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- 在深度学习系统中，深层神经网络的训练调参极为困难。在训练过程中，往往需要去尝试不同的正则化方法、学习率等方式来帮助模型加速收敛。深度神经网络之所以如此难训练，其中一个重要原因就是神经网络中层与层之间存在高度的关联性。这些关联性会导致内协变量移位（Internal Covariate Shift）。内协变量移位指的是在底层网络参数发生微弱变化时，由于每一层中的线性变换与非线性映射，这些细小的变... 在深度学习系统中，深层神经网络的训练调参极为困难。在训练过程中，往往需要去尝试不同的正则化方法、学习率等方式来帮助模型加速收敛。深度神经网络之所以如此难训练，其中一个重要原因就是神经网络中层与层之间存在高度的关联性。这些关联性会导致内协变量移位（Internal Covariate Shift）。内协变量移位指的是在底层网络参数发生微弱变化时，由于每一层中的线性变换与非线性映射，这些细小的变...
- 介绍完如何提升深度学习模型的性能效果后，本节将着重介绍如何优化深度学习系统的训练过程。在第2章介绍的优化算法中，无论是基本的梯度下降法还是其他优化算法，训练过程的学习率都是一个很大的问题。不可变的学习率在一定程度上影响了模型的收敛速度，使得训练时长变大，计算开销居高不下。如果在训练过程中学习率可变，那么模型收敛速度会明显提升。本节将介绍3种常用的自适应学习率算法：AdaGrad、RMSPro... 介绍完如何提升深度学习模型的性能效果后，本节将着重介绍如何优化深度学习系统的训练过程。在第2章介绍的优化算法中，无论是基本的梯度下降法还是其他优化算法，训练过程的学习率都是一个很大的问题。不可变的学习率在一定程度上影响了模型的收敛速度，使得训练时长变大，计算开销居高不下。如果在训练过程中学习率可变，那么模型收敛速度会明显提升。本节将介绍3种常用的自适应学习率算法：AdaGrad、RMSPro...
- 在深度学习系统中，训练一个大型的网络往往会有两个问题：过拟合和费时。当然，4.2节正则化方法可以在一定程度上缓解过拟合这个问题。本节将详细介绍另外一种最早由Hinton提出的解决过拟合问题的方法——Dropout，它不仅可以缓解深度学习系统的过拟合问题，还能缩短训练网络的用时。有别于正则化方法添加正则项给损失函数，Dropout是改变训练过程中的学习过程。在训练深度学习模型时，某些检测器会依... 在深度学习系统中，训练一个大型的网络往往会有两个问题：过拟合和费时。当然，4.2节正则化方法可以在一定程度上缓解过拟合这个问题。本节将详细介绍另外一种最早由Hinton提出的解决过拟合问题的方法——Dropout，它不仅可以缓解深度学习系统的过拟合问题，还能缩短训练网络的用时。有别于正则化方法添加正则项给损失函数，Dropout是改变训练过程中的学习过程。在训练深度学习模型时，某些检测器会依...
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- 2 梯度下降法大家族首先，我们来看一下，常见的梯度下降算法有：全梯度下降算法(Full gradient descent),随机梯度下降算法(Stochastic gradient descent),小批量梯度下降算法(Mini-batch gradient descent),随机平均梯度下降算法(Stochastic average gradient descent)它们都是为了正确地调节... 2 梯度下降法大家族首先，我们来看一下，常见的梯度下降算法有：全梯度下降算法(Full gradient descent),随机梯度下降算法(Stochastic gradient descent),小批量梯度下降算法(Mini-batch gradient descent),随机平均梯度下降算法(Stochastic average gradient descent)它们都是为了正确地调节...
- 1 详解梯度下降算法1.1梯度下降的相关概念复习在详细了解梯度下降的算法之前，我们先复习相关的一些概念。步长(Learning rate)： 步长决定了在梯度下降迭代的过程中，每一步沿梯度负方向前进的长度。用前面下山的例子，步长就是在当前这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走的那一步的长度。特征(feature)： 指的是样本中输入部分，比如2个单特征的样本则第一个样... 1 详解梯度下降算法1.1梯度下降的相关概念复习在详细了解梯度下降的算法之前，我们先复习相关的一些概念。步长(Learning rate)： 步长决定了在梯度下降迭代的过程中，每一步沿梯度负方向前进的长度。用前面下山的例子，步长就是在当前这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走的那一步的长度。特征(feature)： 指的是样本中输入部分，比如2个单特征的样本则第一个样...
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- 2.4节已经介绍了深度学习系统中的过拟合和欠拟合的概念以及它们所带来的问题，过拟合和欠拟合可以视为模型在测试数据中的不佳表现。而正则化（Regularization）正是解决这些问题的途径。正则化旨在通过对学习算法进行修改来减少模型的泛化误差。但注意，正则化往往会增加模型的训练误差。一般来说，修改学习算法的唯一方法是通过增加某些函数给原先的学习算法或者减少某些原有的学习函数来增加或者减少模型... 2.4节已经介绍了深度学习系统中的过拟合和欠拟合的概念以及它们所带来的问题，过拟合和欠拟合可以视为模型在测试数据中的不佳表现。而正则化（Regularization）正是解决这些问题的途径。正则化旨在通过对学习算法进行修改来减少模型的泛化误差。但注意，正则化往往会增加模型的训练误差。一般来说，修改学习算法的唯一方法是通过增加某些函数给原先的学习算法或者减少某些原有的学习函数来增加或者减少模型...
- 下面从大数据集需求、硬件需求、过拟合、超参数优化、不透明性、缺少灵活性这六个方面来简要说明深度学习系统所面临的挑战。4.1.1 大数据集需求在深度学习系统中，人们往往需要大型的数据集去训练一个有效的深度学习模型。一般来说，越多的数据就越有可能使深度学习模型变得更强大。例如，在语音识别领域中，为了学习一种语言，模型往往需要大量各种口音、各种时长的语音数据。这需要研究人员拥有非常强的数据处理能力... 下面从大数据集需求、硬件需求、过拟合、超参数优化、不透明性、缺少灵活性这六个方面来简要说明深度学习系统所面临的挑战。4.1.1 大数据集需求在深度学习系统中，人们往往需要大型的数据集去训练一个有效的深度学习模型。一般来说，越多的数据就越有可能使深度学习模型变得更强大。例如，在语音识别领域中，为了学习一种语言，模型往往需要大量各种口音、各种时长的语音数据。这需要研究人员拥有非常强的数据处理能力...
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