CNN卷积神经网络应用于人脸识别(详细流程+代码实现)

本文转自:http://blog.csdn.net/Real_Myth/article/details/44221821DeepLearning tutorial(5)CNN卷积神经网络应用于人脸识别(详细流程+代码实现)@author:wepon@blog:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43277187本文代码下载地址:我的g

DeepLearning tutorial(5)CNN卷积神经网络应用于人脸识别(详细流程+代码实现)

DeepLearning tutorial(5)CNN卷积神经网络应用于人脸识别(详细流程+代码实现)@author:wepon@blog:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43277187本文代码下载地址:我的github本文主要讲解将CNN应用于人脸识别的流程,程序基于python+numpy+theano+PIL开发,采用类似Le

神经网络的优化算法选择

博文内容转载至:http://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/51792925算法(最常见的就是梯度下降),这些算法也可以用于优化神经网络。每个深度学习库中,都包含了大量的优化算法,用于优化学习速率,让网络用最快的训练次数达到最优,还能防止过拟合。 SGD:随机梯度下降SGD+Momentum: 基于动量的SGD(在SGD基础上做过优化)SGD+Nes

神经网络优化算法

数据集划分:train/dev/test 训练集、验证集、测试集三部分。(当没有测试集的时候,也把验证集叫做test sets).训练集:训练算法模型。验证集:验证不同算法的表现情况,选择最佳算法模型。测试集:测试最好算法的实际表现,作为该算法的无偏估计。(泛化能力)样本量<10000,6: 2:2。 样本量很大如100万,则98%:1%:1%。w更加稀疏:指更多零值。虽然L1得到W更稀疏但

神经网络优化算法如何选择Adam,SGD

之前在tensorflow上和caffe上都折腾过CNN用来做视频处理,在学习tensorflow例子的时候代码里面给的优化方案默认很多情况下都是直接用的AdamOptimizer优化算法,如下:optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=lr).minimize(cost)但是在使用caffe时solver里面一般都用的SGD+momentu

Coursera吴恩达《优化深度神经网络》课程笔记(2)-- 优化算法

红色石头的个人网站:redstonewill.com上节课我们主要介绍了如何建立一个实用的深度学习神经网络。包括Train/Dev/Test sets的比例选择,Bias和Variance的概念和区别:Bias对应欠拟合,Variance对应过拟合。接着,我们介绍了防止过拟合的两种方法:L2 regularization和Dropout。然后,介绍了如何进行规范化输入,以加快梯度下降速度和精度。然

神经网络训练的一些建议(优化算法)

mini-batch梯度下降法相信有一定深度学习常识的人都知道梯度下降 使用batch梯度下降法时,每次迭代你都需要历遍整个训练集,可以预期每次迭代成本都会下降,所以如果成本函数J是迭代次数的一个函数,它应该会随着每次迭代而减少,如果J在某次迭代中增加了,那肯定出了问题,也许你的学习率太大。使用mini-batch梯度下降法,如果你作出成本函数在整个过程中的图,则并不是每次迭代都是下降的,如果你要

神经网络模型的各种优化算法

1.批量梯度下降算法(Batch Gradient Descent)思想:基于整个训练集的损失迭代更新梯度。优点:     1. 由于梯度更新考虑的是全局的损失,所以不会陷入局部最优;缺点:     1. 由于计算的是整个训练集的损失,所以每次迭代的计算量较大,占用内存大;公式理解:更新参数向使得损失减小的方向变化。2.随机梯度下降算法思想:基于随机选取的一个样本迭代更新梯度。优点:由于计算的是单

BP神经网络的各种优化算法

loss一直在波动,没有收敛的趋势,以为自己训练有问题,后来看了SGD的介绍,再了解这属于正常的,具体看下面介绍吧。 ===================================================================================== 梯度下降是最流行的优化算法之一并且目前为止是优化神经网络最常见的算法。与此同时,每一个先进的深度学习库都包含各

神经网络中的优化算法

什么是优化算法? 优化算法的种类一阶优化算法 梯度gradient与导数derivative的区别在于,前者用于多变量的目标函数,后者用于单变量的目标函数。梯度可以用雅克比矩阵表示,矩阵中的每个元素代表函数对每个参数的一阶偏导数。二阶优化算法它通过计算目标函数f对参数θ的二阶偏导数来最小化代价函数。常用的有牛顿迭代法。二阶偏导数可以用Hessian矩阵表示,每个元素都代表函数对每个参数的二阶偏导

