关于深度学习的问题笔记

最新推荐文章于 2024-12-20 17:05:58 发布
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#深度学习 #人工智能 #python #神经网络 #pytorch

在深度学习中，批处理的大小对训练过程有显著影响。损失平均通过除以batch_size使得梯度不受批大小影响，保持训练稳定性。较小的batch_size能引入更多噪音，有助于防止过拟合。另一方面，也可调整学习率来抵消批大小的变化。

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感谢沐神教我深度学习🙏

损失为什么要平均？

平均即除以batch_size，若不除，则批越大梯度越大，梯度下降的步长就越大。除以batch_size可使梯度与批大小无关。也可以不在损失函数中除，将学习率lr除以batch_size也一样。参照下面公式（图片来自@跟李沐学AI  的动手学深度学习）

 批大小对训练的影响

批越小越好。随机梯度下降的随机会带来噪音，批越小，则噪音越大，对于神经网络来说，噪音是好事，可以抑制过拟合

深度学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 34万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
pytorch深度学习实操小tips（不再更新）
qq_40349484的博客
07-22 737
最近开始上深度学习课了，算是系统性的巩固学习。在写作业的时候，不报错结果却离谱的情况简直太绝望了。随时记录一下。 1.手动实现各种loss不要除batch_size 在老师的PPT里，loss都是这种形式，即求和再除n（n是样本总数） 实际操作的时候是不除n的，一个batch的loss当然是这个batch中每个样本的loss的加和，至于ppt为什么这么写，我猜这个l(θ)大概是针对每个样本的吧。。 手动实现crossEntropy代码如下： def crossEntropy(y_hat, y):
Pyroch损失函数之BCELoss
奥古斯都
07-02 1万+
这也是最近在做的一个模型中的损失函数，所有就一探究竟了解一下这个函数。首先它是一个二分类损失函数。可以是单标签的损失函数也可是多标签的损失函数。 1、单标签 这个图像是不是猫：1代表是，0代表不是。这就是单标签的二分类问题。 2、多标签 和单标签一样，不过这个是多标签而已，所以它的label就是[1,1]。第一列代表有没有狗，第二列代表有没有猫。所以也称之为二进制交叉熵。 3、BCELoos损失函数 class torch.nn.BCELoss(weight: Optional[to.
PyTorch 对 Batch 中每个样本计算损失 Loss for each sample
Haulyn5的博客
03-24 1万+
前言 PyTorch 的损失函数（这里我只使用与调研了 MSELoss）默认会对一个 Batch 的所有样本计算损失，并求均值。如果我需要每个样本的损失用于之后的一些计算（与优化模型参数，梯度下降无关），比如使用样本的损失做一些操作，那使用默认的损失函数做不到，搜了一下没有找到相关的资料，在 PyTorch 的论坛发现了相关的问题。 Loss for each sample in batch - PyTorch Forumshttps://discuss.pytorch.org/t/loss-for-e
为什么要先将损失函数求和（平均）再反向传播loss.mean().backward()
qq_31049349的博客
07-25 1836
给定初始值 w= 0.0 和 learning_rate= 0.01，我们需要计算 新的w，然后用梯度下降法更新。梯度下降法的更新规则为：w = w - learning_rate *，其中 learning_rate 是学习率，用于控制更新的步长。现在，我们来计算第一次得到的 w 的结果。所以第一次得到的 w 的结果为 -0.3。接下来，使用链式法则计算损失函数对于。，可以使用梯度下降法的更新规则来更新。首先，计算损失函数对于模型输出。以下是计算一次w的过程。
在神经网络中，批次中的单个梯度是求和还是求平均值
weixin_44491551的博客
09-18 474
另一个直观的例子是，通过平均损失，我们将损失输出归一化，这也有助于稳定训练，因为我们的网络对学习率变得不那么敏感。如果我们使用sum，我们。如果我们将交叉熵损失输出相加，我们会产生与批量大小成比例的损失，因为在训练期间，我们的损失与小批量大小成比例增长。这取决于你想要实现什么。损失函数作为训练神经网络的指南，使其在任务中变得更好。然而，如果我们取平均值，我们的损失与批量大小无关，因为我们取平均值。，这迫使我们使用低得多的学习率，从而使我们的网络对超参数值更加敏感。对于您的用例，我建议取平均值，
吴恩达深度学习笔记.pdf
11-21
【吴恩达深度学习笔记】是一份针对吴恩达教授在Coursera平台上的深度学习课程的详尽笔记，旨在帮助已有一定编程基础和机器学习知识的计算机专业人士深入理解和应用深度学习技术。该课程分为5个部分，涵盖了深度学习...
李宏毅老师2021深度学习课程笔记.pdf
10-08
综上所述，李宏毅老师的2021春季深度学习课程笔记，不仅为学习者提供了深度学习模型泛化、训练、优化等关键知识点的学习资料，而且为从业者提供了在实际问题中应用这些知识的思路和方法。通过对这些课程内容的学习，...
