型，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)

2019-02-11 08:00:00

新書《解析深度學(xué)習(xí)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與視覺實(shí)踐》試讀

我們知道，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型復(fù)雜的解空間中存在非常多的局部最優(yōu)解，但經(jīng)典批處理隨機(jī)梯度下降法(mini-batch SGD)只能讓網(wǎng)絡(luò)模型收斂到其中一個(gè)局部最優(yōu)解。網(wǎng)絡(luò)“快照”集成法(snapshot

2018-11-10 10:23:38

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深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)是什么樣的？

怎樣理解非線性變換和多層網(wǎng)絡(luò)后的線性可分，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)就是學(xué)習(xí)如何利用矩陣的線性變換加激活函數(shù)的非線性變換。

2018-10-23 14:44:21

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【人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)】為什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇了“深度”？

由 Demi 于星期四, 2018-09-06 09:33 發(fā)表現(xiàn)在提到“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”和“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，會(huì)覺得兩者沒有什么區(qū)別，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還能不是“深度”（deep）的嗎？我們常用

2018-09-06 20:48:01

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《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)》中文版電子教材免費(fèi)下載

《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)》是一本免費(fèi)的在線書。本書會(huì)教會(huì)你： ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一種美妙的受生物學(xué)啟發(fā)的編程范式，可以讓計(jì)算機(jī)從觀測(cè)數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí) ? 深度學(xué)習(xí)，一個(gè)強(qiáng)有力的用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的眾多技術(shù)的集合

2018-08-02 17:47:31

三種典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及深度學(xué)習(xí)中的正則化方法應(yīng)用于無人駕駛

在前幾十年，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并沒有受到人們的重視，直到深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，人們利用深度學(xué)習(xí)解決了不少實(shí)際問題（即一些落地性質(zhì)的商業(yè)應(yīng)用），神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才成為學(xué)界和工業(yè)界關(guān)注的一個(gè)焦點(diǎn)。本文以盡可能直白，簡(jiǎn)單的方式介紹深度學(xué)習(xí)中三種典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及深度學(xué)習(xí)中的正則化方法。為后面在無人駕駛中的應(yīng)用做鋪墊。

2018-06-03 09:27:03

9082

帶你了解深入深度學(xué)習(xí)的核心:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

深度學(xué)習(xí)和人工智能是 2017 年的熱詞；2018 年，這兩個(gè)詞愈發(fā)火熱，但也更加容易混淆。我們將深入深度學(xué)習(xí)的核心，也就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2018-04-02 09:47:09

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叫板谷歌,亞馬遜微軟推出深度學(xué)習(xí)庫(kù) 訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更加簡(jiǎn)單

據(jù)報(bào)道，亞馬遜和微軟合力推出全新的深度學(xué)習(xí)庫(kù)，名字叫Gluon。此舉被認(rèn)為是在云計(jì)算市場(chǎng)上與谷歌叫板，谷歌曾通過AI生態(tài)系統(tǒng)發(fā)力云計(jì)算，強(qiáng)調(diào)自身產(chǎn)品對(duì)深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大支持。Gluon可以讓訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)像開發(fā)APP一樣簡(jiǎn)單，簡(jiǎn)潔的代碼構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而不需要犧牲性能。

2018-01-05 16:56:10

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基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)算法

蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)是結(jié)構(gòu)生物學(xué)中的一個(gè)重要問題。針對(duì)八類蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)，提出了一種基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)算法。該算法通過雙向遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模氨基酸間的局部和長(zhǎng)程相互作用

2017-12-03 09:41:14

AI核心動(dòng)力之深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)

深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)未來發(fā)展將出現(xiàn)兩大趨勢(shì)：計(jì)算遷移和基于小樣本集的學(xué)習(xí)算法；網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及效率不斷優(yōu)化，面向智能終端的AI處理芯片將出現(xiàn)；深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓縮技術(shù)也將不斷成熟。

2017-12-01 09:48:01

7045

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓縮和正則化剖析

利用深度壓縮和DSD訓(xùn)練來提高預(yù)測(cè)精度。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為解決計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別和自然語言處理等機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的最先進(jìn)的技術(shù)。盡管如此，深度學(xué)習(xí)算法是計(jì)算密集型和存儲(chǔ)密集型的，這使得它難以被部署

2017-11-16 13:11:35

1472

《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》講義

《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》講義

2017-07-20 08:58:24

從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到深度學(xué)習(xí)

微軟研究人員在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（deep neural network）上取得突破，使其在性能上能趕上目前最先進(jìn)的語音識(shí)別技術(shù)。

2016-08-17 11:54:06

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電路最優(yōu)測(cè)試集的生成設(shè)計(jì)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電路最優(yōu)測(cè)試集的生成設(shè)計(jì) 1 引言　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于模仿生物大腦的結(jié)構(gòu)和功能而構(gòu)成的一種信息處理系統(tǒng)。國(guó)際著名的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家Hecht N

2010-02-02 10:35:14

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電路最優(yōu)測(cè)試集的生成設(shè)計(jì)

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前用于模擬電路故障診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一。本文應(yīng)用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成了實(shí)際電路最優(yōu)測(cè)試集的生成設(shè)計(jì)，驗(yàn)證了基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)測(cè)試集的生成的可行性和有

2009-12-16 16:08:33

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代碼教程 - 如何估算深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)學(xué)習(xí)率（附代碼教程）

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