各种神经网络优化算法:从梯度下降到Adam方法

在调整模型更新权重和偏差参数的方式时,你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果?应该用梯度下降,随机梯度下降,还是Adam方法?这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别,以及如何选择最佳的优化方法。什么是优化算法?优化算法的功能,是通过改善训练方式,来最小化(或最大化)损失函数E(x)。模型内部有些参数,是用来计算测试集中目标值Y的真实值和预测值的偏差程度的,基于这些参数,就形成了损失

Matlab 遗传算法优化BP神经网络

最近在学遗传算法优化BP神经网络,从新浪博客,Matlab中文论坛以及《MATLAB 神经网络43个案例分析》里看了许多资料, 存在着缺少test函数,以及函数名调用错误等问题。自编了test函数,调整后,供大家参考,(在Matlab2006a亲测可行)。参考文献:《MATLAB神经网络的43个案例分析》 王小川,史峰,郁磊等,北京航空航天大学出版社。flyingnosky的sina博客 http

深度神经网络学习过程中的梯度消失问题

δlj=∂C∂blj,然后δl可以看作是一个向量,其中每个分量表示第l层中该神经元上参数更新的速率。于是就可以将||δl||看作是l层整体的学习速率,利用该速率的大小就可以比较不同层学习速率间的差别。||δ1=0.07||和||δ2=0.31||,这的确印证了一开始观察到的结果,第二层整体比第一层快。C其实表示的是损失函数,其输出分别为:a1,a2,a3,a4。为什么会发生梯度消失:∂C∂b1=σ

人工神经网络——学习率与收敛速度

from matplotlib import pyplot asfrom mpl_toolkits.mplot3d importimport numpy asfrom sklearn.neural_network importfrom sklearn.datasets import load_iris生成线性可分数据集.random.seed(1.random.randint(0,100,(n,1

神经网络梯度下降优化算法及初始化方法小结

An overview of gradient descent optimization algorithms and Weight initialization methods.神经网络重要的一点就是调参炼丹,这里复习一下网络的初始化方法及优化方法。 然而知道这些并没有什么用, 平时多实验才是王道网络优化方法1 SGD2 Momentum3 Nesterov4 Adagrad5 Adadelta

神经网络之损失函数

对于损失函数一直处于混乱理解的状态,L2=1/2 ||a-y||^2 ,对于其他的类似于交叉信息熵感觉很高大上的样子,但是到底是怎么回事呢?今天我就一探究竟!我们都知道,神经网络模型训练得以实现是经过前向传播计算LOSS,根据LOSS的值进行反向推到,进行相关参数的调整。可见,LOSS是指导参数进行调整的方向性的指导,很关键,正如在梯度下降中看到的图一样,如果LOSS随意指示下降的方向,那么可能无

神经网络损失函数

                                           神经网络损失函数                                                                                       2018, AUG 3顾名思义,从标题就能知道损失函数(Loss function)一定就是来计算神经网络在训练中的损失的。

神经网络学习率(learning rate)的衰减

一、学习率衰减的概念和必要性学习率过大,在算法优化的前期会加速学习,使得模型更容易接近局部或全局最优解。但是在后期会有较大波动,甚至出现损失函数的值围绕最小值徘徊,波动很大,始终难以达到最优,如下图蓝色曲线所示。所以引入学习率衰减的概念,直白点说,就是在模型训练初期,会使用较大的学习率进行模型优化,随着迭代次数增加,学习率会逐渐进行减小,保证模型在训练后期不会有太大的波动,从而更加接近最优解,如下

二分类神经网络

1 二分类神经网络结构 图1.1 神经网络结构 图1.2 输入层-隐藏层 图1.3 隐藏层-输出层 图1.4 输出-激活2 源码及解析import tensorflow asfrom#每批训练数据的量(多少)8#权重2, 3], stddev=1, seed=13, 1], stddev=1, seed=1#输入2), name1), name#前向传播#反向传播--激活函数#反向传播--损失

卷积神经网络(四):学习率、权重衰减、动量

学习率、权重衰减、动量被称为超参数,因为他们不是由网络训练而得到的参数权重衰减L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项:C0代表原始的代价函数,后面那一项就是L2正则化项,λ就是权重衰减项。作用:防止过拟合原理:一个所谓“显而易见”的解释就是:更小的权值w,从某种意义上说,表示网络的复杂度更低,对数据的拟合刚刚好(这个法则也叫做奥卡姆剃刀),而在实际应用中,也验证了这一点,L2正则化的效果往