Codex apparatus programmatum discendi saepe complexus est et satis confundit. In ea cimices deprehendendi et intensive opus est subsidii. Etiam simplicissimus gravem accessum requirunt ad architecturam retis, ponderum initializationem, optimam retis. Parvus error incommodas difficultates ducere potest.
Hic articulus est de algorithmo ad retiacula neural debugging tua.
Skillbox commendat: Cursus practicus .
admonemus; omnibus legentibus "Habr" - discount 10 rublorum cum scribendo in quavis Skillbox utens "Habr" codice promotivo.
Algorithmus quinque gradibus consistit:
- initium facilis;
- damnorum confirmatio;
- inter- pretatione eventus et nexus;
- diagnostica parametri;
- ditionis opus.
Si aliquid plus interesting tibi quam ceteris videtur, statim ad has sectiones transilire potes.
Securus satus
Retis neuralis cum architectura multiplici, regularizatione, et schedula discendi difficilior est debug quam regularis. Hic parum captiosus sumus, cum punctum ipsum indirecte ad debugging referatur, sed adhuc magna commendatio est.
Initium simplex est exemplar simpliciorem creare et in uno statuto (puncto) notitiarum instituere.
Primum exemplar simpliciorem creare possumus
Ut cito incipias, reticulum parvum creamus cum uno strato abscondito et deprime omnia quae recte operantur. Deinde exemplar paulatim inpedimus, dum singulas novae structurae suae aspectus (additional layer, parameter, etc.), promovemus.
Exemplar instituimus in una paro (puncto) notitiarum
Tamquam sanitatem vivam perceptum pro incepto tuo, uno vel duobus punctis notatis uti potes ad confirmandum an ratio recte laborat. Retis neuralis C% accurationem in disciplina et probatione ostendere debet. Si hoc non fit, vel exemplar nimis parvum est vel cimex iam habes.
Etsi omnia bene valent, exemplar unum vel plures epochae ante ieram para.
Damnum taxationem
Amissio aestimatio principalis est modus agendi exemplar excolere. Opus est ut damnum commodo quaestioni conveniat et ut functiones iacturae in scala recta aestimantur. Si plus uno genere utaris, fac ut sint omnes eiusdem ordinis et recte scalis.
Gravis est ut ad damna initiales attentent. Perscriptio quam comminus eventus actualis sit ad eventum exspectatum si exemplar cum coniectura temere incepit. IN' : " Fac tibi eventum quod exspectas cum incipe parametris paucis. Melius est ut statim notitias amissiones inspicias (cum gradu regularisationi ad nihilum redacto). Exempli gratia, pro CIFAR-10 cum classificante Softmax, speramus initialem iacturam esse 2.302 quia probabilitas sperata diffusa est 0,1 pro unoquoque genere (ex quo sunt 10 classes) et damnum Softmax est probabilis iniuriae negativae rectae classis. as ln (0.1) = 2.302."
Ad exemplum binarii, pro singulis generibus similis calculus simpliciter fit. Hic, exempli gratia, notitia est: 20% 0 scriptor et 80% 1's. Damnum initiale expectatum erit usque ad -0,2ln (0,5) -0,8ln (0,5) = 0,693147. Si effectus maior quam 1, indicabit pondera retis neuralis non recte librata vel data non normalizata.
Reperiens eventus intermedios et nexus
Ad reticulum neurale detrahendum, dynamica progressionum in retiaculis et partes singulorum intermediarum inter se connexas intelligere necesse est. Communes hic sunt errores, quos offendas:
- male expressions pro gradatim updates;
- pondus updates non applicantur;
- graduum exploding.
Si valores gradientes nullae sunt, hoc significat ratem discentium in optimizer nimis tardam esse, vel te invenisse falsam expressionem ad incrementum adaequationis.
Praeterea, necesse est ut monitores valorum functionum activationis, ponderum ac updates singulorum ordinum. Exempli gratia: magnitudo updates parametri (pondera et bias) .
Phaenomenon vocatur "Mori ReLU" or , cum ReLU neurons nullas evadet postquam magnum pondus negativum pro suis ponderibus discit. Neurona haec numquam rursus in aliqua parte in notitia incenduntur.
Gradientem inhibendo uti potes ad hos errores recognoscendos accedendo ad gradationem numerorum accessu utendo. Si prope est ad calculi calculi, tunc propagatio recte perficienda est. Ad reprehendo clivum creo, has magnas copias e CS231 reprehendo ΠΈ et cum De hoc argumento Andreas Nga.
visualising a neural network modi tres principalis indicat:
- Praeludia modi sunt simplices, quae communem structuram exemplarium eruditorum nobis ostendunt. Haec includunt output figurarum seu filorum singularum stratorum retis neuralis et parametri intra singulas tabulas.
