DeepLearning.ai深度学习课程笔记
  • Introduction
  • 第一门课 神经网络和深度学习(Neural-Networks-and-Deep-Learning)
    • 第一周:深度学习引言(Introduction to Deep Learning)
      • 1.1 神经网络的监督学习(Supervised Learning with Neural Networks)
      • 1.2 为什么神经网络会流行?(Why is Deep Learning taking off?)
    • 第二周:神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming)
      • 2.1 二分类(Binary Classification)
      • 2.2 逻辑回归(Logistic Regression)
      • 2.3 逻辑回归的代价函数(Logistic Regression Cost Function)
      • 2.4 逻辑回归的梯度下降(Logistic Regression Gradient Descent)
      • 2.5 梯度下降的例子(Gradient Descent on m Examples)
      • 2.6 向量化 logistic 回归的梯度输出(Vectorizing Logistic Regression’s Gradient Output)
      • 2.7 (选修)logistic 损失函数的解释(Explanation of logistic regression cost function )
      • Logistic Regression with a Neural Network mindset 代码
      • lr_utils.py
    • 第三周:浅层神经网络(Shallow neural networks)
      • 3.1 神经网络概述(Neural Network Overview)
      • 3.2 神经网络的表示(Neural Network Representation )
      • 3.3 计算一个神经网络的输出(Computing a Neural Network's output )
      • 3.4 多样本向量化(Vectorizing across multiple examples )
      • 3.5 激活函数(Activation functions)
      • 3.6 为什么需要( 非线性激活函数?(why need a nonlinear activation function?)
      • 3.7 激活函数的导数(Derivatives of activation functions )
      • 3.8 神经网络的梯度下降(Gradient descent for neural networks)
      • 3.9 (选修)直观理解反向传播(Backpropagation intuition )
      • 3.10 随机初始化(Random+Initialization)
      • Planar data classification with one hidden layer
      • planar_utils.py
      • testCases.py
    • 第四周:深层神经网络(Deep Neural Networks)
      • 4.1 深层神经网络(Deep L-layer neural network)
      • 4.2 前向传播和反向传播(Forward and backward propagation)
      • 4.3 深层网络中的前向传播(Forward propagation in a Deep Network )
      • 4.4 为什么使用深层表示?(Why deep representations?)
      • 4.5 搭建神经网络块(Building blocks of deep neural networks)
      • 4.6 参数 VS 超参数(Parameters vs Hyperparameters)
      • Building your Deep Neural Network Step by Step
      • dnn_utils.py
      • testCases.py
      • Deep Neural Network Application
      • dnn_app_utils.py
  • 第二门课 改善深层神经网络:超参数调试、 正 则 化 以 及 优 化 (Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regulariza
    • 第二门课 改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化(Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and
      • 第一周:深度学习的实用层面(Practical aspects of Deep Learning)
        • 1.1 训练,验证,测试集(Train / Dev / Test sets)
        • 1.2 偏差,方差(Bias /Variance)
        • 1.3 机器学习基础(Basic Recipe for Machine Learning)
        • 1.4 正则化(Regularization)
        • 1.5 为什么正则化有利于预防过拟合呢?(Why regularization reduces overfitting?)
        • 1.6 dropout 正则化(Dropout Regularization)
        • 1.7 理解 dropout(Understanding Dropout)
        • 1.8 其他正则化方法(Other regularization methods)
        • 1.9 归一化输入(Normalizing inputs)
        • 1.10 梯度消失/梯度爆炸(Vanishing / Exploding gradients)
        • 1.11 神经网络的权重初始化(Weight Initialization for Deep Networks)
        • 1.12 梯度的数值逼近(Numerical approximation of gradients)
        • 1.13 梯度检验(Gradient checking)
        • 1.14 梯度检验应用的注意事项(Gradient Checking Implementation Notes)
        • Initialization
        • Gradient Checking
        • Regularization
        • reg_utils.py
        • testCases.py
      • 第二周:优化算法 (Optimization algorithms)
        • 2.1 Mini-batch 梯度下降(Mini-batch gradient descent)
        • 2.2 理解 mini-batch 梯度下降法(Understanding mini-batch gradient descent)
        • 2.3 指数加权平均数(Exponentially weighted averages)
        • 2.4 理解指数加权平均数(Understanding exponentially weighted averages )
        • 2.5 指 数 加 权 平 均 的 偏 差 修 正 ( Bias correction in exponentially weighted averages )
        • 2.6 动量梯度下降法(Gradient descent with Momentum )
        • 2.7 RMSprop( root mean square prop)
