本文介绍一些避免transformers的OOM以及训练等流程太漫长的方法，主要参考了kaggle notebook Optimization approaches for Transformers | Kaggle，其中梯度累积Gradient Accumulation，冻结Freezing已经在之前的博客中介绍过，本文会依次介绍混合精度训练Automatic Mixed Precision, 8-b
本文介绍一些避免transformers的OOM以及训练等流程太漫长的方法，主要参考了kaggle notebook Optimization approaches for Transformers | Kaggle，其中梯度累积Gradient Accumulation，冻结Freezing已经在之前的博客中介绍过，本文会依次介绍混合精度训练Automatic Mixed Precision, 8-b
一般来说，神经网络不收敛的原因有以下 11 种原因： 忘记对你的数据进行归一化 忘记检查输出结果 没有对数据进行预处理 没有使用任何的正则化方法 使用了一个太大的 batch size 使用一个错误的学习率 在最后一层使用错误的激活函数 网络包含坏的梯度 网络权重没有正确的初始化 使用
本文为吴恩达 Deep Learning 笔记 深度学习的实用层面 概念 训练 / 验证 / 测试： Training Set 训练集 Development Set 验证集 Test Set 测试集 偏差 / 方差： Bias 偏差 Variance 方差 Underfitting 欠拟合 Overfitting 过拟合 Optimal Error / Bayes Error 理想误差 / 贝叶斯
优化：从一个可行解的集合(满足约束的可行解)中，寻找出最优的元素 Basic Concept 条件数：\(Ax=B\) 中 \(||A||\cdot||A^{-1}||\) 物理意义：线程方程组的解对b中的误差或不确定度的敏感性的度量（该数量在数值计算中的容易程度的衡量，低条件数是良态的） 1. 梯度下降 梯度下降又称最速下降法
task2 回归 找到一个Function，通过这个Function预测出一个数值，如根据股票走势预测明天的股票情况，根据宝可梦的属性预测它的CP值 2.1 线性模型： input x: featrue w: weight b: bias 2.2 损失函数(Loss Function) 损失函数的作用是衡量参数的好坏 线性模型中损失函数用真实的output
特征降维 通过定义一个新的特征，可以得到一个更好的模型 对于一些不适合使用线性拟合方式的例子，可以通过使用将一个参数即面积的平方，立方看做不同的参数，然后将其看做多元线性拟合，但是其中就需要注意特征缩放了 正规方程法 单元线性回归： 对于线性函数，只需要对
预测函数 单变量线性回归：\(h{_\theta(x)} = \theta{_0} + \theta{_1}x\)；令\(x_0 = 1\)；则\(h{_\theta(x)} = \theta{_0}x_0 + \theta{_1}x_1\) ； 多变量线性回归：\({{h}_{\theta }}\left( x \right)={{\theta }_{0}}{{x}_{0}}+{{\theta }_{1}}{{x}_{1}}+{{\theta }_{2}}{{x}_
在机器学习算法中，对于很多监督学习模型，需要对原始的模型构建损失函数，之后通过优化算法对损失函数进行优化，寻找到最优的参数。求解机器学习参数的优化算法中，使用较多的是基于梯度下降的优化算法(Gradient Descent, GD)，梯度下降法的含义是通过当前点的梯度方向寻找到新的迭代点。基
普通最小二乘法 参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/62018131 在批量梯度下降中讨论了，如何利用梯度下降的方式，如何一步一步寻找到损失函数的最小值，得到最佳拟合的 ，这里我们继续讨论线性拟合问题，这次尝试用最小二乘法直接求解 ，就是说我们不用从山顶寻找梯度一
1 分布式机器学习概述 大规模机器学习训练常面临计算量大、训练数据大（单机存不下）、模型规模大的问题，对此分布式机器学习是一个很好的解决方案。 1）对于计算量大的问题，分布式多机并行运算可以基本解决。不过需要与传统HPC中的共享内存式的多线程并行运算（如OpenMP）以及CPU-GPU计算架构
1 随机优化算法概述 随着大数据的出现，确定性优化算法的效率逐渐称为瓶颈。为了说明这一点，我们来看一个用梯度下降法求解线性回归的例子。 给定训练样本\(D = \{(x_i, y_i)\}_{i=1}^n\)，线性回归的目标函数如下： \[f(w) = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^nf_i(w)= \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n(w^
