优化器: Snapshots Ensembles 快照集成

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#深度学习 #优化器 #反向学习

快照集成(SNAPSHOTENSEMBLES)是一种优化器方法，在神经网络训练过程中利用warm restarts获得多个模型，并将这些模型集成以提高整体预测性能。这种方法能够有效利用训练过程中到达的不同最小值点，即使是次优解也能为最终集成模型提供有价值的信息。

优化器：快照集成 SNAPSHOT ENSEMBLES: TRAIN 1, GET M FOR FREE

出发点：当网络训练时，可能会收敛到不同的最小点。其中有好的和坏的最小点（差一点的）。尽管一般我们都是为了寻找全局最优点，但是其他的坏的最小点也可能包含很多信息。而我们就可以利用其中的信息优化我们的模型

做法：使用warm restart得到一个模型，其中再restart之前把模型存储好。进行多少次restart就能得到多少模型，最后把模型集成（即所有模型投票）

效果：有些微提升

SnapshotEnsemble, 在 Torch ( 快照集成，快照集成) 中.zip
09-17
SnapshotEnsemble, 在 Torch ( 快照集成，快照集成) 中 实时快照集合：Train，免费获得M这里知识库包含用于纸张快照集成的Torch 代码： 火车 1，免费获得M 。代码基于 fb.resnet.torch 由 Facebook 。还有一个很好的Keras实现，它由 titu1994 。
snapshots:Qredochain快照用作集成测试的基础。 由于它们经常更改且占用太多空间，因此已从主存储库中删除
03-16
快照 快照
快照集成（Snapshot Ensemble）
ydd的博客，记录生活
01-28 1127
快照集成 Snapshot Ensemble 发表于 ICLR 2017 论文地址见下 paper 另搭配 Sci-Hub 食用更佳 Sci-Hub 实时更新 : https://tool.yovisun.com/scihub/ 公益科研通文献求助：https://www.ablesci.com/ 只需要一次训练就可以得到收敛于多个不同最小值处的模型，从而进行模型集成。 快拿去测试你的数据吧 from sklearn.datasets import make_blobs from keras.utils
集成方法之快照集成（Snapshot Ensembling）
年轻即出发，
01-16 6207
论文： SNAPSHOT ENSEMBLES: TRAIN 1, GET M FOR FREE  Github: https://github.com/gaohuang/SnapshotEnsemble https://tiny-imagenet.herokuapp.com    一作是denseNet作者，康奈尔大学的黄高。   论文基于cos循环的学习策略，提出了快照集成（sn...
【Snapshot Ensembles】《Snapshot Ensembles：Train 1，Get M for Free》
bryant_meng
04-17 1175
ICLR-2017。
SNAPSHOT ENSEMBLES快照集成论文翻译
weixin_43316934的博客
02-26 672
关于论文：SNAPSHOT ENSEMBLES: TRAIN 1, GET M FOR FREE的翻译 论文地址 论文keras实现 事先声明，本人是小白，这篇翻译一开始只是为了自己看论文理解方便，错误的地方，欢迎指正。 个人理解：本篇论文在于引入了统一结构的M个模型的集成，以及循环学习速率。观点是局部极小值在一定程度上可以逼近全局最小值。把总的epoch分为M个周期，每个周期的开始，初始化一个...
grunt-html-snapshots:html快照的Grunt任务
05-10
grunt-html快照 的繁琐任务 入门 此插件需要Grunt >=1.0.0 要使用较旧的Grunt，请在标签#v1.0.2使用此库 如果您以前从未使用过 ，请务必查看《指南》，因为它说明了如何创建以及安装和使用Grunt插件。 熟悉该过程后...
SSE：快照集成的新的选择性初始化策略
04-05
但是根据标题和描述中提到的概念，我可以为您总结一些与SSE（System SnapShots Extensions）和快照集成相关的技术知识点。 系统快照扩展（SSE）是一种在存储系统中实现的技术，它允许系统管理员创建存储卷的即时...
wp-customize-snapshots：自定义快照WordPress插件
02-05
之所以选择“快照”，是因为“定制器”功能围绕在给定时间保存定制器的状态（拍摄快照）而进行，以便可以将更改另存为草稿并计划在将来发布。 尽管该插件的变更集技术基础结构已在WordPress 4.7中合并，但
k8s-snapshots:调速器上的自动卷快照
05-08
Kubernetes上的自动卷快照 有什么用？ 只需在PersistentVolume或PersistentVolumeClaim资源中添加注释，然后让此工具根据您的规范创建和终止快照。 支持的环境： Google Compute Engine磁​​盘。 AWS EBS磁盘。 ...
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08-12 432
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08-26 407
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【亲测免费】 SnapshotEnsemble 开源项目教程
gitblog_00695的博客
08-23 294
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论文阅读-Snapshot Ensembles Train 1, get M for free
Greeksilverfir的博客
12-04 1580
Snapshot Ensembles（Huang et al，2017）是最近提出的一种聪明的技术，该方法训练一个单一的模型，使用cosine annealing learning rate schedule方法,首先使用一个较大学习率并快速收敛到一个局部最小值。然后保存模型参数，接着重新使用一个较大的学习率开始进行优化，然后重复这些步骤M次。最后，所有保存的模型Snapshot都是整体的。 摘要...
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wentinghappyday的博客
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四月晴
05-16 8987
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使用余弦退火学习率逃离局部最优点 —— 快照集成(Snapshot Ensembles)在Keras上的应用
机器学习小站
11-24 5411
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keras深度训练5: 断点训练
相国大人
04-12 4992
关于过拟合 https://blog.youkuaiyun.com/mrgiovanni/article/details/52167016 从断点处开始训练 https://machinelearningmastery.com/check-point-deep-learning-models-keras/ Keras 模型的保存与加载 http://yangguang2009.github.io/2...
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