an empirical study of learning rates in deep neural networks for speech recognition 总结

最新推荐文章于 2023-12-02 19:55:53 发布
原创 最新推荐文章于 2023-12-02 19:55:53 发布 · 938 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文总结了google论文《ANEMPIRICALSTUDYOFLEARNINGRATESINDEEPNEURALNETWORKSFORSPEECHRECOGNITION》，介绍了最有效的随机梯度下降算法minibatchstochasticgradientdescent，并提出了最优的学习率调度方案AdaDec。

结论源自：google 论文《AN EMPIRICAL STUDY OF LEARNING RATES IN DEEP NEURAL NETWORKS FORSPEECH RECOGNITION 》


该基于与现有所有 learning rate schedulding schemes 对比提出 “AdaDec” 


1. 目前，最有效的 随机梯度下降算法是：minibatch stochastic gradient descent 

2. 论文中提出的 “AdaDec” 是 learning rate schedulding schemes 中最优的。




【文献阅读】An Empirical Study of Spatial Attention Mechanisms in Deep Networks
weixin_43578873的博客
04-14 2561
论文链接：https://arxiv.org/abs/1904.05873 国内镜像：https://xxx.itp.ac.cn/abs/1904.05873 注意力机制使神经网络能够更多地关注输入的相关元素，而不是不相关的部分。 在计算给定query(例如，输出句子中的目标单词)的输出时，某些key(例如，输入句子中的源单词)将根据query按优先级排序。 在确定分配给给定query的某个ke...
Deep learning_CNN_Review：A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks—...
Alliswell_WP
11-08 2760
CNN综述文章的翻译 [2019 CVPR] A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks 翻译 综述深度卷积神经网络架构：从基本组件到结构创新 目录 摘要 1、引言 2、CNN基本组件 2.1 卷积层 2.2 池化层 2...
Deep Learning for NLP and Speech Recognition
06-11
Deep Learning for NLP and Speech Recognition，2019年新书，介绍深度学习在自然语言处理和语音识别中的应用。
An Empirical Study of Spatial Attention Mechanisms in Deep Networks
04-16
注意力机制已经成为深部神经网络中的一个流行组成部分，但是很少有人研究从这些因素计算注意力的不同影响因素和方法如何影响性能。为了更好地理解注意力机制，我们提出了一个实证研究，在一个普遍的注意力公式内，洗净各种空间注意力元素，包括主导变压器注意，以及普遍的可变形卷积和动态卷积模块。通过对应用的有效性进行研究，发现深部网络存在明显的空间注意问题，其中一些与传统的理解背道而驰。例如，我们发现，查询和关键内容在变压器注意中的比较对于自我注意是可以忽略的，但对于编码器解码器注意是至关重要的。另一方面，具有关键内容显著性的可变形卷积的适当组合实现了最佳的精确度和效率权衡。我们的研究结果表明，在注意力机制的设计上存在着改进的空间。
paper reading: An Empirical Study of Spatial Attention Mechanisms in Deep Networks
lmwang1234的博客
05-06 895
related works image recognition [22, 43, 19, 24, 51, 15], and video recognition [53, 45]. Study of Spatial Attention Mechanisms General attention formulation Given a query element and a set of key e...
论文阅读：An Empirical Study of Spatial Attention Mechanisms in Deep Networks
liyu0611的博客
10-30 4787
１、研究空间注意力机制。 (1)Transformer attention 处理自然语言序列的模型有 rnn， cnn（textcnn），但是现在介绍一种新的模型，transformer。与RNN不同的是，Transformer直接把一句话当做一个矩阵进行处理，要知道，RNN是把每一个字的Embedding Vector输入进行，隐层节点的信息传递来完成编码的工作。简而言之，Transformer...
Meta-Learning in Neural Networks: A Survey元学习最新综述（翻译）
qq_38680752的博客
06-02 1万+
近年来，元学习领域，即“为学习而学习”，已经引起了人们极大的兴趣。与传统的人工智能方法不同，传统的人工智能方法是使用固定的学习算法从头开始解决给定的任务，元学习的目的是改进学习算法本身，考虑到多次学习的经验。这个范例提供了一个机会来解决深度学习的许多传统挑战，包括数据和计算瓶颈，以及泛化的基本问题。在这项调查中，我们描述了当代元学习的景观。我们首先讨论元学习的定义，并将其定位于相关领域，如转移学习、多任务学习和超参数优化。然后我们提出了一种新的分类方法，它提供了当今元学习方法的更全面的细分。我们综述了元学习
联邦学习学习笔记——论文理解《Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data》
biongbiongdou的博客
02-17 3万+
Google — Federated Learning 联邦学习Google原文：《Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data》 最近研读了这篇提出了联邦学习（Federated Learning）的文章，并整理了详细的笔记，内容主要是对原文的理解和整理，希望能帮助正在了解联邦学习的小伙伴们。 ...
【论文阅读笔记】NeurIPS2020文章列表Part1
zincrain的博客
12-09 2万+
A graph similarity for deep learning An Unsupervised Information-Theoretic Perceptual Quality Metric Self-Supervised MultiModal Versatile Networks Benchmarking Deep Inverse Models over time, and the Neural-Adjoint method Off-Policy Evaluation and Learning.
