Mi az a tevékenységregulátor a kerasban?
Pontszám: 4,3/5 ( 10 szavazat )A szabályosítók lehetővé teszik, hogy az optimalizálás során büntetéseket alkalmazzon a rétegparaméterekre vagy a rétegtevékenységekre . Ezeket a büntetéseket a hálózat által optimalizált veszteségfüggvényben összegzik. A szabályosítási büntetéseket rétegenként alkalmazzák.
Mi az a tevékenységregulátor?
Az aktivitásszabályzó a net kimenetének függvényében működik, és leginkább a rejtett egységek szabályzására szolgál, míg a weight_regularizer, ahogy a neve is mondja, a súlyokon dolgozik (pl. lecsökkenti).
Mikor használjam a tevékenységregulátort?
Ha azt szeretné, hogy a kimeneti függvény átmenjen az origón (vagy legyen közelebb egy metszéspontja), akkor használhatja a torzítás szabályosítót. Ha azt szeretné, hogy a kimenet kisebb legyen (vagy közelebb legyen 0-hoz), használhatja a tevékenységszabályzót.
Hogyan használhatom a Keras regularizert?
Ha szabályosítót szeretne hozzáadni egy réteghez, egyszerűen át kell adnia az előnyben részesített szabályzási technikát a réteg „kernel_regularizer” kulcsszó argumentumának . A Keras regularizációs megvalósítási módszerek biztosíthatnak egy olyan paramétert, amely a regularizációs hiperparaméter értékét reprezentálja.
Mi az a kernel és torzítás?
Dense osztály A Dense a következő műveletet valósítja meg: output = activation(pont(bemenet, kernel) + torzítás), ahol az aktiválás az aktiválási argumentumként átadott elemenkénti aktiválási függvény, a kernel a réteg által létrehozott súlyozási mátrix, a torzítás pedig egy torzítás a réteg által létrehozott vektor (csak akkor alkalmazható, ha a use_bias értéke True).
A gépi tanulás alapjai: keresztellenőrzés
Mit jelent a kernelreguláció?
A szabályosítók lehetővé teszik, hogy az optimalizálás során büntetéseket alkalmazzon a rétegparaméterekre vagy a rétegtevékenységekre. Ezeket a büntetéseket a hálózat által optimalizált veszteségfüggvényben összegzik. A szabályosítási büntetéseket rétegenként alkalmazzák. ... kernel_regularizer : A szabályosító , amely büntetést alkalmaz a réteg kernelére.
Mi az a lapos réteg a CNN-ben?
A kiegyenlítés az adatok egydimenziós tömbbé konvertálása a következő rétegbe történő bevitelhez . A konvolúciós rétegek kimenetét lesimítjuk, hogy egyetlen hosszú jellemzővektort hozzunk létre. És kapcsolódik a végső osztályozási modellhez, amelyet teljesen összekapcsolt rétegnek neveznek.
A súlycsökkenés ugyanaz, mint az L2-szabályozás?
Az L2-szabályozást gyakran súlycsökkenésnek nevezik, mivel ez csökkenti a súlyokat . Ridge-regressziónak is nevezik, és ez egy olyan technika, ahol egy modell négyzetes paramétereinek vagy súlyainak összegét (valamilyen együtthatóval szorozva) hozzáadják a veszteségfüggvényhez minimálandó büntetésként.
Hogyan használod a súlycsökkentést a Kerasban?
A kerasban a globális súlycsökkenés eléréséhez a modellben minden réteghez regularizálókat kell hozzáadni . Modelleimben ezek a rétegek kötegelt normalizálás (béta/gamma regularizer) és sűrű/konvolúciós (W_regularizer/b_regularizer) rétegek. A rétegalapú szabályozás leírása itt található: (https://keras.io/regularizers/).
Hogyan csökkenti a rendszeresítés a túlillesztést?
A szabályosítás egy olyan technika, amely információkat ad a modellhez, hogy megakadályozza a túlillesztés előfordulását. Ez egyfajta regresszió, amely az együttható becsléseit nullára minimalizálja, hogy csökkentse a modell kapacitását (méretét). Ebben az összefüggésben egy modell kapacitásának csökkentése többletsúlyok eltávolításával jár.
Mi az L1 és L2 regularizáció?
Az L1 szabályzás 0-tól 1-ig terjedő bináris súllyal adja meg a kimenetet a modell jellemzőihez, és egy hatalmas dimenziós adatkészletben található jellemzők számának csökkentésére szolgál. Az L2-szabályozás szétszórja a hibatagokat az összes súlyozásban, ami pontosabb, testreszabott végső modellekhez vezet.
Mi az a kieső réteg?
A Dropout réteg véletlenszerűen 0-ra állítja a bemeneti egységeket a gyakoriság gyakoriságával az edzési idő minden lépésében , ami segít megelőzni a túlillesztést. ... Vegye figyelembe, hogy a Dropout réteg csak akkor érvényes, ha a képzés True értékre van állítva, így a következtetés során nem vesznek el értékeket. Modell használatakor.
Milyen általános megoldások vannak az általánosítási hiba csökkentésére?
