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基于深度学习的图像数据增强研究综述摘要：近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了重大突破。
图像数据增强作为一种提高神经网络性能的有效方法，在图像分类、目标检测等任务中被广泛应用。
本文综述了基于深度学习的图像数据增强技术的研究现状和发展趋势，包括数据扩增方法、生成对抗网络、自监督学习等。
通过对这些方法的分析和比较，整理出图像数据增强在深度学习中的应用场景和优势。
最后，对未来进行了展望，并提出了一些可能的研究方向。
1. 引言深度学习技术的发展为图像数据增强提供了新的空间。
在深度神经网络训练过程中，数据增强不仅能提高模型的鲁棒性，还可以有效缓解因样本不平衡和过拟合而引发的问题。
因此，基于深度学习的图像数据增强引起了广泛的研究兴趣。
2. 数据扩增方法数据扩增是图像数据增强的基础。
在深度学习中，数据扩增方法主要包括平移、旋转、缩放、镜像等。
这些方法能够生成一系列变换后的图像，从而增加训练集的多样性。
此外，还有一些特定领域的数据扩增方法，如遮挡、光照变化等，能够模拟真实世界中的更多情况。
3. 生成对抗网络生成对抗网络（GANs）是近年来深度学习中的一个热门研究方向。
它由一个生成器和一个判别器组成，通过博弈过程使生成器生成更逼真的样本。
在图像数据增强中，GANs可以用来生成与原始图像相似但不同的图像，从而扩展训练集。
此外，GANs还可以用于图像修复、图像超分辨率等任务。
4. 自监督学习自监督学习是一种无监督学习的方式，它通过设计自身监督任务来学习图像的特征表示。
在图像数据增强中，自监督学习可以用来生成图像的旋转、遮挡等数据扩增。
通过自身监督任务的引导，神经网络能够学习到更鲁棒的特征表示，提高模型的泛化能力。
5. 应用场景与优势基于深度学习的图像数据增强在多个领域中被广泛应用。
在图像分类任务中，数据增强能够提高模型的分类准确率。
在目标检测任务中，数据增强能够增加目标的尺度和视角变化，提高模型的检测性能。
此外，数据增强还可以应用于图像生成、图像分割等任务。
文献综述撰写的步骤文献综述是科学研究中非常重要的一部分，它可以帮助研究者了解某个领域的研究进展和现状，为自己的研究提供理论基础和参考依据。
本文将介绍撰写文献综述的步骤和注意事项。
第一步：确定研究领域和主题在撰写文献综述之前，首先要确定研究的主题和领域。
选择一个自己感兴趣的领域，并在该领域中选择一个具体的主题。
例如，研究领域可以是人工智能，主题可以是基于深度学习算法的图像识别技术。
第二步：收集相关文献收集相关文献是撰写文献综述的关键步骤。
获取文献的途径可以包括图书馆、学术期刊、学术会议和电子资源数据库等。
在收集文献时，要注意选择与研究主题相关的文献，并重点关注最近几年的研究成果。
第三步：筛选和整理文献在收集到一定数量的文献后，需要进行筛选和整理。
首先，根据文献的标题和摘要，初步筛选出与研究主题相关的文献。
然后，阅读全文，进一步筛选出与研究主题密切相关且质量较高的文献。
最后，按照时间顺序、主题相似性或其他相关性进行排序，整理出一份清晰有序的文献列表。
第四步：阅读和分析文献在阅读和分析文献时，要注意重点关注文献的研究目的、研究方法、实验结果和结论等内容。
可以采用标注、摘录和总结等方法来帮助理解和记忆文献的关键信息。
同时，要注意挖掘文献之间的相互联系和研究进展，发现其中的研究空白和短板。
第五步：撰写文献综述的大纲在撰写文献综述之前，建议先制定一个撰写大纲。
大纲可以包括引言、研究背景、研究目的、研究方法、研究结果、讨论和结论等部分。
大纲的制定可以帮助研究者有条不紊地进行撰写，确保文献综述的结构合理、逻辑清晰。
第六步：撰写文献综述的各个部分根据撰写大纲，逐步完成文献综述的各个部分。
在撰写过程中，要注意逻辑严密、文字流畅、用词准确。
引用文献时，要按照所采用的引用格式进行格式化，确保准确无误。
第七步：审校和修改文献综述完成文献综述的初稿后，需要进行审校和修改。
在修改过程中，要注意检查整体结构、段落间的连贯性、语句的流畅性和语法的准确性等方面。
文献综述怎么写范文文献综述是以一定的主题或问题为中心，对相关领域内已有研究成果进行梳理、总结和分析的学术性文章。
在写作过程中，需要对已有文献进行深入挖掘、理性分析，并结合自己的观点和见解，形成一个完整的研究综述。
下面是一篇关于"人工智能在医疗领域的应用"的文献综述范文，供参考：人工智能在医疗领域的应用。
摘要，随着人工智能技术的不断发展，其在医疗领域的应用也日益广泛。
本文通过梳理相关文献，对人工智能在医疗诊断、治疗、健康管理等方面的应用进行了综述。
在医疗诊断方面，人工智能技术可以帮助医生进行疾病诊断和预测，提高诊断的准确性和效率；在医疗治疗方面，人工智能技术可以辅助医生进行手术操作、药物研发等工作；在健康管理方面，人工智能技术可以通过大数据分析和个性化推荐，帮助人们更好地管理自己的健康。
但同时，人工智能在医疗领域的应用也面临着一些挑战，如数据安全、伦理道德等问题。
因此，未来需要加强相关政策法规的制定，以确保人工智能在医疗领域的良性发展。
