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在 TensorFlow.org 上查看在 Google Colab 中运行 在 Github 上查看源代码下载笔记本
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"## 设置" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "9FklhSI0Gg9R" }, "source": [ "在开始之前，请导入必要的软件包：" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 3, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-08T00:10:16.254078Z", "iopub.status.busy": "2023-11-08T00:10:16.253657Z", "iopub.status.idle": "2023-11-08T00:10:18.791149Z", "shell.execute_reply": "2023-11-08T00:10:18.790386Z" }, "id": "5pZ8A2liqvgk" }, "outputs": [ { "name": "stderr", "output_type": "stream", "text": [ "2023-11-08 00:10:16.711022: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:9261] Unable to register cuDNN factory: Attempting to register factory for plugin cuDNN when one has already been registered\n", "2023-11-08 00:10:16.711068: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_fft.cc:607] Unable to register cuFFT factory: Attempting to register factory for plugin cuFFT when one has already been registered\n", "2023-11-08 00:10:16.712774: E 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方法来确保加载器无需每个周期都需要从文件重新读取数据。" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 14, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-08T00:17:39.489391Z", "iopub.status.busy": "2023-11-08T00:17:39.488884Z", "iopub.status.idle": "2023-11-08T00:17:39.499728Z", "shell.execute_reply": "2023-11-08T00:17:39.499123Z" }, "id": "H8H_ZzpBOOk-" }, "outputs": [], "source": [ "validate_ds = packed_ds.take(N_VALIDATION).cache()\n", "train_ds = packed_ds.skip(N_VALIDATION).take(N_TRAIN).cache()" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 15, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-08T00:17:39.502996Z", "iopub.status.busy": "2023-11-08T00:17:39.502490Z", "iopub.status.idle": "2023-11-08T00:17:39.506856Z", "shell.execute_reply": "2023-11-08T00:17:39.506286Z" }, "id": "9zAOqk2_Px7K" }, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "" ] }, "execution_count": 15, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "train_ds" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "6PMliHoVO3OL" }, "source": [ "这些数据集会返回单个样本。使用 `Dataset.batch` 方法创建适当大小的批次进行训练。在创建批次之前，还要记得在训练集上使用 `Dataset.shuffle` 和 `Dataset.repeat`。" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 16, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-08T00:17:39.510357Z", "iopub.status.busy": "2023-11-08T00:17:39.509774Z", "iopub.status.idle": "2023-11-08T00:17:39.519863Z", "shell.execute_reply": "2023-11-08T00:17:39.519252Z" }, "id": "Y7I4J355O223" }, "outputs": [], "source": [ "validate_ds = validate_ds.batch(BATCH_SIZE)\n", "train_ds = train_ds.shuffle(BUFFER_SIZE).repeat().batch(BATCH_SIZE)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "lglk41MwvU5o" }, "source": [ "## 演示过拟合\n", "\n", "要避免过拟合，最简单的方法是从小模型开始。小模型是指具有少量可学习参数（由层数和每层的单元数决定）的模型。在深度学习中，模型中可学习参数的数量通常被称为模型的“容量”。\n", "\n", "凭直觉来看，模型的参数越多，“记忆容量”就越大，于是就能够轻松学习训练样本与其目标之间的字典式完美映射（这种映射没有任何泛化能力），但这在对以前未曾见过的数据进行预测时毫无用处。\n", "\n", "请务必牢记：深度学习模型往往擅长拟合训练数据，但真正的挑战是泛化而非拟合。\n", "\n", "另一方面，如果网络的记忆资源有限，便无法轻松学习映射。为了使损失最小化，它必须学习具有更强预测能力的压缩表示。同时，如果模型太小，则很难与训练数据拟合。我们需要找到“容量过剩”和“容量不足”之间的平衡点。\n", "\n", "遗憾的是，没有什么神奇的公式可以确定模型的正确大小或架构（层数或每层的正确大小）。您必须用一系列不同的架构进行试验。\n", "\n", "要找到合适的模型大小，最好先使用相对较少的层和参数，然后增加层的大小或添加新层，直到看到返回的验证损失逐渐减小。\n", "\n", "先从仅使用密集连接层 (`tf.keras.layers.Dense`) 作为基线的简单模型开始，然后创建更大的模型并进行对比。" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "_ReKHdC2EgVu" }, "source": [ "### 训练过程" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "pNzkSkkXSP5l" }, "source": [ "如果在训练期间逐渐减小学习率，许多模型的训练效果会更好。请使用 `tf.keras.optimizers.schedules` 随着时间的推移减小学习率：" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 17, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-08T00:17:39.523511Z", "iopub.status.busy": "2023-11-08T00:17:39.522998Z", "iopub.status.idle": "2023-11-08T00:17:39.526772Z", "shell.execute_reply": "2023-11-08T00:17:39.526176Z" }, "id": "LwQp-ERhAD6F" }, "outputs": [], "source": [ "lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.InverseTimeDecay(\n", " 0.001,\n", " 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此实现的工作方式是在模型的损失中添加权重惩罚，然后应用标准的优化程序。\n", "\n", "还有一种方式，也就是仅在原始损失上运行优化器，然后在应用计算步骤的同时，优化器也应用一些权重衰减。此“解耦权重衰减”在 `tf.keras.optimizers.Ftrl` 和 `tfa.optimizers.AdamW` 等优化器中使用。" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "HmnBNOOVxiG8" }, "source": [ "### 添加随机失活\n", "\n", "随机失活是一种最有效、最常用的神经网络正则化技术，由 Hinton 和他在多伦多大学的学生共同开发。\n", "\n", "随机失活的直观解释是，由于网络中的单个节点不能依赖其他节点的输出，所以每个节点必须输出对自己有用的特征。\n", "\n", "应用于层时，随机失活会在训练期间对该层的多个输出特征进行随机“失活”（即设置为零）。例如，在训练期间，给定的层通常会为给定的输入样本返回一个 `[0.2, 0.5, 1.3, 0.8, 1.1]` 向量；应用随机失活后，该向量会有一些随机分布的零条目，例如 `[0, 0.5, 1.3, 0, 1.1]`。\n", "\n", "“随机失活率”是指被清零的特征的比率；它通常设置为 0.2 到 0.5 之间。在测试时，没有单元会被随机失活，而是根据一个等于随机失活率的系数将层的输出值按比例缩小，进而实现平衡（因为会有更多单元在训练时被激活）。\n", "\n", "在 Keras 中，您可以通过 `tf.keras.layers.Dropout` 层在网络中引入随机失活，该层将应用于前一层的输出。\n", "\n", "向网络中添加两个随机失活层，检查它们在减少过拟合方面的表现：" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 37, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-08T00:21:53.383834Z", "iopub.status.busy": "2023-11-08T00:21:53.383567Z", 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