神经网络损失函数总结

常见的损失函数1.均方误差损失函数(MSE)J(θ)=∑ni=1(y(i)−y(i)′)2nJ(θ)=∑i=1n(y(i)−y(i)′)2nJ(\theta) =\frac{\sum_{i=1}^n(y^{(i)}-{y^{(i)}}^{'})^2}{n} 其中yyy是真值,y′y′y^{'}是预测值,它是W,b,xW,b,xW,b,x的函数。2.交叉熵损失函数(cross-entropy)J(θ

神经网络权重初始化问题

之前看Andrew大神的视频有介绍到神经网络权重需要随机初始化而不是全初始化为0的问题,其真正深层次的含义没有弄明白,所以结合一些资料(cs231n课程)希望能让自己之后再想到这个问题的时候能够快速地明白过来。另外这篇文章其实是一篇译文,所以翻译不是很确定的地方也将原文中的英文语句复制在句后,如果有更合适的翻译也请留言告知一下,谢谢!参考文献: CS231n Convolutional Neura

CS231n 卷积神经网络与计算机视觉 7 神经网络训练技巧汇总 梯度检验 参数更新 超参数优化 模型融合 等

前面几章已经介绍了神经网络的结构、数据初始化、激活函数、损失函数等问题,现在我们该讨论如何让神经网络模型进行学习了。1 梯度检验权重的更新梯度是否正确决定着函数是否想着正确的方向迭代,在UFLDL中我们提到过,计算时梯度公式如果计算错误是不容被察觉的,我们需要比较分析法得到梯度与数值法得到的梯度是否相似,下面是一些技巧:1.1 centered formula高等数学中我们知道导数的近似公式: d

cs231n 卷积神经网络与计算机视觉 2 SVM softmax

linear classification上节中简单介绍了图像分类的概念,并且学习了费时费内存但是精度不高的knn法,本节我们将会进一步学习一种更好的方法,以后的章节中会慢慢引入神经网络和convolutional neural network。这种新的算法有两部分组成: 线性分类的参数化映射这里首先讨论前面讲的score function, 最简单的实现使用参数将原始数据映射到输出分类的方法就是

CS231n 卷积神经网络与计算机视觉 9 卷积神经网络结构分析

终于进入我们的主题了ConvNets或者CNNs,它的结构和普通神经网络都一样,之前我们学习的各种技巧方法都适用,其主要不同之处在于: 1. 结构总览首先我们分析下传统神经网络对于图片的处理,如果还是用CIFAR-10上的图片,共3072个特征,如果普通网络结构输入那么第一层的每一个神经单元都会有3072个权重,如果更大的像素的图片进入后参数更多,而且用于图片处理的网络一般深度达10层之上,加在一

CS231n 卷积神经网络与计算机视觉 6 数据预处理 权重初始化 规则化 损失函数 等常用方法总结

 1 数据处理首先注明我们要处理的数据是矩阵X,其shape为[N x D] (N =number of data, D =dimensionality).1.1 Mean subtraction 去均值去均值是一种常用的数据处理方式.它是将各个特征值减去其均值,几何上的展现是可以将数据的中心移到坐标原点,Python中的代码是 X -= np.mean(X, axis = 0). 对于图像处理来

神经网络知识点汇总——FNN

本文基于文章“Deep Learning:Technical introduction”,对神经网络的知识点做一个总结,不会对某些概念性的东西做详细介绍,因此需要对神经网络有基本的了解。以下是一些符号定义。FNN:前馈神经网络 shallow network和deep network(deep learning由此而来)Activation function  在神经网络的每一层中(不包括输出层)

斯坦福cs231n学习笔记(8)------神经网络训练细节(数据预处理、权重初始化)

神经网络训练细节系列笔记:神经网络训练细节(激活函数)神经网络训练细节(Batch Normalization)神经网络训练细节(训练过程,超参数优化)这一篇,我们将继续介绍神经网络训练细节。一、Data Preprocessing(数据预处理) 归一化处理(normalized data) 零中心化处理 PCA and Whitening(PCA算法和白化处理) 以上三种数据预处理的方法在图

BP神经网络——如何进行权值的初始化

如果以面向对象(OOP)的方式进行BP神经网络系统的设计与实践的话,因为权值的初始化以及类的构造都只进行一次(而且发生在整个流程的开始阶段),所以自然地将权值(全部层layer之间的全部权值)初始化的过程放在类的构函数中,而权值的初始化,一种trivial常用的初始化方法为,对各个权值使用均值为0方差为1的正态分布(也即np.random.randn(shape))进行初始化,也即:class N

神经网络中权值初始化的方法

权值初始化的方法主要有:常量初始化(constant)、高斯分布初始化(gaussian)、positive_unitball初始化、均匀分布初始化(uniform)、xavier初始化、msra初始化、双线性初始化(bilinear)常量初始化(constant)高斯分布初始化(gaussian)       需要给定高斯函数的均值与标准差 positive_unitball初始化均匀分布初始化