关键词，人工智能；医疗领域；诊断；治疗；健康管理。
引言。
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，其在医疗领域的应用也日益广泛。
人工智能技术以其强大的数据处理和分析能力，正在为医疗诊断、治疗、健康管理等方面带来革命性的变革。
本文旨在通过梳理相关文献，对人工智能在医疗领域的应用进行综述，以期为相关研究提供参考。
一、人工智能在医疗诊断中的应用。
1.1 人工智能在影像诊断中的应用。
医学影像诊断一直是医生诊断疾病的重要手段。
然而，传统的影像诊断存在着诸多局限性，如受医生个人经验和主观因素的影响，诊断结果可能存在一定的误差。
而人工智能技术的出现，为影像诊断带来了新的希望。
人工智能技术可以通过深度学习等方法，对医学影像进行自动识别和分析，帮助医生更快速、准确地诊断疾病。
例如，深度学习算法在乳腺癌、肺癌等疾病的早期筛查和诊断中取得了较好的效果。
1.2 人工智能在辅助诊断中的应用。
博士开题文献综述范文一、引言。
随着信息技术的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经逐渐渗透到各个行业，医疗领域也不例外。
人工智能在医疗中的应用为提高医疗效率、改善医疗质量、辅助疾病诊断和治疗等方面带来了前所未有的机遇。
本文献综述旨在梳理人工智能在医疗领域应用的研究现状、发展趋势、面临的挑战以及可能的解决方案。
二、人工智能在医疗领域的应用现状。
1. 疾病诊断。
深度学习算法，尤其是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN），在医学影像诊断方面取得了显著成果。
例如，在X光、CT、MRI等影像数据的分析中，能够识别多种疾病，如肺癌、乳腺癌等[1]。
通过大量的影像数据进行训练，这些模型可以学习到疾病特征的模式，从而对新的影像进行准确分类。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术在电子病历分析中发挥着重要作用。
它可以从病历文本中提取关键信息，如症状、疾病史、用药情况等，辅助医生进行疾病诊断。
一些研究还利用NLP技术对临床笔记进行挖掘，以发现潜在的疾病关联[2]。
2. 药物研发。
人工智能通过对海量的生物医学数据（包括基因数据、蛋白质结构数据等）进行分析，可以预测药物的活性、药物靶标相互作用等。
例如，利用机器学习算法构建的预测模型能够加速药物筛选过程，提高研发效率[3]。
虚拟药物筛选是人工智能在药物研发中的一个重要应用方向。
通过计算机模拟药物分子与靶标蛋白的结合情况，减少了传统实验筛选中需要合成和测试的化合物数量，节省了时间和成本[4]。
3. 医疗机器人。
手术机器人是医疗机器人的典型代表，如达芬奇手术机器人。
它利用精密的机械臂和高清的成像系统，为外科医生提供更精准的操作，减少手术创伤，提高手术成功率[5]。
康复机器人也在逐渐普及，能够根据患者的康复需求提供个性化的康复训练方案，通过传感器监测患者的运动状态并及时调整训练参数[6]。
文献综述范文、文献综述是对已有文献的总结、分析和评价，通过对相关文献的阅读和整理，将已有研究的发展脉络、观点和结论进行梳理，并提出问题、指出研究的不足之处，为自己的研究问题提供理论依据和研究方法。
以下是一篇关于人工智能在医疗领域应用的文献综述范文。
标题：人工智能在医疗领域应用的综述摘要：随着人工智能技术的快速发展，其在医疗领域的应用越来越广泛。
本文通过对相关文献的综述，总结了人工智能在医疗领域的应用现状和发展趋势，并提出了未来的研究方向和挑战。
介绍：人工智能作为一种新兴技术，具有智能化、自动化和高效性等特点，在医疗领域的应用前景广阔。
目前，人工智能在医疗影像诊断、生命体征监测、疾病预测和治疗方案优化等方面已取得了一系列重要的研究成果。
方法：本文采用文献综述的方法，收集了近年来在人工智能和医疗领域的相关研究文献，分析了这些文献中的研究方法、数据来源和实验结果。
结果：研究发现，人工智能在医疗影像诊断方面的应用已取得了显著的进展。
通过深度学习算法和大规模医学图像数据库，可以实现对肿瘤、病灶和异常区域的自动检测和定位。
此外，人工智能在生命体征监测方面也有了一定的应用，通过对患者的生物信号数据进行分析，可以实现对心脏病、糖尿病等慢性疾病的早期诊断和预测。
讨论：虽然人工智能在医疗领域的应用前景广阔，但其还面临一些挑战和问题。
首先，数据的可用性和隐私保护是一个关键问题，如何保护患者的隐私和数据安全是一个亟待解决的问题。
其次，人工智能算法的可解释性和稳定性也是一个重要的研究方向。
通过提高算法的可解释性，可以增强人们对人工智能决策的信任和可接受性。
此外，人工智能在医疗领域的应用还需要解决一些法律和伦理问题，如人工智能决策的法律责任和伦理风险等。
结论：人工智能在医疗领域的应用前景广阔，可以帮助医生提高诊断准确性和治疗效果。
但其还需要解决一系列技术、法律和伦理问题。
未来的研究应该从改进人工智能算法、提高数据的可用性和保护隐私、解决法律和伦理问题等方面着手，推动人工智能在医疗领域的进一步应用和发展。
