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在致力于深度學(xué)習模型的可解釋性。 在本篇文章中，我們講解深度學(xué)習可解釋性領(lǐng)域中的一個重要方向，模型可視化分析。 1 為什么要研究模型可視化 深度學(xué)習模型在很多領(lǐng)域中都得到了廣泛應(yīng)用，但是其可解釋性相關(guān)的研究并未完全完善。對于一些敏感領(lǐng)域，如金融行業(yè)，我們不僅需要可靠的模型，還需要
第8層：FC-SoftmaxCaffe AlexNet實現(xiàn)模型結(jié)構(gòu)如下：模型創(chuàng)新點：1. 使用新的激活函數(shù)Relu在Relu被使用之前，廣泛使用的激活函數(shù)是tanh,sigmodtanh:sigmod:（為什么要使用Relu）tanh sigmod這兩個激活函數(shù)的問題：存在梯度彌散，模型收斂較慢的問題，且無法表征非
雖然modelarts能夠幫助我們在線上完成深度學(xué)習的模型，但是訓(xùn)練好的深度學(xué)習模型是怎么部署的
者目標等），再到更高層的目標、目標的行為等，即底層特征組合成了高層特征，由低到高的特征表示越來越抽象。深度學(xué)習借鑒的這個過程就是建模的過程。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為3類，前饋深度網(wǎng)絡(luò)(feed-forwarddeep networks, FFDN)，由多個編碼器層疊加而成，如多層感知機(multi-layer
目標等），再到更高層的目標、目標的行為等，即底層特征組合成了高層特征，由低到高的特征表示越來越抽象。深度學(xué)習借鑒的這個過程就是建模的過程。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為3類：1.前饋深度網(wǎng)絡(luò)(feed-forwarddeep networks, FFDN)，由多個編碼器層疊加而成，如多層感知機(multi-layer
長短期記憶（Long short-term memory, LSTM）是一種特殊的RNN，主要是為了解決長序列訓(xùn)練過程中的梯度消失和梯度爆炸問題。簡單來說，就是相比普通的RNN，LSTM能夠在更長的序列中有更好的表現(xiàn)。
常見的模型壓縮方法有以下幾種： 模型蒸餾 Distillation，使用大模型的學(xué)到的知識訓(xùn)練小模型，從而讓小模型具有大模型的泛化能力 量化 Quantization，降低大模型的精度，減小模型 剪枝 Pruning，去掉模型中作用比較小的連接 參數(shù)共享，
decomposition）是解釋學(xué)習算法泛化性能的一種重要工具。 泛化誤差可分解為偏差、方差與噪聲，泛化性能是由學(xué)習算法的能力、數(shù)據(jù)的充分性以及學(xué)習任務(wù)本身的難度所共同決定的。 偏差：度量了學(xué)習算法的期望預(yù)測與真實結(jié)果的偏離程度，即刻畫了學(xué)習算法本身的擬合能力 方差：度量了同樣
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：深度學(xué)習的模型有很多，目前開發(fā)者最常用的深度學(xué)習模型與架構(gòu)包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)、深度置信網(wǎng)絡(luò) (DBN)、受限玻爾茲曼機 (RBM)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN & LSTM & GRU)、遞歸張量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNTN)、自動編碼器 (AutoEncoder)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)
型的深度學(xué)習模型有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( convolutional neural network)、DBN和堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)(stacked auto-encoder network)模型等，下面對這些模型進行描述。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 在無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練出現(xiàn)之前，訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常非常困難