神经网络优化(初始化权重)

因为传统的初始化权重问题是用标准正态分布(均值为0,方差为1)随机初始化的,这其实是存在不合理的部分。标准正态分布:可以看出真实数据的分布其实是在靠近坡峰的部分,符合正态分布的。以下为转载点击打开链接caffe中初始化权重http://blog.csdn.net/xizero00/article/details/50921692,写的还是很不错的(不过有的地方的备注不对,不知道改过来了没)。275

2017CS231n李飞飞深度视觉识别笔记(四)——神经网络

第四讲 神经网络课时1 反向传播    目前,我们已经讲了怎么定义一个分类器、怎么定义一个损失函数以及它的正则化,也讨论了用梯度下降的方法找到最小化的损失函数。    接下来,将讨论如何计算任意复杂函数的解析梯度,用到一个叫计算图的框架。大体上说,计算图就是用这类图来表示任意函数,其中图的节点表示要执行的每一步计算,比如下图中的例子:    这个线性分类器输入x和W,输出得分向量,另外一个计算节点

神经网络权重初始化的三种方法

原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_41417982/article/details/81507523举一个二分类的例子。我们有损失函数L=f−yL=f−y一共两个神经元,每个神经元又是一个两个数值的向量。如图: 那么问题来了,既然我们都把权重初始化成0,所以w0w0是完全一模一样的,接收的数据也都一样,囊括了所有的数据,那输出也是一样了。根据权重更新的规则,他们得

神经网络之权重初始化(附代码)

摘要神经网络/深度学习模型训练的过程本质是对权重进行更新,在对一个新的模型进行训练之前,需要每个参数有相应的初始值。对于多层神经网络/深度学习而言,如何选择参数初始值便成为一个值得探讨的问题。本文从实现激活值的稳定分布角度来探讨神经网络的效率优化问题权重在神经网络/深度学习中的作用(个人领受)神经网络的作用是从大量不同的待训练数据中发现数据本身的内在规律(提取特征数据)。这就要求输入数据不能过于集

八、改进神经网络的学习方法(4):权重初始化

本博客主要内容为图书《神经网络与深度学习》和National Taiwan University (NTU)林轩田老师的《Machine Learning》的学习笔记,因此在全文中对它们多次引用。初出茅庐,学艺不精,有不足之处还望大家不吝赐教。1. 原始权重初始化的缺点  之前根据独立高斯随机变量来选择权重和偏置,其被归一化为均值为0,标准差1。但是这样的初始化方法会带来梯度学习算法变慢的缺点,下

CNN卷积神经网络

转自:http://blog.csdn.net/u014568921/article/details/45222623CNN卷积神经网络分类: 卷积神经网络CNN 75人阅读 评论(1) 收藏 举报cnn目录(?)[+]CNN是一种多层神经网络,基于人工神经网络,在人工神经网络前,用滤波器进行特征抽取,使用卷积核作为特征抽取器,自动训练特征抽取器,就是说卷积核以及阈值参数这些都需要由网络去学习。图

卷积神经网络与caffe Convolution层及参数设置

        卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一,在图像处理领域取得了很大的成功,在国际标准的ImageNet数据集上,许多成功的模型都是基于CNN的。CNN相较于传统的图像处理算法的优点之一在于,避免了对图像复杂的前期预处理过程(提取人工特征等),可以直接输入原始图像。图像处理中,往往会将图像看成是一个或多个

BP 神经网络算法原理

本篇文章主要根据《神经网络与机器学习》和《人工神经网络原理》两本书,对 BP 神经网络的数学推导过程做了一个总结,为自己进入深度学习打下一个基础。一、 人工神经网络1.人工神经网络简介人工神经网络(ANN)是一种旨在模仿人脑结构及其功能的由多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算机系统,该系统靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息 。 2.神经元M-P模型所谓M-P模型,其实

BP神经网络原理及matlab实例

M-P模型,它实际上就是对单个神经元的一种建模,还不足以模拟人脑神经系统的功能。由这些人工神经元构建出来的网络,才能够具有学习、联想、记忆和模式识别的能力。BP网络就是一种简单的人工神经网络。 概述 。BP算法的基本思想正向传播时,输入样本从输入层传入,经各隐层逐层处理后,传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符,则转入误差的反向传播阶段。反向传播时,将输出以某种形式通过隐层向输

基于BP人工神经网络的数字字符识别及MATLAB实现

应用背景:在模式识别中,有一种高实用性的分类方法,就是人工神经网络,它被成功应用于智能机器人、自动控制、语音识别、预测估计、生物、医学、经济等领域,解决了许多其他分类方法难以解决的实际问题。这得益于神经网络的模型比较多,可针对不同的问题使用相应的神经网络模型,这里使用BP神经网络解决手写的数字字符识别问题。BP神经网络基本原理概述:这种网络模型利用误差反向传播训练算法模型,能够很好地解决多层网络中