Cum se utilizează TensorBoard pentru a analiza rezultatele și de a reduce eroarea medie pătrată

Tensorflow greutate l2 pierdere

Rețelele convoluționale sunt un tip specializat de rețele neuronale care utilizează convoluția în locul multiplicării matricei generale în cel puțin unul dintre straturile lor. Arhitectură Articol principal: Layer învățare profundă O rețea neuronală convoluțională constă dintr-un strat de intrare, straturi ascunse și un strat de ieșire. În orice rețea neuronală feed-forward, toate straturile de mijloc sunt numite ascunse deoarece intrările și ieșirile lor sunt mascate de funcția de activare și de convoluția finală.

Într-o rețea neuronală convoluțională, straturile ascunse includ straturi care efectuează convoluții. De obicei, acesta include un strat care realizează un produs punct al nucleului de convoluție cu matricea de intrare a stratului.

Acest produs este de obicei produsul interior Frobeniusiar funcția sa de activare este de obicei ReLU. Pe măsură ce nucleul de convoluție alunecă de-a lungul matricei de intrare pentru strat, operația de convoluție generează o hartă a caracteristicilor, care la rândul său contribuie la introducerea stratului următor.

Main navigation mobile

Acesta este urmat de alte straturi, cum ar fi straturile de grupare, straturile complet conectate și straturile de normalizare. Straturi convoluționale Într-un CNN, intrarea este un tensor cu o formă: numărul de intrări x înălțimea de intrare x lățimea de intrare x canalele de intrare. După trecerea printr-un strat convoluțional, imaginea devine abstractizată pe o hartă de caracteristici, denumită și hartă de activare, cu formă: numărul de intrări x înălțimea hărții de caracteristici x lățimea hărții de caracteristici x canalele hărții de caracteristici.

Numărul de canale de intrare și canale de ieșire hiper-parametri.

Canalele de intrare ale unui strat trebuie să fie egală cu numărul de canale de ieșire numite și adâncime ale intrării sale. Hiperparametri suplimentari ai operației de convoluție, cum ar fi: umplutură, pas și dilatare.

Straturile convoluționale convolvă intrarea și transmit rezultatul acesteia la următorul strat. Acest tensorflow greutate l2 pierdere este similar cu răspunsul unui neuron din cortexul vizual la un stimul specific.

Fiecare neuron convoluțional procesează date numai pentru câmpul său receptiv. Deși rețelele neuronale feedforward complet conectate pot fi folosite pentru a învăța caracteristici și a clasifica datele, această arhitectură este, în general, impracticabilă pentru intrări mai mari, cum ar fi imaginile de înaltă rezoluție.

Ar necesita un număr foarte mare de neuroni, chiar și într-o arhitectură superficială, datorită dimensiunii mari de intrare a imaginilor, unde fiecare pixel este o caracteristică de intrare relevantă. De exemplu, un strat complet conectat pentru o imagine mică de dimensiunea x are În schimb, convoluția reduce numărul de parametri liberi, permițând rețelei să fie mai profundă. De exemplu, indiferent de dimensiunea imaginii, utilizarea unei regiuni de placare de 5 x 5, fiecare cu aceleași greutăți comune, necesită doar 25 de parametri care pot fi învățați.

Folosirea greutăților regularizate pe mai puțini parametri evită gradienții care dispar și problemele de gradient explodate observate în timpul propagării înapoi în rețelele neuronale tradiționale. Straturile de colectare reduc dimensiunile datelor prin tensorflow greutate l2 pierdere ieșirilor de clustere de neuroni la un strat într-un singur neuron în stratul următor.

NEURAL: Cum se salvează și se încarcă corect un model intermediar în Keras?

Combinarea locală combină clustere mici, dimensiuni de plăci precum 2 x 2 sunt frecvent utilizate. Combinarea globală acționează asupra tuturor neuronilor din harta caracteristicilor. Există două tipuri comune de pooling în uz popular: maxim și mediu.

Combinarea maximă utilizează valoarea maximă a fiecărui grup local de neuroni din harta caracteristică, în timp ce media comună ia valoarea medie. Straturi complet conectate Straturile complet conectate conectează fiecare neuron dintr-un strat la fiecare neuron din alt strat.

Este la fel ca o rețea ceai silueta perfecta 2 pareri perceptron tradițională cu mai multe straturi MLP. Matricea aplatizată trece printr-un strat complet conectat pentru a clasifica imaginile. Câmpul receptiv În rețelele neuronale, fiecare neuron primește intrări de la un anumit număr de locații din stratul anterior.

Într-un strat convoluțional, fiecare neuron primește intrare doar dintr-o zonă restricționată a stratului anterior tensorflow greutate l2 pierdere câmpul receptiv al neuronului. De obicei, zona este un pătrat de exemplu, neuroni 5 pe 5. În timp ce, într-un strat complet conectat, câmpul receptiv este întregul strat anterior. Astfel, în fiecare strat convoluțional, fiecare neuron preia intrarea dintr-o zonă mai mare din intrare decât straturile anterioare.