- Activatio fundatur. In eis accipimus activationes singularum neuronum vel coetuum neuronum ad suas functiones intelligendas.
- Ex gradibus. Hae methodi tendunt ad gradientes manipulares, qui ab anteriore et posteriore formantur praetereuntis exemplaris disciplinae (including mappas salientias et mappas activitatis classium).
Plures sunt utilia instrumenta ad visualising actiones et nexus singulorum stratorum, exempli causa. ΠΈ .
Parameter diagnostica
Neural ligula multam parametri habent inter se mutuam, quae ipsum implicat. Profecto haec sectio subiectum est investigationis activae a peritis, ideo suggestiones inferiores considerari debent tantum ut consilium, principia a quibus aedificandi.
Sarcina magnitudine (batch size) - Si vis batch magnitudinis satis magnae esse ut aestimationes clivosas accurate erroris, sed parvae satis pro descensus stochastici gradientis (SGD) ad retiacula tua ordinanda. Moles parvae magnitudinum ducunt ad concursum rapidum propter strepitum in processu disciplinae et postea ad difficultates optimizandi. Hoc fusius describitur .
Doctrina rate - preme periculum deducet ad lentum concursum vel periculum haesitandi in loci minimis. Eodem tempore, princeps rate discendi causat ipsum disiunctionem, quia periculo saliendo per altum sed angusta pars amissionis munus. Utere celeritate scheduling ad minuendum ipsum dum network neurallem exercens. Usque ad diem cum CS231n .
Clipping Gradienteβ - Gradimenta torulo parametri in backpropagationem ad valorem maximi vel normae marginales. Utile ad sollicitudines quaslibet graduum explodendis in tribus punctis incurrere licet.
Batch ordinationem - Solebant normalizare input notitias cuiusque tabulae, quae nobis sinit problema covariatae trabeae internae solvere. Si Dropout et Batch Norma simul uteris, .
Descensus stochastic clivus (SGD) - plures sunt varietates SGD quae momentum utuntur, rates accommodandae discendi et methodi Nesterov. Nulla tamen earum claram habet utilitatem in terminis utriusque discendi efficaciam et generalitatem.).
Ordinationis - pendet ad exemplar generale aedificandum, cum poenam addit ad exemplar multiplicitatis vel extremae valoris parametri. Haec via est ad exemplar discidii minuendi sine insigniter augendo studio. More .
Ad omnia te ipsum aestimare, debes regularisation inactivandi et te clivom notitiae detrimentum cohibe.
Omisso est alius modus streamlining vestri network ne obstructio. In disciplina, dropout exercetur solum conservando activitates neuronis cum quadam probabilitate p (hyperparametri) vel eam ad ponendum in casu opposito. Quam ob rem, reticulum parametrorum diversum subsetarium uti debet pro cuiusque disciplinae batch, quae mutationes quasdam in parametris quae dominantur fiunt.
Maximus: Si ordinationem et dropout et massam uteris, diligenter de harum operationum ordine vel etiam simul uteris. Haec omnia adhuc actuose discussa et suppleta sunt. Duae hic disputationes de hoc argumento sunt ΠΈ .
Imperium opus
De documentis laboris et experimentis est. Si nihil documenti facias, oblivisci potes, exempli gratia, quae doctrina rate vel genere pondera adhibeantur. Propter imperium, experimenta priora facillime intueri potes ac effingere. Hoc tibi permittit ut numerum duplicatorum experimentorum minuas.
Documenta autem manualis difficilis labor fieri potest in magno operis volumine. Hoc est ubi instrumenta quasi Comet.ml ingrediuntur ut adiuvet te automatice stipes datastae, codicem mutationes, historiam experimentalem et exempla productionis, inter praecipuas informationes de tuo exemplari (hyperparametris, exemplaribus metricis faciendis, et informationibus environmental).
Retis neuralis perquam sensilis esse potest ad parvas mutationes, et hoc ad guttam exemplorum perficiendi deducet. Vestigia et documenta operis tui primus gradus potes capere ad normas tuas ambitus ac formandas.
Spero hanc postem initium esse tibi posse ut reticulum neurale tuum debugging incipias.
Skillbox commendat:
- Duo annorum cursum .
- Online cursum .
- Cursus practicus .
Source: www.habr.com