筆記|李宏毅老師機(jī)器學(xué)習(xí)課程,視頻17Keras Demo2
《學(xué)習(xí)筆記》專欄·第20篇
文 | MLer
728字 | 2分鐘閱讀
【數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能】開通了機(jī)器學(xué)習(xí)群,大家可以相互學(xué)習(xí)和交流。請掃描下方二維碼,備注:姓名-ML,添加我為好友,誠邀你入群,一起進(jìn)步。
感謝李宏毅老師的分享,他的課程幫助我更好地學(xué)習(xí)、理解和應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)。李老師的網(wǎng)站:
http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/index.html。
這個學(xué)習(xí)筆記是根據(jù)李老師2017年秋季機(jī)器學(xué)習(xí)課程的視頻和講義做的記錄和總結(jié)。因為這個視頻是在Youtube上面,有些朋友可能無法觀看,我把它搬運(yùn)下來放在云盤上面,大家點擊閱讀原文,就可以直接在手機(jī)隨時隨地觀看了。再次,感謝李老師的付出和貢獻(xiàn)。
這門課,共有36個視頻,每個視頻播放的時間不一。我按著視頻播放的順序,觀看,聆聽和學(xué)習(xí),并結(jié)合講義,做學(xué)習(xí)筆記。我做學(xué)習(xí)筆記目的有三:
1 幫助自己學(xué)習(xí)和理解機(jī)器學(xué)習(xí)
2 記錄機(jī)器學(xué)習(xí)的重要知識、方法、原理和思想
3 為傳播機(jī)器學(xué)習(xí)做點事情
視頻17:Keras Demo2
一、Keras Demo2
李老師使用Keras深度學(xué)習(xí)框架在MNIST數(shù)據(jù)集做深度學(xué)習(xí)。
針對模型的性能分析,利用視頻16所講解的內(nèi)容,指導(dǎo)如何改善模型的性能。
第一步:訓(xùn)練集的性能怎么樣?
因為深度學(xué)習(xí)有時候,在訓(xùn)練階段,容易壞掉。所以,需要優(yōu)先考慮訓(xùn)練集上性能是否滿足期望。
我們可以在loss、batch_size、激活函數(shù)、優(yōu)化方法上、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、Normalization等進(jìn)行設(shè)計,觀察訓(xùn)練集上性能的變化。
第二步:測試集的性能怎么樣?
李老師重現(xiàn)這個問題的時候,在測試集上面添加噪聲,觀察測試集的效果。
發(fā)現(xiàn)效果急劇下降。
然后使用Dropout技術(shù)來做改善。
更詳細(xì)的內(nèi)容,請點擊閱讀原文,查看視頻。
朋友們,在學(xué)習(xí)中有什么問題或者想法,請加入機(jī)器學(xué)習(xí)群,大家一起討論,共同進(jìn)步。
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