Az általánosítási hiba minimálisra csökkenthető, ha elkerüljük a túlillesztést a tanulási algoritmusban . A gépi tanulási algoritmusok teljesítményét olyan diagramok jelenítik meg, amelyek a tanulási folyamat során bekövetkező általánosítási hiba becsléseinek értékeit mutatják, amelyeket tanulási görbéknek nevezünk.
Miért jobb az L2 regularizáció, mint az L1?
Gyakorlati szempontból az L1 az együtthatókat nullára zsugorítja, míg az L2 egyenletesen zsugorítja az együtthatókat. Az L1 ezért hasznos a jellemzők kiválasztásához, mivel minden olyan változót eldobhatunk, amely nullára megy együtthatókhoz. Az L2 viszont akkor hasznos, ha kollineáris/kodependens jellemzői vannak.
Mi az a szabályosító a gépi tanulásban?
Ez a regresszió egy formája, amely korlátozza/regularizálja vagy nullára csökkenti az együtthatóbecsléseket . Más szóval, ez a technika elriasztja egy bonyolultabb vagy rugalmasabb modell elsajátítását, hogy elkerülje a túlillesztés kockázatát. A lineáris regresszió egyszerű összefüggése így néz ki.
Hogyan adhatom hozzá a Regularizert a Tensorflow-hoz?
Ahogy a második pontban is mondja, a regularizer argumentum használata az ajánlott módszer. Használhatja a get_variable paraméterben, vagy beállíthatja egyszer a variable_scope-ban, és az összes változót rendszeresítheti. A veszteségeket a grafikonon gyűjtjük össze, és ezeket manuálisan kell hozzáadni a költségfüggvényhez, így.
Hogyan használja a tanulási sebesség csökkenését a Kerasban?
Egy tipikus módszer a tanulási arány felére csökkentése 10 korszakonként . Ennek a Kerasban való megvalósításához definiálhatunk egy lépéscsökkentő függvényt, és a LearningRateScheduler visszahívásával a lépéscsökkentő függvényt argumentumként vehetjük fel, és visszaadhatjuk a frissített tanulási sebességeket az SGD optimalizálóban való használatra.
Mi a jó súlycsökkenés Ádámban?
Az optimális súlycsökkenés (többek között) a kötegelt lépések/súlyfrissítések teljes számának függvénye . Ádám empirikus elemzése azt sugallja, hogy minél hosszabb a futási idő/a kötegelt átadások száma, annál kisebb az optimális súlycsökkenés.
Hogyan állítod meg Kerast korán?
Korai megállás Kerasban. A Keras az EarlyStopping nevű visszahíváson keresztül támogatja az edzés korai leállítását. Ez a visszahívás lehetővé teszi, hogy meghatározza a figyelni kívánt teljesítmény mértékét, a triggert, és az aktiválás után leállítja a képzési folyamatot. Az EarlyStopping visszahívás akkor van konfigurálva, ha argumentumokkal példányosítják...
Miért okoz súlycsökkenést az L2 rendszeresítés?
Az L2 regularizáció ezt úgy teszi, hogy elméletileg hozzáad egy tagot a mögöttes hibafüggvényhez. A kifejezés a súlyértékeket bünteti. A nagyobb súlyok nagyobb hibákat okoznak az edzés során. ... Tehát az L2 regularizáció csökkenti a neurális hálózat súlyainak nagyságát edzés közben, és így a súlycsökkenést is.
A kötegelt norma szabályosító?
A kötegelt normalizálás némi szabályosító hatást biztosít, csökkenti az általánosítási hibákat, és talán már nem szükséges a kihagyás használata a szabályozáshoz. A Dropout eltávolítása a Modified BN-Inception-ből felgyorsítja az edzést anélkül, hogy növelné a túlszerelést.
Hogyan számolod ki a súlycsökkenést?
Ezt a számot súlycsökkenésnek vagy wd-nek nevezik. Ez azt jelenti, hogy mostantól nemcsak a tanulási sebesség * gradienst vonjuk ki a súlyokból, hanem a 2 * wd * w-t is. Az eredeti súlyból kivonjuk a súly állandó szorzatát . Ezért nevezik súlycsökkenésnek.
Hány rétege van a CNN-nek?
Konvolúciós neurális hálózati architektúra A CNN általában három rétegből áll : egy konvolúciós rétegből, egy pooling rétegből és egy teljesen összekapcsolt rétegből.
Mit csinál a teljesen összekapcsolt réteg a CNN-ben?
A Fully Connected Layer egyszerűen csak továbbítja a neurális hálózatokat . A teljesen összekapcsolt rétegek alkotják a hálózat utolsó néhány rétegét. A teljesen összekapcsolt réteg bemenete a végső pooling vagy konvolúciós réteg kimenete, amelyet lesimítanak, majd betáplálnak a teljesen összekapcsolt rétegbe.
Lapos réteg szükséges?
Mindig szükség van egy lapítási műveletre a 2D konvolúciók halmaza (és pooling) után? Tegyük fel például ezt a két modellt a bináris osztályozáshoz. Bemenetként egy 2 sorból és 15 oszlopból álló 2D numerikus mátrixot vesznek fel, kimenetként pedig egy két pozícióból álló vektort (pozitív és negatív).