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吴恩达 Andrew Ng

Hyperparameter Tuning

Tuning process

• $\alpha$ is the most important
• and then $\beta$ , hidden units, mini-batch size
• last layers, learning rate decay

Some advices

• Try random values, don’t use a grip, just sampling randomly
• Coarse to fine 由粗到细的搜索

Using an appropriate scale to pick hyperparameters

• 对于层数和隐藏单元数量，可以在一定范围内随机选取
• 对于 $\alpha$ ，取对数后再在数轴上随机选取
• 考虑 $1-\beta$
• 对于极小的变化也很敏感

Hyperparameters tuning in practice: Pandas vs. Caviar

• Re-evaluate occasionally
• Babysitting one model (panda)
• Training many models in parallel (caviar)
• 根据计算资源的情况选取不同的方式

Batch Normalization

Normalizing activations in a network

• 对于隐藏结点的输出也进行归一化
• 可以是对 $A^{[l]}$ 或者 $Z^{[l]}$ (隐藏层的)
• $Z_{norm}=\frac{Z-\mu}{\sqrt{\sigma\, ^2+\epsilon}}$ ，变为均值为0，方差为1的分布（$\epsilon$ 是个很小的数，防止分母为0的情况出现）
• $\tilde Z = \gamma\, Z_{norm}+\beta$ ，$、\gamma 、\beta$ 是需要学习的参数，改变其分布

Adding batch norm to a network

• tf.nn.batch_normalization()
• 计算完一层的输出Z后，接着归一化
• 加速学习
• batch norm handles data one mini-batch at a time

Why does batch norm work

• covariate shift
• 减少了隐藏单元的分布变化
• slight regularization effect

Softmax 回归

• 多分类
• generalization of logistic regression to more than two classes
• mapping from $Z$ to probability
• $dz=\hat y-y$ (back propagation)

Deep learning frameworks

Caffe、CNTK、DL4J、Keras、Lasagne、mxnet、PaddlePaddle、Tensorflow、Theano、Torch

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