深度學(xué)習模型的能力是訓(xùn)練數(shù)據(jù)、算法設(shè)計（模型架構(gòu)）和算力三者共同作用的結(jié)果，各自的作用不同，且相互依賴。1. 訓(xùn)練數(shù)據(jù)：能力的“原材料”• 作用：數(shù)據(jù)是模型學(xué)習的直接來源，決定了模型能學(xué)到什么。數(shù)據(jù)的質(zhì)量（標注準確性、噪聲）、多樣性（覆蓋場景）和規(guī)模直接影響模型的泛化能力。• 例
可能會導(dǎo)致模型在訓(xùn)練過程中產(chǎn)生振蕩，無法收斂甚至錯過最優(yōu)解；而學(xué)習率過小，則會使模型收斂速度過慢?？梢圆捎脛討B(tài)調(diào)整學(xué)習率的策略，如學(xué)習率衰減。隨著訓(xùn)練的進行，逐漸降低學(xué)習率，這樣在訓(xùn)練初期可以利用較大的學(xué)習率快速接近最優(yōu)解，而在后期則通過較小的學(xué)習率來進行精細調(diào)整，以達到更好的
”問題，作者提出MetaHIN模型。MetaHIN在模型層面探索了元學(xué)習的能力，同時在數(shù)據(jù)層面研究了異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)的表達能力。在MetaHIN中，作者提出使用多方面的語義上下文來增強每個用戶的任務(wù)，因此設(shè)計了一種新穎的語義增強型任務(wù)構(gòu)建器，用于在元學(xué)習場景中捕獲異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)中的語義
aggregating）是通過結(jié)合幾個模型降低泛化誤差的技術(shù)(Breiman, 1994)。主要想法是分別訓(xùn)練幾個不同的模型，然后讓所有模型表決測試樣例的輸出。這是機器學(xué)習中常規(guī)策略的一個例子，被稱為模型平均（model averaging）。采用這種策略的技術(shù)被稱為集成方法。模型平均（model
很快被作為深度學(xué)習的標準工具應(yīng)用在了各種場合。BN**雖然好，但是也存在一些局限和問題，諸如當BatchSize太小時效果不佳、對RNN等**絡(luò)無法有效應(yīng)用BN等。針對BN的問題，最近兩年又陸續(xù)有基于BN思想的很多改進Normalization模型被提出。BN是深度學(xué)習進展中里程
移動端模型必須滿足模型尺寸小、計算復(fù)雜度低、電池耗電量低、下發(fā)更新部署靈活等條件。模型壓縮和加速是兩個不同的話題，有時候壓縮并不一定能帶來加速的效果，有時候又是相輔相成的。壓縮重點在于減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量，加速則側(cè)重在降低計算復(fù)雜度、提升并行能力等。模型壓縮和加速可以從多個角度來優(yōu)化。總體來看，個人認為主要分為三個層次：1
教程總體簡介：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、4.2 詞嵌入與NLP、學(xué)習目標、4.3 seq2seq與Attention機制、總結(jié)、每日作業(yè)、5.1 生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)、高級主題、5.2 自動編碼器、在職高新課-深度學(xué)習、要求、目標、課程安排、環(huán)境要求、1.1 深度學(xué)習介紹、深度學(xué)習與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、1
深度學(xué)習源于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，可理解為深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過它可以獲得深層次的特征表示，免除人工選取特征的繁復(fù)冗雜和高維數(shù)據(jù)的維度災(zāi)難問題。目前較為公認的深度學(xué)習的基本模型包括： 基于受限玻爾茲曼機(Restricted Boltzmann Machine，RBM)的深度信念網(wǎng)絡(luò)(Deep
主導(dǎo)的過擬合。正則化的目標是使模型從第三種情況轉(zhuǎn)化為第二種情況。在實踐中，過于復(fù)雜的模型族不一定包括目標函數(shù)或真實數(shù)據(jù)生成過程，甚至也不包括近似過程。我們幾乎從未知曉真實數(shù)據(jù)的生成過程，所以我們永遠不知道被估計的模型族是否包括生成過程。然而，深度學(xué)習算法的大多數(shù)應(yīng)用都是針對這樣的
學(xué)習率調(diào)整策略學(xué)習率（Learning Rate）是優(yōu)化過程中最關(guān)鍵的超參數(shù)之一。選擇合適的學(xué)習率能夠有效提升模型的收斂速度并避免陷入局部最優(yōu)。2.1 學(xué)習率衰減（Learning Rate Decay）使用學(xué)習率衰減可以讓訓(xùn)練初期有較大的步長，而后期降低步長，提高收斂精度。import
