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如何使用优化器让训练网络更快——神经网络的奥秘

通过使用Numpy来创建神经网络,让我意识到有哪些因素影响着神经网络的性能。架构、超参数值、参数初始化,仅是其中的一部分,而这次我们将致力于对学习过程的速度有巨大影响的决策,以及所获得的预测的准确性—对优化策略的选择。我们会研究很多流行的优化器,研究它们的工作原理,并进行对比。 你在GitHub上可以找到所有代码: 机器学习算法的优化 优化是搜索用于最小化或最大化函数参数的过程。当我们训练机器学习模型的时候,通常使用间接优化。我们选择某种度量,如精确度或回调,来指示模型如何很好地解决给定问题。然而,我们正在优化一个不同的代价函数J(θ),并且希望把它最小化以提高我们关心的度量。当然,代价函数的选择通常与我们要解决的具体问题有关。本质上,它表明了我们离理想的解决方案有多远。 陷阱 结果证明,通常要找到最小的非凸代价函数并不容易,我们必须使用

编程王道,为「慢」不破

最近一段时间,在团队中我发现好多程序员,尤其是初级或者新手程序员常常犯得的错误都很初级,经常犯一些编程中的大忌。不是没有能力做好,而是做事不细心,我一直在给他们灌输一个思想,其实编程的核心和王道就是:慢就是快。都说天下武功,唯快不破。但是在编程的道路中,天下代码,而是:唯「慢」不破。 今天,我们就来谈谈新手程序员或者经验少的程序员常常犯得大忌是哪些,表现形式有哪些,以及如何避免的问题。 1、兵马未动,粮草先行 所谓兵马未动,粮草先行,就是讲做一件事之前一定要做够充分的准备工作。而很多程序员犯得大忌和表现形式就是:原型需求和整个产品的业务逻辑都没有搞明白之前,就开始动手了。边做边开始捋需求,对于前端程序员来讲,这还好说一点,但是对于后端的程序员来说,真的是大忌了。因为架构的设计,数据库的设计都是要依据这个产品的业务逻辑来实现的。 这里讲的编程王道,唯「慢」不破,指的是前期一定要花大量的时间来搞明白产品的需求和业务逻辑,不要着急动手去做代码的实现。 我感觉作为一个程序员来讲,在正式敲代码实现之前,搞明白产品需求和业务逻辑到确定数据库的设计和架构的设计,至少得占这个项目所有时间的 1/3 左...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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