《基于深度学习的行人检测算法优化研究》篇一一、引言行人检测是计算机视觉领域的重要研究方向之一，广泛应用于智能监控、自动驾驶、智能交通系统等领域。
随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的行人检测算法得到了广泛关注。
然而，由于行人姿态、尺度、光照、遮挡等因素的影响，行人检测仍然面临诸多挑战。
本文旨在研究基于深度学习的行人检测算法的优化，以提高行人检测的准确性和鲁棒性。
二、相关文献综述近年来，基于深度学习的行人检测算法取得了显著的研究进展。
传统的行人检测方法主要依赖于手工设计的特征和简单的分类器，而深度学习方法的引入使得算法性能得到了大幅提升。
目前，主流的行人检测算法包括基于区域的方法、基于全局的方法以及基于多阶段的方法。
这些方法在特征提取、分类器设计等方面均取得了显著的改进。
然而，仍存在一些亟待解决的问题，如对复杂场景的适应能力、对不同尺度的处理能力等。
三、基于深度学习的行人检测算法研究本文提出一种基于深度学习的多尺度行人检测算法。
该算法采用卷积神经网络（CNN）进行特征提取，并利用多尺度特征融合策略来提高对不同尺度行人的检测能力。
具体而言，该算法包括以下几个关键步骤：1. 数据预处理：对输入图像进行归一化、去噪等预处理操作，以提高算法的鲁棒性。
2. 特征提取：采用卷积神经网络进行特征提取，提取出图像中的多尺度特征。
3. 多尺度特征融合：将不同尺度的特征进行融合，以提高对不同尺度行人的检测能力。
4. 分类与定位：通过全连接层对融合后的特征进行分类和定位，得到行人的位置信息。
四、实验设计与结果分析为了验证本文提出的算法的有效性，我们进行了大量的实验。
实验数据集包括公共数据集（如Caltech Pedestrian Dataset）和实际场景数据集。
实验结果表明，本文提出的算法在准确性和鲁棒性方面均取得了显著的提升。
具体而言，我们的算法在公共数据集上的准确率达到了95%《基于深度学习的行人检测算法优化研究》篇二一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，行人检测作为智能交通系统、安防监控、人机交互等领域的核心任务之一，受到了广泛关注。
文献综述的总结怎么写写文献综述的总结时，你需要对已经阅读过的文献进行扼要概述，同时强调其对所研究领域的贡献，并提出一些存在的问题或未来的研究方向。
以下是一个例子，用于指导你如何写一篇1000字的文献综述总结。
文献综述总结文献综述是一种方法，用于整理和分析已有文献中有关特定领域的资料。
本综述总结了近期已发表的研究，以及所涉及领域的关键问题和未来的研究方向。
通过综述研究的共性和差异，我们可以对目前的研究状况，以及研究的局限性有更好的了解。
在这篇1000字的综述总结中，我们将概述主要的研究成果，并强调其对该领域的贡献，同时提出了未来的研究方向和开放的问题。
首先，我们回顾了多个研究，探究了某领域关于X主题的文献。
大多数研究都集中在解决不同领域的基本问题和挑战，如（列举一到两个主要问题）。
通过分析这些研究，我们发现了几个重要的研究趋势和主题。
一方面，大部分研究集中在（某个主题）上。
这些研究着重解决了（某个问题）并提出了一些创新的方法和技术，从而增加了对该领域的理解和应用。
例如，某研究通过开发新的算法模型实现了动态路径规划，在（某个领域）中取得了显著的研究成果。
另一方面，另一批研究则关注于（另一个主题）。
这些研究发现，在（某个现存方法）的基础上，通过引入（某个技术或理论），可以显著提高研究效果。
例如，某项研究证明，结合深度学习技术和传统算法，可以显著提高（某个领域）中的图像分类准确率。
在总结研究成果的同时，我们还特别关注了一些未来的研究方向和开放的问题。
首先，尽管此领域的许多研究都取得了令人瞩目的成果，但依然存在一些挑战需要解决。
例如，（列举一个或两个挑战），这些问题仍然阻碍了该领域的发展。
因此，我们建议未来的研究应该专注于解决这些开放性的问题，为该领域的进一步发展提供更坚实的基础。
其次，还有一些值得探索的新方向需要进一步研究。
例如，（列举一个或两个新的研究方向）。
这些新的方向可能会为该研究领域带来新的见解和创新，以及解决一些尚未解决的问题。
《基于深度学习的人脸情绪识别的研究》篇一基于深度学习的人脸情绪识别研究一、引言随着人工智能技术的不断发展，人脸情绪识别技术逐渐成为人工智能领域的重要研究方向之一。
人脸情绪识别技术能够通过分析人脸的面部表情、眼神、姿态等特征，对人的情绪进行判断和识别。
而深度学习技术的快速发展，为人脸情绪识别提供了新的可能性。
本文旨在研究基于深度学习的人脸情绪识别技术，探讨其技术原理、实现方法和应用前景。
二、深度学习与情绪识别的基本原理深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，其通过模拟人脑神经网络的运作方式，实现对复杂数据的自动学习和处理。
在人脸情绪识别中，深度学习可以通过训练大量的人脸数据集，提取出有效的特征信息，如表情特征、姿态特征等，然后利用这些特征信息进行情绪识别。