Acest lucru se datorează aplicării repetate a convoluției, care ia în considerare valoarea unui pixel, precum și a pixelilor din jur. Atunci când se utilizează straturi dilatatenumărul de pixeli din câmpul receptiv rămâne constant, dar câmpul este mai puțin populat pe măsură ce dimensiunile sale cresc atunci când se combină efectul mai multor straturi.

Greutăți Fiecare neuron dintr-o rețea neuronală calculează o valoare de ieșire prin aplicarea unei funcții specifice valorilor de intrare primite de la câmpul receptiv din stratul anterior.

îmbunătățirea preciziei modelului logistic

Funcția care se aplică valorilor de intrare este determinată de un vector de greutăți și o polarizare de obicei numere reale. Învățarea constă în ajustarea iterativă a acestor prejudecăți și greutăți. Vectorul de greutăți și polarizarea se numesc filtre și reprezintă caracteristici particulare ale intrării de exemplu, o formă specială.

Parametrii sunt optimizate din pierderea. Utilizarea de degradare greutatea pe care doriți ca efectul să fie vizibil pentru întreaga rețea prin funcția de pierdere.

O caracteristică distinctivă a CNN este că mulți neuroni pot împărți același filtru. Acest lucru reduce amprenta memoriei, deoarece o singură distorsiune și un singur vector de greutăți tensorflow greutate l2 pierdere utilizate în toate câmpurile receptive care împart acel filtru, spre deosebire de fiecare câmp receptiv care are propriile părtiniri și ponderare tensorflow greutate l2 pierdere. Istorie CNN sunt adesea comparate cu mens health cum să piardă în greutate în care creierul realizează procesarea vederii în organismele vii.

Câmpuri receptive în cortexul vizual Lucrările lui Hubel și Wiesel în anii și au arătat că cortexurile vizuale ale pisicilor conțin neuroni care răspund individual la regiuni mici ale câmpului vizual. Cu condiția ca ochii să nu se miște, regiunea spațiului vizual în care stimulii vizuali tensorflow greutate l2 pierdere declanșarea unui singur neuron este cunoscută sub numele de câmpul său receptiv. Celulele vecine au câmpuri receptive similare și suprapuse.

Dimensiunea și locația câmpului receptiv variază sistematic de-a lungul cortexului pentru a forma o hartă completă a spațiului vizual. Cortexul din fiecare emisferă reprezintă câmpul vizual contralateral. Lucrarea lor din a identificat două tipuri de celule vizuale de bază în creier: celule simplea căror producție este maximizată de muchii drepte având orientări particulare în câmpul lor receptiv celule complexecare au câmpuri receptive mai maria căror ieșire este insensibilă la poziția exactă a marginilor în câmp.

Hubel și Wiesel au propus, de asemenea, un model în cascadă al acestor două tipuri de celule pentru utilizare în sarcinile de recunoaștere a modelelor. A fost inspirat din lucrarea sus menționată a lui Hubel și Wiesel.

Breadcrumb

Neocognitronul a introdus cele două tipuri de bază de straturi în CNN: straturi convoluționale și straturi de eșantionare. Un strat convoluțional conține unități ale căror câmpuri receptive acoperă un patch din stratul anterior. Vectorul de greutate setul de parametri adaptivi al unei astfel de unități este adesea numit filtru. Unitățile pot partaja filtre. Straturile de eșantionare conțin unități ale căror câmpuri receptive acoperă patch-uri de straturi convoluționale anterioare.

O astfel de unitate calculează de obicei media activărilor unităților din patch-ul său. Această reducere a eșantionării ajută la clasificarea corectă a obiectelor în scene vizuale chiar și atunci când obiectele sunt deplasate.

Într-o variantă a neocognitronului numită cresceptron, în loc să folosească media spațială a lui Fukushima, J. Weng și colab.

  • Возле зала он опять услышал шелест щеток.
  • Особое удовольствие ей доставляли их разговоры с Арчи, хотя зачастую ей было трудно читать по губам мужа.
  • Se poopeste adesea bun pentru pierderea in greutate
  • Deep learning - PDF Descărcare gratuită
  • Николь, - проговорила Эпонина, опускаясь возле ее постели, - у меня Николь села и постаралась выбросить сон из головы.

Max-pooling-ul este adesea folosit în CNN-urile moderne. Mai mulți algoritmi de învățare supravegheați și nesupravegheați au fost propuși de-a lungul deceniilor pentru a antrena greutățile unui neocognitron.

Astăzi, însă, arhitectura CNN este de obicei instruită prin propagarea înapoi. Neocognitron este primul CNN care necesită unități situate în poziții multiple de retea pentru a avea greutăți partajate. Rețelele neuronale convoluționale au fost prezentate la Atelierul de procesare a informațiilor neuronale dinanalizând automat semnale variabile în timp prin înlocuirea multiplicării învățate cu convoluție în timp și demonstrate pentru recunoașterea vorbirii.