        • 2.8 Adam 优化算法(Adam optimization algorithm)
        • 2.9 学习率衰减(Learning rate decay)
        • 2.10 局部最优的问题(The problem of local optima)
        • Optimization
        • opt_utils.py
        • testCases.py
      • 第 三 周 超 参 数 调 试 、 Batch 正 则 化 和 程 序 框 架 (Hyperparameter tuning)
        • 3.1 调试处理(Tuning process)
        • 3.2 为超参数选择合适的范围(Using an appropriate scale to pick hyperparameters)
        • 3.3 超参数训练的实践: Pandas VS Caviar(Hyperparameters tuning in practice: Pandas vs. Caviar)
        • 3.4 归一化网络的激活函数( Normalizing activations in a network)
        • 3.5 将 Batch Norm 拟合进神经网络(Fitting Batch Norm into a neural network)
        • 3.6 Batch Norm 为什么奏效?(Why does Batch Norm work?)
        • 3.7 测试时的 Batch Norm(Batch Norm at test time)
        • 3.8 Softmax 回归(Softmax regression)
        • 3.9 训练一个 Softmax 分类器(Training a Softmax classifier)
        • tensorflow tutorial
        • improv_utils.py
        • tf_utils.py
  • 第三门课 结构化机器学习项目(Structuring Machine Learning Projects)
    • 第三门课 结构化机器学习项目(Structuring Machine Learning Projects)
      • 第一周 机器学习(ML)策略(1)(ML strategy(1))
        • 1.1 为什么是 ML 策略?(Why ML Strategy?)
        • 1.2 正交化(Orthogonalization)
        • 1.3 单一数字评估指标(Single number evaluation metric)
        • 1.4 满足和优化指标(Satisficing and optimizing metrics)
        • 1.5 训练/开发/测试集划分(Train/dev/test distributions)
        • 1.6 开发集和测试集的大小(Size of dev and test sets)
        • 1.7 什么时候该改变开发/测试集和指标?(When to change dev/test sets and metrics)
        • 1.8 为什么是人的表现?( Why human-level performance?)
        • 1.9 可避免偏差(Avoidable bias)
        • 1.10 理解人的表现(Understanding human-level performance)
        • 1.11 超过人的表现(Surpassing human- level performance)
        • 1.12 改善你的模型的表现(Improving your model performance)
      • 第二周:机器学习策略(2)(ML Strategy (2))
        • 2.1 进行误差分析(Carrying out error analysis)
        • 2.2 清楚标注错误的数据(Cleaning up Incorrectly labeled data)
        • 2.3 快速搭建你的第一个系统,并进行迭代(Build your first system quickly, then iterate)
        • 2.4 在不同的划分上进行训练并测试(Training and testing on different distributions)
        • 2.5 不匹配数据划分的偏差和方差(Bias and Variance with mismatched data distributions)
        • 2.6 定位数据不匹配(Addressing data mismatch)
        • 2.7 迁移学习(Transfer learning)
        • 2.8 多任务学习(Multi-task learning)
        • 2.9 什么是端到端的深度学习?(What is end-to-end deep learning?)
        • 2.10 是否要使用端到端的深度学习?(Whether to use end-to-end learning?)
  • 第四门课 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)
    • 第四门课 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)
      • 第一周 卷积神经网络(Foundations of Convolutional Neural Networks)
        • 1.1 计算机视觉(Computer vision)
        • 1.2 边缘检测示例(Edge detection example)
        • 1.3 更多边缘检测内容(More edge detection)
        • 1.4 Padding
        • 1.5 卷积步长(Strided convolutions)
        • 1.6 三维卷积(Convolutions over volumes)
        • 1.7 单层卷积网络(One layer of a convolutional network)
        • 1.8 简单卷积网络示例(A simple convolution network example)
        • 1.9 池化层(Pooling layers)
        • 1.10 卷积神经网络示例(Convolutional neural network example)
        • 1.11 为什么使用卷积?(Why convolutions?)
        • Convolution model Step by Step
        • Convolutional Neural Networks: Application
        • cnn_utils
      • 第二周 深度卷积网络:实例探究(Deep convolutional models: case studies)
        • 2.1 经典网络(Classic networks)
        • 2.2 残差网络(Residual Networks (ResNets))
        • 2.3 残差网络为什么有用?(Why ResNets work?)
        • 2.4 网络中的网络以及 1×1 卷积(Network in Network and 1×1 convolutions)
        • 2.5 谷歌 Inception 网络简介(Inception network motivation)
        • 2.6 Inception 网络(Inception network)
        • 2.7 迁移学习(Transfer Learning)
        • 2.8 数据扩充(Data augmentation)