而情绪识别的基本原理主要是基于人类和机器的交互性以及认知心理学的理论。
通过对人脸表情的细致观察和情感的分析，我们可以获取到面部表情所传递出的情感信息。
通过将这种情感信息与机器学习算法相结合，机器就可以实现人脸情绪的自动识别。
三、基于深度学习的人脸情绪识别实现方法基于深度学习的人脸情绪识别技术主要包括以下步骤：数据采集、预处理、特征提取、模型训练和测试等。
首先，需要收集大量的人脸数据集，包括不同情绪下的人脸图像、视频等。
然后，对这些数据进行预处理，包括去噪、归一化等操作，使得数据更适用于后续的特征提取和模型训练。
接着，利用深度学习算法提取出人脸数据中的有效特征信息，如表情特征、姿态特征等。
最后，利用这些特征信息训练出分类模型，通过不断优化模型参数和调整模型结构，使得模型的识别准确率达到最优状态。
在模型训练完成后，需要对模型进行测试和评估，以确保模型的准确性和可靠性。
四、研究方法与实验结果本文采用深度学习算法对人脸情绪识别进行了研究。
首先，我们收集了大量的人脸数据集，包括不同情绪下的人脸图像和视频等。
然后，我们利用深度学习算法对数据进行预处理和特征提取。
文献综述格式及范文引言：文献综述是研究过程中不可或缺的一部分，它能够帮助我们系统地调研、汇总和分析前人的研究成果，从而形成全面的理论基础和背景知识。
本文将介绍文献综述的格式要求，并提供一个范文供大家参考。
一、文献综述的格式要求1. 文献综述的标题文献综述的标题应简明扼要地反映研究内容或主题，同时具有吸引读者的特点。
标题应该具有一定的概括性，不过分狭隘和模糊。
同时，标题在语言表达和表格排版上也需要注意统一性和规范性。
2. 文献综述的引言引言应该包括对本次文献综述的目的和重要性的介绍，同时也需要说明本综述的研究方法和范围。
此外，引言还可以简要介绍当前相关研究领域的研究现状和发展趋势，从而为读者了解研究背景提供必要的信息。
3. 文献综述的主体部分主体部分是文献综述的核心，它需要系统地分析、综合和比较前人的研究成果，从而揭示研究领域的科学问题和未解之谜。
在主体部分中，可以通过不同的章节来组织文献综述，例如按照时间、理论分支、研究方法等进行分类。
4. 文献综述的结论结论部分是对整个文献综述的总结和归纳，在这一部分中，可以对文献综述进行评价，并提出未来研究的展望。
结论部分需要简明扼要地回顾研究的目的和结果，并强调研究的创新性和意义。
二、文献综述的范文（标题）：基于机器学习的图像识别综述（引言）图像识别是计算机视觉领域的重要研究方向，近年来随着机器学习技术的发展，图像识别取得了显著的进展。
本文通过对前人的研究成果进行综合和总结，旨在分析图像识别领域的研究现状和发展趋势，并为未来的研究提供指导和参考。
（主体部分）1. 传统图像识别方法在这一章节中，我们回顾了传统的图像识别方法，包括特征提取、模式匹配等传统算法。
我们总结了这些方法的优点和局限性，并分析了它们在实际应用中的效果。
我们还介绍了一些经典的基于传统方法的图像识别系统，并对其进行了评价和比较。
2. 基于机器学习的图像识别方法在这一章节中，我们重点关注了机器学习在图像识别中的应用。
PHD Literature review Report (1)Yannan (Summarize Methods to optimize the DNN)1. Machine Learning and relative deep learningAs the subject of my PHD is carrying out in terms of deep learning based neuro morphic system with applications. The categories of deep learning algorithms should be selected carefully depending on different types of real problem as well as neuromorphic.Normally we set up a NN, the performance of NN which including: training speed, training set accuracy and validation set accuracy are most important to prevent the results from overfitting we usually concern about. The recent optimization method from literatures/tutorials online can be summarised as:1. L1/L2 RegularizationDefine a cost function we trying to minimise asJ(w,b)=1N∑F(Yout(i),Y(i))mi=1The L2 regularization using the Euclidean Norm with the prime vector to w, and omitted the low variance