A făcut acest lucru prin utilizarea partajării greutății în combinație cu antrenamentul Backpropagation. Astfel, utilizând o structură piramidală ca și în neocognitron, a realizat o optimizare globală a greutăților în loc de una locală. TDNN-urile sunt rețele convoluționale care împart greutăți de-a lungul dimensiunii temporale. Acestea permit procesarea semnalelor vocale în mod invariant în timp.

ÎnHampshire și Waibel au introdus o variantă care realizează o convoluție bidimensională.

tensorflow greutate l2 pierdere pierde grăsimea corporală peste 40 de ani

Deoarece aceste TDNN au funcționat pe spectrograme, sistemul de recunoaștere a fonemelor rezultat a fost invariant atât pentru schimbări în timp, cât și în frecvență. Această invarianță a inspirat traducerea în procesarea imaginilor cu CNN-uri. Placarea ieșirilor de neuroni poate acoperi etapele temporizate. TDNN-urile obțin acum cele mai bune performanțe în recunoașterea vorbirii la distanță.

Combinarea maximă ÎnYamaguchi și colab. Au făcut acest lucru prin combinarea TDNN-urilor cu gruparea maximă pentru a realiza un sistem de recunoaștere a cuvintelor izolat independent de vorbitor. În sistemul lor au folosit mai multe TDNN-uri pe cuvânt, câte una pentru fiecare silabă. Rezultatele fiecărui TDNN peste semnalul de intrare au fost combinate folosind pool-ul maxim și ieșirile straturilor de pooling au fost apoi transmise rețelelor care efectuează clasificarea efectivă a cuvintelor.

Recunoașterea imaginii cu CNN-uri antrenate prin coborâre în gradient Un sistem de recunoaștere a numerelor de cod poștal scrise de mână presupunea convoluții în care coeficienții kernelului fuseseră proiectați manual. Yann LeCun și colab.

tensorflow greutate l2 pierdere fat burner bolcom

Învățarea a fost astfel complet automată, a funcționat mai bine decât proiectarea manuală a coeficientului și a fost potrivită pentru o gamă mai largă de probleme de recunoaștere a imaginii și tipuri de imagini. Această abordare a devenit o bază a viziunii computerizate moderne. Abilitatea de a procesa imagini cu rezoluție mai mare necesită straturi mai mari și mai multe de rețele neuronale convoluționale, astfel încât această tehnică este constrânsă de disponibilitatea resurselor de calcul.

Rețea neuronală invariantă de schimbare În mod similar, o rețea tensorflow greutate l2 pierdere de schimbare invariantă a fost propusă de W. Zhang și colab.

tensorflow greutate l2 pierdere neocell colagen pentru pierderea în greutate

Arhitectura și algoritmul de instruire au fost modificate în și aplicate pentru procesarea imaginii medicale și detectarea automată a cancerului de sân în mamografii. Un design diferit bazat pe convoluție a fost propus în pentru aplicarea la descompunerea semnalelor convolvite de electromiografie unidimensională prin deconvoluție.

Instrumentul de optimizare a Tensorflow nu găsește gradienti, atunci când au variabile untrainable în grafic voturi -1 Sunt o rețea de punere în aplicare în TensorFlow care constă din două părți. Ambele sunt CNNs. Prima dintre ele este educabil, iar al doilea este încărcat cu greutatea pretrained și nu este antrenat deloc. După trecerea ambele rețele, o pierdere L2 este calculat.

Acest design a fost modificat în cu alte modele bazate pe de-convoluție. Piramida abstracției neuronale Piramida abstracției neuronale Arhitectura feed-forward a rețelelor neuronale convoluționale a fost extinsă în piramida de abstracție neuronală prin conexiuni laterale și de feedback.

Rețeaua convoluțională recurentă rezultată permite încorporarea flexibilă a informațiilor contextuale pentru a rezolva iterativ ambiguitățile locale. Spre deosebire de modelele anterioare, au fost generate ieșiri asemănătoare imaginilor la cea mai mare rezoluție, de exemplu, pentru sarcini de segmentare semantică, reconstrucție de imagine și localizare a obiectelor.

ÎnKS Oh și K. Jung au arătat că rețelele neuronale standard pot fi foarte accelerate pe GPU-uri. Implementarea lor a fost de 20 de ori mai rapidă decât o implementare echivalentă pe CPU. Chellapilla și colab. Implementarea lor a fost de 4 ori mai rapidă decât o implementare echivalentă pe CPU. Lucrările ulterioare au folosit, de asemenea, GPU-uri, inițial pentru alte tipuri de rețele neuronale diferite de CNNîn special rețelele neuronale nesupravegheate.

ÎnDan Ciresan și colab. Rețeaua lor a depășit metodele de învățare automată anterioare pe etalonul cifrelor scrise de mână MNIST. Înau extins această abordare GPU la CNN-uri, obținând un factor de accelerare de 60, cu rezultate impresionante.