Fogyás gyorsan 2 nap - Ma van Balázs napja!

Tensorflow súlycsökkenés l2_loss

Он напряженно размышлял, для какой же цели могли они предназначаться. Все колонны были абсолютно одинаковы и непрерывной линией шагали через нагромождения скал и долины, и не было видно никаких признаков того, чтобы они когда-то что-нибудь поддерживали. Все они были совершенно гладкими и скучными, а к вершине чуть сужались. Неожиданно череда этих колонн вдруг изменила свое направление под безупречным прямым углом. Олвин по инерции проскочил несколько миль, прежде чем среагировал и смог положить корабль на новый курс.

Hogyan lehet megvalósítani a súlycsökkenést a tenzorfolyamatban, mint a Caffe-ban Főszerkesztő: Scott Nelson, Email Saját adatok betöltése - Alapos tanulási alapok a Python, a TensorFlow és a Keras segítségével 2. Sok oktatói tenzorfolyamat-kódon megyek keresztül, de nem látom, hogy az emberek hogyan hajtják végre ezt a súlycsökkenést a numerikus problémák megelőzése érdekében nagyon nagy abszolút értékek Tapasztalataim szerint az edzés során ezer iteráció után gyakran szembesülök numerikus problémákkal.

A stackoverflow-nál kapcsolódó kérdéseket is átélek, például: Hogyan állítsam be a súly költséghatékonyságát a TensorFlow-ban?

  • Megmagyarázhatatlan fogyás de nincs egyéb tünete
  • Нижняя часть склона плато состояла из пористой вулканической породы, собранной там и сям в огромные навалы.

A megoldás azonban kissé másnak tűnik a Caffe-ban megvalósítva. Van valakinek hasonló gondja?

tensorflow súlycsökkenés l2_loss

Ha tiszta SGD-t lendület nélkül használunk optimalizálóként, a súlycsökkenés ugyanaz, mint az L2-szabályozási kifejezés hozzáadása a veszteséghez. Bármely más optimalizáló használata esetén ez nem igaz.

tensorflow súlycsökkenés l2_loss

Bármely más optimalizáló, még a lendületes SGD is, más frissítési szabályt ad a súlycsökkenéshez, mint az L2-szabályozáshoz! További részletekért olvassa el A súlycsökkenés rögzítése Ádámban című cikket.

Lecture 8 - Deep Learning Software

Ennek ellenére úgy tűnik, hogy a TensorFlow még nem támogatja a "megfelelő" súlycsökkenést. Néhány kérdés tárgyalja, különösen a fenti cikk miatt. A megvalósítás egyik lehetséges módja, ha olyan op-ot írunk, amely minden optimalizáló lépés után kézzel végzi a bomlási lépést.

tensorflow súlycsökkenés l2_loss

Mindkettő azonban csak nyers megoldás. Remélem, hogy ez segít, és ha valaki kap ehhez szebb kódrészletet, vagy tensorflow súlycsökkenés l2_loss TensorFlow jobban megvalósítja vagyis az optimalizálókbankérjük, ossza meg.

Szerkesztés: lásd még ezt a PR-t, amely most beolvadt a TF-be.

Saját adatok betöltése - Alapos tanulási alapok a Python, a TensorFlow és a Keras segítségével 2. o

Ez egy ismétlődő kérdés: Hogyan lehet meghatározni az egyes rétegek súlycsökkenését a TensorFlow-ban? To calculate your total loss tf.

tensorflow súlycsökkenés l2_loss

A fentiek csak hozzáadják az l2 normát. Nem tf.

tensorflow súlycsökkenés l2_loss

Ekkor a súlycsökkenés több invariáns wrt hálózatméret lesz Valójában nincs túl sok értelme a csökkentett átlag használatának, mivel azt a súlyokon az l2 felett számolják. Mert akkor tensorflow súlycsökkenés l2_loss sugallják, hogy minden súlyvektornak ugyanannyira kell hozzájárulnia, mint egymásnak, de egyes súlyok valóban nagy vektoroknak, míg mások kicsieknek felelhetnek meg.

Használja nyugodtan, és javíthatja a teljesítményt, mivel összehasonlítás céljából még nem teszteltem mindkét megközelítést. Még mindig furcsának érzem, hogy a súlycsökkenési paraméter a súlyvektorok számától függ, de egyetértek azzal, hogy az átlag használatának még kevésbé van értelme.

tensorflow súlycsökkenés l2_loss

Ez helytelen mint például: nem ugyanaz, mint a kávézó a tiszta SGD-n kívül más optimalizálónál. Lásd az OP képletét, az Ön által javasolt veszteség megegyezik a nyers SGD-vel, de amikor a lendület és más fejlett optimalizálók játszanak szerepet, akkor a kávéban leadott fogyás és súlycsökkenés nagyon különböző dolgokat tesz.

Népszerű Bejegyzések.

Így aztán nem meglepő, ha nem érzed magad olyan jól az ünnepi kis feketédben… Nyugi, csak 2 nap kell, hogy újra formába lendülj! Egy utolsó pillanatos, két nap alatt lezavarható villámdiétát ajánlunk, hogy a fa alatt A t3 lefogy a céges bulin is bombasztikusan feszíthess! Két kiló mínusz biztosan elkönyvelhető, ha kitartó vagy. Tudjuk, tudjuk… Két nap alatt ugyan nem vált világot az ember, de arra pont elég ez az idő, hogy az alattomosan domborodó kis pocak laposabbá váljon. Ami nem elhanyagolható kérdés, pláne a munkatársak előtt egy szép ruhában, vagy a családi jövés-menés során, amikor a rokonok az együtt eltöltött órából szűrik le, mi is van veled, hogy nézel ki, mennyire érzed jól magad a bőrödben.