文章转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/81016622 1. GBDT简介 Boosting、Bagging和Stacking是集成学习(Ensemble Learning)的三种主要方法。Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法，不同于Bagging、Stacking方法，Boosting训练过程为串联方式，弱学习器的训练是有顺序的，每
原标题 | 10 Gradient Descent Optimisation Algorithms + Cheat Sheet 作者 | Raimi Karim in Towards Data Science 译者 | 斯蒂芬•二狗子（沈阳化工大学）、intelLigenJ（算法工程师）、星期五、莱特•诺顿、沧海一升 本文编辑：王立鱼 英语原文：https://towardsdatascience.com/10-grad
这次利用随机梯度下降，随机梯度下降法在神经网络中被证明是有效的。效率较低(时间复杂度较高)，学习性能较好。 随机梯度下降和梯度下降相比区别在于： 1、损失函数由cost()更改为loss()。cost是计算所有训练数据的损失，loss是计算一个训练函数的损失。 2、梯度函数gradient()由计算所有
Contrastive loss 最初源于 Yann LeCun “Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping” CVPR 2006。 该损失函数主要是用于降维中，即本来相似的样本，在经过降维（特征提取）后，在特征空间中，两个样本仍旧相似；而原本不相似的样本，在经过降维后，在特征空间中，两个样本仍旧
我们在上一篇博客《数值优化：算法分类及收敛性分析基础》介绍了数值优化算法的历史发展、分类及其收敛性/复杂度分析基础。本篇博客我们重点关注一阶确定性优化算法及其收敛性分析。 1 梯度下降法 1.1 算法描述 梯度下降法[1]是最古老的一阶方法，由Cauchy在1847年提出。 梯度下降法
1 什么是神经网络（机器学习） 输入层、隐藏层、输出层 首先由大量得带有标签的图片进行训练，当预测出错误的结果时，由正确结果和错误结果之间的误差进行反馈，不断进行调整，以获得更好的结果 通过激活函数对不同神经元的重要性进行调整，使得网络得到想要的结果 2 神经网络：梯度下
机器学习新手小白，在学习过程中积累基础知识概念，先整理出来，当作纪念自己学习的脚步 关于模型概况 无监督学习：训练样本不需要人工标注。 有监督学习：使用人工标注的训练集训练。 迁移学习：将一个任务训练好的参数拿到另一个任务作为初始参数。 val集：用于验证是否过拟合调节训练
Batch Normalization 为了解决深度网络训练时可能会出现的梯度消失、梯度爆炸或者，导致收敛速度变慢的 问题，使用批标准化的方法将每层的数据都规范到相同的均值和方差， 批标准化可以解决 internal convraiate shift，通过适当的使用较大的学习率，减少训练时间; 能够解决梯度消失和 爆炸
作者：韩信子@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/265 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for C
作者：韩信子@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/266 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for C
原文链接 https://erkaman.github.io/posts/poisson_blending.html 本文将给出泊松融合的通俗解释。这个技术能将两张图无缝融合在一起。可以保证插入的图像的颜色和原图完美融合。这样在将亮的图像copy到暗的图像中去的时候，算法会将亮的图像转换成一个暗的图像。如下所示为
GB and AdaBoost 梯度提升（Gradient boosting）是一种用于回归、分类和排序任务的机器学习技术，属于Boosting算法族的一部分。Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法，属于集成学习（ensemble learning）的范畴。 Boosting方法基于这样一种思想：对于一个复杂任务来说，将多个专家的判
本文转载于：https://www.cnblogs.com/pinard/p/5970503.html 在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。 1. 梯度 在微积分里面，对多元函