        • 2.9 计算机视觉现状(The state of computer vision)
        • Residual Networks
        • Keras tutorial - the Happy House
        • kt_utils.py
      • 第三周 目标检测(Object detection)
        • 3.1 目标定位(Object localization)
        • 3.2 特征点检测(Landmark detection)
        • 3.3 目标检测(Object detection)
        • 3.4 卷积的滑动窗口实现(Convolutional implementation of sliding windows)
        • 3.5 Bounding Box预测(Bounding box predictions)
        • 3.6 交并比(Intersection over union)
        • 3.7 非极大值抑制(Non-max suppression)
        • 3.8 Anchor Boxes
        • 3.9 YOLO 算法(Putting it together: YOLO algorithm)
        • 3.10 候选区域(选修)(Region proposals (Optional))
        • Autonomous driving application - Car detection
        • yolo_utils.py
      • 第四周 特殊应用:人脸识别和神经风格转换(Special applications: Face recognition &Neural style transfer)
        • 4.1 什么是人脸识别?(What is face recognition?)
        • 4.2 One-Shot学习(One-shot learning)
        • 4.3 Siamese 网络(Siamese network)
        • 4.4 Triplet 损失(Triplet 损失)
        • 4.5 面部验证与二分类(Face verification and binary classification)
        • 4.6 什么是深度卷积网络?(What are deep ConvNets learning?)
        • 4.7 代价函数(Cost function)
        • 4.8 内容代价函数(Content cost function)
        • 4.9 风格代价函数(Style cost function)
        • 4.10 一维到三维推广(1D and 3D generalizations of models)
        • Art Generation with Neural Style Transfer
        • nst_utils.py
        • Face Recognition for the Happy House
        • fr_utils.py
        • inception_blocks.py
  • 第五门课 序列模型(Sequence Models)
    • 第五门课 序列模型(Sequence Models)
      • 第一周 循环序列模型(Recurrent Neural Networks)
        • 1.1 为什么选择序列模型?(Why Sequence Models?)
        • 1.2 数学符号(Notation)
        • 1.3 循环神经网络模型(Recurrent Neural Network Model)
        • 1.4 通过时间的反向传播(Backpropagation through time)
        • 1.5 不同类型的循环神经网络(Different types of RNNs)
        • 1.6 语言模型和序列生成(Language model and sequence generation)
        • 1.7 对新序列采样(Sampling novel sequences)
        • 1.8 循环神经网络的梯度消失(Vanishing gradients with RNNs)
        • 1.9 GRU单元(Gated Recurrent Unit(GRU))
        • 1.10 长短期记忆(LSTM(long short term memory)unit)
        • 1.11 双向循环神经网络(Bidirectional RNN)
        • 1.12 深层循环神经网络(Deep RNNs)
        • Building your Recurrent Neural Network
        • rnn_utils.py
        • Dinosaurus Island -- Character level language model final
        • utils.py
        • shakespeare_utils.py
        • Improvise a Jazz Solo with an LSTM Network
      • 第二周 自然语言处理与词嵌入(Natural Language Processing and Word Embeddings)
        • 2.1 词汇表征(Word Representation)
        • 2.2 使用词嵌入(Using Word Embeddings)
        • 2.3 词嵌入的特性(Properties of Word Embeddings)
        • 2.4 嵌入矩阵(Embedding Matrix)
        • 2.5 学习词嵌入(Learning Word Embeddings)
        • 2.6 Word2Vec
        • 2.7 负采样(Negative Sampling)
        • 2.8 GloVe 词向量(GloVe Word Vectors)
        • 2.9 情感分类(Sentiment Classification)
        • 2.10 词嵌入除偏(Debiasing Word Embeddings)
        • Operations on word vectors
        • w2v_utils.py
        • Emojify
        • emo_utils.py
      • 第三周 序列模型和注意力机制(Sequence models & Attention mechanism)
        • 3.1 基础模型(Basic Models)
        • 3.2 选择最可能的句子(Picking the most likely sentence)
        • 3.3 集束搜索(Beam Search)
        • 3.4 改进集束搜索(Refinements to Beam Search)
        • 3.5 集束搜索的误差分析(Error analysis in beam search)
        • 3.6 Bleu 得分(选修)(Bleu Score (optional))
        • 3.7 注意力模型直观理解(Attention Model Intuition)
        • 3.8注意力模型(Attention Model)
        • 3.9语音识别(Speech recognition)
        • 3.10触发字检测(Trigger Word Detection)
        • Neural machine translation with attention
        • nmt_utils.py
        • Trigger word detection
        • td_utils.py
Powered by GitBook
On this page

