gradient-descent

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caffeを使用して複数の損失層を動作させるにはどうすればよいですか？私はどのように働いている、カフェを使用して、このネットワークを訓練するとき

はその Conv(1-1)-Conv(1-2)-Loss1-Conv(2-1)-Conv(2-2)-Loss2 のようないくつかのネットワークを作りますか？ Conv（2-1）およびConv（2-2）は、Loss2を使用して更新されます。私はそれを得ることができます。 しかし、Conv（1-1）とConv（1-2）の重みを更新する方法はありますか？ Loss1のみを使用していますか？ Conv

machine-learning neural-network deep-learning caffe gradient-descent 2017-06-17

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ミニバッチ更新でL1正規化を実行する

現在、私はNeural Networks and Deep Learningを読んでおり、問題が残っています。問題は、彼がL2正則化の代わりにL1正則化を使用するために与えたコードを更新することです。 L2正則化を使用するコードの元の部分である： self.weightsをL2正則用語を使用して更新されることが分かる def update_mini_batch(self, mini_batch,

python neural-network gradient-descent regularized mini-batch 2017-06-19

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ステップ、バッチサイズin Gradient Descent Tensorflow

私はUdacity Deep Learningクラスを勉強しています。その宿題は「過度の過度の場合を示します。トレーニングデータをほんの数バッチに制限してください。 私の質問は： 1） はなぜはnum_steps, num_batchesがオーバーフィッティングを行うには何も持って減らすん？変数を追加したり、Wのサイズを増やしたりすることはありません。 以下のコードでは、num_stepsは300

tensorflow deep-learning gradient-descent 2017-06-23

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コスト関数は勾配降下の実装では減少しません

ゼロからのPythonで複数の線形回帰を実装しています。あらゆる時代の後のコストは非常に急速に増加し、最終的には溢れています。何が起こっていますか？論理的な誤りまたは系統的な誤りはありますか？ここ は、コードは次のとおりです。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt class Linea

python numpy linear-regression gradient-descent 2017-07-02

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単純な線形回帰がテンソルフローに収束しない

機械学習とTensorflowを初めて使用しています。現在私は、y = a * xという形式の単純な線形回帰モデルを作成するためのチュートリアルのロジックに従っています（バイアス項はありません）。しかし、何らかの理由でモデルが正しい値 "a"に収束しない。データセットは私がExcelで作成したものです。以下に示すよう： ここで私は、生成、このダミーデータセットにtensorflow実行しようとする

python machine-learning tensorflow linear-regression gradient-descent 2017-07-03

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xgboostの勾配統計値を取得または表示するにはどうすればよいですか？

私は勾配ブーストのためにxgboostと初心者を勉強しています。 グラジエントツリーブースティングでは、損失関数はgi、hiを計算する2次近似によって導かれます。 https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/model.html#the-structure-scoreにそれを見ることができます。 データセットを指定すると、g1、h1、g2、h2などの値gi、h

python boost machine-learning xgboost gradient-descent 2017-07-05

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pycaffeで単純なアイデンティティレイヤーを作成した後にネットワークが収束しない

これは、下のblobを上に渡して何もしない単純なレイヤーです。 import caffe import numpy as np class MyCustomLayer(caffe.Layer): def setup(self, bottom, top): if len(bottom) != 1: raise Exception("Wrong number of bot

neural-network deep-learning caffe gradient-descent pycaffe 2017-07-14

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Tensorflow：重みは変化せず、コストは1.0に設定されました

私は畳み込みニューラルネットワークを構築しようとしましたが、私は本当に奇妙な問題を偶然見つけました。ある 変数「コ​​スト」変更しない重みとフィルタの 値：今ここに私の問題がある import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.image as mpimg import glob x = [] y = 1 f

python tensorflow neural-network conv-neural-network gradient-descent 2017-07-18

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グラデーション・ディセントが機能していない

スタンフォード・コース「テンソル・ディープ・ラーニング・リサーチ」からテンソル・フローを学習しています。私はコードを次のaddressから取った。 Iが変化tensorflow探索しながら Y_predicted = X * W + B として Y_predicted = X * X * W + X * U + B 非直線曲線がより良くフィットすることを確認します。私はこのnote(page 3)

tensorflow linear-regression gradient-descent non-linear-regression 2017-07-18

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ケラスを使って複数クラスのnnを訓練するとき、喪失の理由は何であるか

ケラス（バックエンドはテンソルフロー）を使用してマルチクラスニューラルネットワークを訓練しています。私は最終的な位置に私の設定といくつかのコードを与えます。 説明： 私は10個のフォルダのクロスバリデーションを行うと、トレーニングの損失と検証の損失は最初の10-15エポックで下がりますが、15エポック後にはさらに下がり続けることはできません（損失：1.0606 - acc：0.6301 - val

machine-learning keras gradient-descent convergence nn 2017-06-07

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