gradient-descent

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Tensorflow Optimizers - minimize（）に複数の損失値が渡されましたか？

MNISTデータセットでTensorflowを初めて使用したとき、私は自分のエラー値を平均値にしてからオプテ​​ィマイザに渡すのを忘れてしまった、本当に簡単なバグがありました。 loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y, labels=y_)) つまり 、代わりに私が誤って loss = tf.

python tensorflow neural-network gradient-descent 2017-05-11

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Stochasitc Gradient Desscentのコスト関数は、すべての行に対して計算されるか、または反復行に対してのみ計算されますか？

SGDで私が理解したいことは、パラメータを更新する前に次の行に移動してパラメータを再度更新する前に、またはコストを次の行についてのみ計算する前に、すべての行について計算されたコストですか？

machine-learning gradient-descent stochastic 2017-05-12

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n個のエポック後に、下位派のオプティマイゼーションが増加するコスト関数値

私はマルチラベルテキストドキュメント分類のためのニューラルネットワークの作成に取り組んでいます。 私は3750語の語彙をVector（V）に格納しています。 入力文書ごとに、サイズ3750のベクトル（I）を作成します。入力文書の語句がベクトル（V）のxインデックスの語彙で見つかった場合、ベクトルのxインデックスは1とマークされます0.例。 [1,1,0,0,1,0、...] 0 ラベルには、Vec

python tensorflow neural-network gradient-descent multilabel-classification 2017-05-14

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SGDライブラリJava用

確率的勾配降下最適化のための軽量で使いやすいJavaライブラリをお勧めしますか？

java gradient-descent stochastic 2017-05-23

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標準化のコスト関数としてのL1ノルム対l2ノルム

入力値と出力値の両方が標準化されているデータがあるので、YとY_predの差は常に非常に小さくなります。 l2ノルムは、l1ノルムよりもモデルのペナルティが小さくなると感じています。なぜなら、0と1の間の数を二乗すると、常に数値が小さくなるからです。 私の質問は、入力と出力の両方が標準化されているときにl2ノルムを使用してもよろしいですか？

machine-learning statistics gradient-descent 2017-04-08

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イメージセグメンテーションの勾配上昇を使用する

私は勾配上昇を介して顕著性マップを使用してイメージセグメンテーションを行っています。 プロセスのイメージを以下に示します。http://imgur.com/a/h8vBZ 私は自分のクラスを正確に予測できる訓練されたモデルを持っています。次に、このモデルを使用して、入力画像の勾配を勾配上昇率wrt損失で計算する。私にとっては、ここで生成される勾配は、モデルが予測に焦点を当てているものの表現です。

deep-learning conv-neural-network gradient-descent crf 2017-06-02

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RMSpropを使用するときに勾配が爆発する

私は深い学習の分野で初心者です。私は、最下層にVGG16アーキテクチャを使用するCNNを開発しようとしており、最後の最上層に向けて開発したいくつかの層を持っています。 lr = 0.01、alpha = 0.99、eps = 1e-6のRMSpropを使用してネットワークを1回更新した後、ネットワークを介して有効化値が大きくなります。たとえば、conv2の場合、値は0.xxから数十の値に変わります

neural-network deep-learning conv-neural-network gradient-descent 2017-04-16

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合成データセットのsparkを使って正しく重みを取得する方法はありますか？

私は合成データセットのために火花にLogisticRegressionWithSGDをやっています。私は、バニラの勾配降下を使用して、そして〜5％のRを使ってmatlabのエラーを計算しました。私はyを生成するために使用したモデルで使用されたのと同じ重量を持っています。データセットはthisの例を使用して生成されました。 異なるステップサイズ調整で最後にエラー率が非常に低くなることがありますが、個

apache-spark machine-learning pyspark logistic-regression gradient-descent 2017-06-05

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pythonの勾配降下を使用して時系列で傾きを得る方法はありますか？

私はPythonと機械学習の初心者です。私は、私がOpenTSDBから温度と時間の値を取得しています 以下のようなのpython 2.7のグラフの温度と時間シリーズからスロープを得るために、勾配降下法（多分線形回帰）を使用しようとしていますそして、時間値は、もともとUNIX時間として登場しているが、私は TIME = time.localtime(float(_time)); stime = '

python-2.7 time-series gradient-descent 2017-04-19

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ニューラルネットワークのパフォーマンスの最適化

私は報告書に記載されている症状に基づいて医学的な報告書を分類しようとしています。私がしているステップは、 1）各医学レポートから症状を抽出する。 2）、トータルの用語は、これまでの総用語はこれまでのところ、3700 3）が診断され、これらの放電の要約に記載されたすべての病気のセットを作成しているすべての医療レポートから抽出されたすべての症状のセットを作成現在、すべての医療レポートを繰り返し、各レポ

machine-learning tensorflow neural-network gradient-descent multilabel-classification 2017-04-23

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