dbn（深度信念網路） 在訓練模型的過程中主要分為兩步：
第 1 步：分別單獨無監督地訓練每一層 rbm 網路,確保特徵向量對映到不同特徵空間時,都盡可能多地保留特徵資訊;
第 2 步：在 dbn 的最後一層設定 bp 網路,接收 rbm 的輸出特徵向量作為它的輸入特徵向量,有監督地訓練實體關係分類器.而且每一層 rbm 網路只能確保自身層內的 權值對該層特徵向量對映達到最優,並不是對整個 dbn 的特徵向量對映達到最優,所以反向傳播網路還將錯誤資訊自頂向下傳播至每一層 rbm,微調整個 dbn 網路.rbm 網路訓練模型的過程可以看作對乙個深層 bp 網路權值引數的初始化,使dbn 克服了 bp 網路因隨機初始化權值引數而容易陷入區域性最優和訓練時間長的缺點.
的訓練過程 模型訓練過程中累計auc
在平時計算auc的時候，大都是使用 sklearn.metrics.roc auc score 來計算。一般操作是將每個batch 出來的結果 拼接起來，然後扔到該函式中計算。但是如果測試集量級過大 比如 10億量級 每個樣本的 結果拼接起來之後至少需要 3g記憶體。這個開銷顯然不是我們想要的。有什...
在訓練的過程中降低學習率
隨著學習的進行，深度學習的學習速率逐步下降 為什麼比 固定的學習速率 得到的結果更加準確？如上圖所示，曲線代表損失值，小球一開始位於 1 處，假設學習速率設定為 v，那麼根據梯度下降，損失值將在 1 2 之間來回移動，無法到達最小值 3 處。要想到達 3 只能降低學習速率。keras中實現方法 le...
模型評估過程中，主要的驗證方法與優缺點。
holdout檢驗是最簡單也是最直接的驗證方法，它將原始的樣本隨機劃分成訓練機和驗證集兩部分，通常情況下我們把樣本按照70 30 的比例分成兩部分，70 用於模型的訓練，30 用於模型的驗證，包括繪製roc曲線，計算精確率和召回率等指標來評估模型效能。同時holdout的缺點也很明顯，即在驗證集上計...