Was this helpful?

  1. 第二门课 改善深层神经网络:超参数调试、 正 则 化 以 及 优 化 (Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regulariza
  2. 第二门课 改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化(Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and
  3. 第二周:优化算法 (Optimization algorithms)

2.2 理解 mini-batch 梯度下降法(Understanding mini-batch gradient descent)

Previous2.1 Mini-batch 梯度下降(Mini-batch gradient descent)Next2.3 指数加权平均数(Exponentially weighted averages)

Last updated 6 years ago

Was this helpful?

Batch gradient descent和Mini-batch gradient descent的cost曲线:

对于一般的神经网络模型,使用Batch gradient descent,随着迭代次数增加,cost是不断减小的。而使用Mini-batch gradient descent,随着在不同的mini-batch上迭代训练,其cost不是单调下降,而是受类似noise的影响,出现振荡。但整体的趋势是下降的,最终也能得到较低的cost值

出现细微振荡的原因是不同的mini-batch之间是有差异的。可能第一个子集(X{1},Y{1})(X^{\{1\}},Y^{\{1\}})(X{1},Y{1})是好的子集,而第二个子集(X{2},Y{2})(X^{\{2\}},Y^{\{2\}})(X{2},Y{2})包含了一些噪声noise。出现细微振荡是正常的

蓝色的线代表Batch gradient descent,紫色的线代表Stachastic gradient descent。Batch gradient descent会比较平稳地接近全局最小值,但因为使用了所有m个样本,每次前进的速度有些慢。Stachastic gradient descent每次前进速度很快,但路线曲折,有较大的振荡,最终会在最小值附近来回波动,难达到最小值。而且在数值处理上不能使用向量化的方法来提高运算速度

mini-batch size不能设置得太大(Batch gradient descent),也不能设置得太小(Stachastic gradient descent)。相当于结合了Batch gradient descent和Stachastic gradient descent各自的优点,既能使用向量化优化算法,又能较快速地找到最小值。mini-batch gradient descent的梯度下降曲线如下图绿色所示,每次前进速度较快,且振荡较小,基本能接近全局最小值。

  • 总体样本数量m很大时,建议将样本分成许多mini-batches。推荐常用的mini-batch size为64,128,256,512。都是2的幂。原因是计算机存储数据一般是2的幂,这样设置可以提高运算速度

从训练集(X,Y)中构建小批量

  • 分区(Partition):将混洗(X,Y)分区为小批量mini_batch_size(此处为64)。训练示例的数量并非总是可以被mini_batch_size整除。最后一个小批量可能会更小

如果mini-batch size=m,即为Batch gradient descent,只包含一个子集为(X{1},Y{1})=(X,Y)(X^{\{1\}},Y^{\{1\}})=(X,Y)(X{1},Y{1})=(X,Y);

如果mini-batch size=1,即为Stachastic gradient descent,每个样本就是一个子集(X{1},Y{1})=(x(i),y(i))(X^{\{1\}},Y^{\{1\}})=(x^{(i)},y^{(i)})(X{1},Y{1})=(x(i),y(i)),共有m个子集

总体样本数量m不太大时,例如m≤2000m\leq2000m≤2000,建议直接使用Batch gradient descent

mini-batch 中确保 X{t}X{\{t\}}X{t} 和Y{t}Y{\{t\}}Y{t}要符合 CPU/GPU 内存,取决于应用方向以及训练集的大小。如果处理的 mini-batch 和 CPU/GPU 内存不相符,不管用什么方法处理数据,算法的表现都急转直下变得惨不忍睹

随机洗牌(Shuffle):创建训练集(X,Y)的混洗版本,X和Y的每一列代表一个训练示例。随机混洗是在X和Y之间同步完成的。这样在混洗之后第iii列的X对应的例子就是Y第iii列中的标签。混洗步骤可确保将示例随机分成不同的小批次