PyTorch | 优化神经网络训练的17种方法
01 考虑换一种学习率 schedule学习率 schedule 的选择对模型的收敛速度和泛化能力有很大的影响。Leslie N. Smith 等人在论文《Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks》、《Super-Convergence: Very Fast Training of Neural Networks Using Lar....
深度学习与CV教程(7) | 神经网络训练技巧 (下)
作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/37本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/266声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer....
深度学习与CV教程(6) | 神经网络训练技巧 (上)
作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/37本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/265声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer....
图神经网络22-DGL实战：针对边分类任务的邻居采样训练方法
边分类/回归的训练与节点分类/回归的训练类似，但还是有一些明显的区别。定义邻居采样器和数据加载器用户可以使用和节点分类一样的邻居采样器 。sampler = dgl.dataloading.MultiLayerFullNeighborSampler(2)想要用DGL提供的邻居采样器做边分类，需要将其与:class:~dgl.dataloading.pytorch.EdgeDataLoader 结....
阿里云机器学习平台PAI与香港大学合作论文入选INFOCOM 2022，有效减少大规模神经网络训练时间
近日，阿里云机器学习平台 PAI 与香港大学吴川教授团队合作的论文”Efficient Pipeline Planning for Expedited Distributed DNN Training”入选 INFOCOM（IEEE International Conference on Computer Communications） 2022，论文提出了一个支持任意网络拓扑的同步流水线并行训....
Batch Size对神经网络训练的影响
在本文中，我们试图更好地理解批量大小对训练神经网络的影响。具体而言，我们将涵盖以下内容：什么是Batch Size？为什么Batch Size很重要？小批量和大批量如何凭经验执行？为什么大批量往往性能更差，如何缩小性能差距？ 什么是Batch Size？训练神经网络以最小化以下形式的损失函数：theta 代表模型参数m 是训练数据样本的数量i 的每个值代表一个单一的训练数据样本J_i ....
【PyTorch基础教程25】用Pytorch训练快速神经网络的9个技巧
事实上，你的模型可能还停留在石器时代的水平。估计你还在用32位精度或GASP（一般活动仿真语言） 训练，甚至可能只在单GPU上训练。如果市面上有99个加速指南，但你可能只看过1个？（没错，就是这样）。但这份终极指南，会一步步教你清除模型中所有的（GP模型）。这份指南的介绍从简单到复杂，一直介绍到你可以完成的大多数PITA修改，以充分利用你的网络。例子中会包括一些Pytorch代码和相关标记，可以....
神经网络与深度学习---验证集（测试集）准确率高于训练集准确率的原因
1.数据集太小，这样会导致数据集切分的时候不均匀，也就是说训练集和测试集的分布不均匀，如果模型能够正确地捕捉到数据内部的分布模式的话，就有可能造成训练集的内部方差大于验证集，会造成训练集的误差更大，这个时候就需要重新划分数据集，使其分布一样。2.模型正则化过多，比如训练时dropout过多，和验证时的模型相差较大，验证时是不会有dropout的。Dropout能基本上确保测试集的准确性最好，优于....
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