深度学习学习笔记PDF
最新发布
03-12
六、浅层学习(Shallow Learning)和深度学习(Deep Learning) 七、Deep learning与Neural Network 八、Deep learning训练过程 8.1、传统神经网络的训练方法 8.2、deep learning训练过程 九、Deep Learning的常用模型...
深度学习基础笔记
04-28
本笔记主要针对初学者，旨在提供一个深度学习基础知识的入门指南。 首先，我们要理解深度学习的核心概念。深度学习的主要特点在于其“深度”，即多层神经网络结构。这些网络由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏...
深度学习损失计算
自己在学习过程中的总结
07-16 1357
1.如何计算当前epoch的损失？2.为什么要计算样本平均损失，而不是计算批次平均损失？计算当前epoch的样本平均损失。通过总损失除以总的数据样本数，来得到平均损失。`average_loss = loss/len(dataloader.dataset)`【注意：除的是总的数据样本数（`len(dataloader.dataset)`）！不是总的批次数（`len(dataloader)`）！】
pytorch基础知识
博观约取，厚积薄发
02-15 1950
搭建神经网络 定义神经网络，得到一个model 定义损失函数：torch.nn.xxLoss 定义优化器，构造一个optimizer对象:torch.optim.xx 训练神经网络 正向传播 根据损失函数计算loss 反向传播：loss.backward() 梯度下降：optimizer.step() 梯度归零：optimizer.zero_grad() 张量 生成张量 torch.tensor(data) torch.from_numpy(np_array) torch.x..
【chatgpt】为什么计算每个epoch的平均损失
Never Give Up
06-22 171
计算每个 epoch 的平均损失有助于评估模型的训练进展、检测过拟合和欠拟合、调整超参数、实现早停法以及提高训练效率。通过监控和分析平均损失，可以做出更明智的训练和调整决策，从而提高模型的性能和泛化能力。
step，batch，epoch名词解释
touristourist的博客
08-13 1432
转载自：https://www.jianshu.com/p/78646919ed20 1. 名词解释 Step: 训练模型的步数 Batch Size（批尺寸）： 计算梯度所需的样本数量，太小会导致效率低下，无法收敛。太大会导致内存撑不住，Batch Size增大到一定程度后，其下降方向变化很小了，所以Batch Size是一个很重要的参数。 为什么需要有 Batch_Size : ba...
深度学习训练过程中，每个batch需要保存记录的关键数据
SisterRu的博客
07-31 1174
在深度学习训练过程中，为了监控模型的训练效果和调整训练策略，需要针对每个batch记录一些关键数据。这些数据不仅帮助我们理解模型在训练集上的表现，还有助于早期发现过拟合、欠拟合或其他潜在问题。
深度学习的基本常识，梯度下降法与小批量随机梯度下降
weixin_48780159的博客
07-23 197
梯度下降：通过不断地在损失函数递减的方向上更新参数来降低误差 最简单的用法是计算损失函数关于模型参数的导数 但实际中的执行可能会非常慢，因为在每一次更新参数之前，必须遍历整个数据集，因此会随机抽取小批量样本（超参数，根据自己的硬件设备调整，以合理的利用硬件资源），计算小批量的平均损失关于模型参数的导数。是否将梯度乘以一个预先确定的正数lr（学习率，超参数，通过训练迭代结果来调整的） 在神经网络训练时，常常要采用批（batch_size)输入数据的方法，为此需要设定每次输入的批数据大小batch_size，而
pytorch loss function 总结
热门推荐
张小彬的专栏
05-18 15万+
最近看了下 PyTorch 的损失函数文档，整理了下自己的理解，重新格式化了公式如下，以便以后查阅。 值得注意的是，很多的 loss 函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数，需要解释一下。因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据，因此返回的 loss 结果都是维度为 (batch_size, ) 的向量。 如果 reduce = False，那么 s...
深度学习中，用损失的均值或者总和反向传播的区别
qq_63075864的博客
12-20 342
sum和mean其实主要影响了“梯度的大小”，反向传播时，依据损失求梯度，如果是sum，则梯度会比mean大n倍，那么在学习率不变的情况下，步子会迈得很长，体现到图形上就是正确率提升不了。所以需要缩小学习率。
【chatgpt】分batch训练如何计算损失
Never Give Up
06-22 226
通过这种方法，可以有效地跟踪每个 epoch 的训练进展，并确保模型在训练过程中的稳定性和收敛性。：在每个 epoch 的开头，设置一个变量。：在处理完所有批次后，计算平均损失，即。
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