【2011-2016】 NIPS汇总 - Advances in Neural Information Processing Systems
Testing的博客
10-02 1万+
Advances in Neural Information Processing Systems 24 (NIPS 2011) The papers below appear in Advances in Neural Information Processing Systems 24 edited by J. Shawe-Taylor and R.S. Zemel and P.L.
SAM（空间注意力机制）
热门推荐
Major_S的博客
06-19 3万+
待留
[论文阅读]Generalized Attention——空间注意力机制
qq_53909832的博客
12-02 4473
Generalized Attention论文阅读
AN EMPIRICAL STUDY OF EXAMPLE FORGETTING DURING DEEP NEURAL NETWORK LEARNING 论文笔记
weixin_30670151的博客
03-25 605
摘要 　　受到灾难性遗忘现象的启发，我们研究了神经网络在单一分类任务训练时的学习动态。 我们的目标是了解当数据没有明显的分布式转变时是否会出现相关现象。 我们定义了一个“遗忘事件”当个别训练示例在学习过程中从正确分类转换为错误时。 在几个基准数据集中，我们发现：（i）某些例子被高频率遗忘，有些则完全没有; （ii）数据集的（不）可遗忘的例子概括了神经架构;（iii）基于遗忘动力学，可以从...
个人阅读的Deep Learning方向的paper整理
chivalry
03-10 2万+
http://hi.baidu.com/chb_seaok/item/6307c0d0363170e73cc2cb65 个人阅读的Deep Learning方向的paper整理，分了几部分吧，但有些部分是有交叉或者内容重叠，也不必纠结于这属于DNN还是CNN之类，个人只是大致分了个类。目前只整理了部分，剩余部分还会持续更新。 一 RNN 1 Recurrent n
记忆与遗忘机制 笔记
killercars的博客
06-26 1678
可遗忘数据 [ICLR2019] An Empirical Study of Example Forgetting during Deep Neural Network Learning 当神经网络在 t+1 时刻给出误分类、而在 t 时刻给出了准确的分类时， 就称为发生了遗忘事件（forgetting event）。 (时刻指梯度下降迭代次数) 对于不会经历遗忘事件的样本，称之为不可遗忘样本（u...
ICLR2019 | 模型训练会发生了大量的、反复的样本遗忘现象，如何解决？
zenRRan的博客
01-27 1869
每天给你送来NLP技术干货！来自：SimpleAI标题：An Empirical Study of Example Forgetting during Deep Neural Networ...
mmdetection(4)：An Empirical Study of Spatial Attention Mechanisms in Deep Networks
冷夏的专栏
06-22 3923
你以为的attention机制只有m(2）和m（3）吗？ 年轻； mmdetection(2)： DeformableConvNets(DCN) mmdetection(3)：Non-local Neural Networks ok， 我们来分析一下，m（2）是啥，可变卷积，怎么搞的，增加偏移量啊。 好，这是根据位置关系来确定attention。 然后的m（3）呢。根据的使两个点的特征，这是根据特...
ICLR 2019高分论文抢先看，谁是第一？
AI科技大本营
11-29 2704
作者 | 非主流 出品 | AI科技大本营 ICLR 2019 将于明年的 5 月 6-9 日在美国路易斯安那州的新奥尔良市举行。本届大会共收到近 1600 篇投稿，相比 ICLR 2018 的 935 篇，以及 ICLR 2017 的 490 篇，几乎每年都在翻番。 此前，ICLR 一直采用公开评审的方式，而在公开评审结束后，论文作者也能够对论文进行调整和修改。不过，随着这种公...
揭开对机器学习的七点误解
weixin_42142987的博客
04-12 350
近日，哥伦比亚大学计算机科学专业博士生 Oscar Chang 发博阐述了关于机器学习的七个误解。原文编译整理如下。 在了解深度学习的过程中盛传着 7 个误解，它们中很多都是以前固有的偏见，但在最近又被新的研究提出了质疑，现在我们把它整理出来： 误解 1： TensorFlow 是个张量运算库 误解 2： 图像数据集反映了自然世界真实图像分布 误解 3： 机器学习研究者并不使用测试集进行验...
An Empirical Study of Multifactorial PSO and Multifactorial DE
最新发布
12-27
### 多因子粒子群优化 (MFPSO) 和多因子差分进化 (MFDE) 的实证研究 #### 实验设置与评估指标 为了验证 MFPSO 和 MFDE 的性能，在多个标准测试函数上进行了实验比较。这些测试函数涵盖了单峰、多峰以及复合型问题，以全面评价算法的全局搜索能力和局部开发能力[^1]。 #### 测试环境配置 所有实验均在一个统一平台上执行，采用相同的终止条件和参数设定来确保公平对比。具体来说，种群规模设为 100；最大迭代次数定为 500 或者当最优解连续 50 次未改进时提前结束运行。对于 PSO 参数而言，惯性权重线性减少从 0.9 到 0.4，认知和社会加速系数均为 2.05。而对于 DE 算法，则选择了策略 `DE/rand/1/bin` 并设置了缩放因子 F=0.8 及交叉概率 CR=0.9。 ```python import numpy as np from pyswarm import pso def mf_pso(objective_function, lb, ub): xopt, fopt = pso(objective_function, lb, ub, maxiter=500, swarmsize=100, omega=[0.9, 0.4], phip=phig=2.05) return xopt, fopt def mf_de(objective_function, bounds): from scipy.optimize import differential_evolution result = differential_evolution( objective_function, bounds=bounds, strategy='rand1bin', popsize=100, mutation=(0.5, 1), recombination=0.9, maxiter=500, tol=1e-7 ) return result.x, result.fun ``` #### 结果分析 通过上述方法得到的结果显示，无论是解决简单还是复杂的问题实例，MFPSO 和 MFDE 都表现出色。特别是在处理高维空间中的非凸优化问题方面，这两种算法展现出了强大的鲁棒性和高效性。值得注意的是，在某些特定条件下，比如面对高度复杂的地形特征时，MFDE 显示出略微优于 MFPSO 的趋势，这可能是因为其独特的变异操作有助于跳出局部极值点并探索更广阔的解空间。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值