parameter bias b to reduce the effect of high variance as:J(w,b)=1∑F(Yout(i),Y(i))mi=1+λ‖w‖22Where‖w‖22=∑w i2ni=1=w T∙wThe L1 regularization makes more parameters are set to zero and makes the model becomes sparse:J(w,b)=1∑F(Yout(i),Y(i))mi=1+λ|w|1Where|w|1=∑|w|ni=12. DropoutDropout is widely used in stop the deep NN from overfitting problem with a manual set keep-probability to randomly eliminate neurons from layers when training. This usually implement by multiplying a matrix with same shape as previous layer’s output containing ones and zeros. The dropout can shrink the weights and does some of those regularization and help prevent overfitting, this is similar to L2 regularization. However, dropout can be shown to be an adaptive form without a regularization while L2 penalty different depends on different weights relate to the size of activations being calculated.3. Data augmentationThis method is useful when the data set is very poor but each data contains a lot of features like colourful images. The flipping, rotated zoomed image and add some distortions to image can helps generate original training data.Figure. 1: Dropout sample with (a) before dropout (b) after dropoutFigure. 2: Horizontally flipped imagesFigure. 3: Rotated zoomed image4. Early stoppingAs shown in figure 4 that, the testing set accuracy is not always increasing with the training set accuracy and local minima could be found for before completion of total iterations. The early stopping is usually work to improving the accuracy of validation set with some sacrificing of training set accuracy and simultaneously prevent network training from overfitting.Figure. 4: Early stopping description5. Normalize inputNormalizing input can usually speed up training speed and increase the performance of neural network. The usually step including substract mean and normal variance and set total training set range to be same length. Thus the learning rate does not need to be set as adaptive and to change along with every gradient descent, the normalization helps GD algorithm finds optimal parameters more accurate and quick.Figure. 5: Left: after data normalization; Right: before normalization6. Weight initialization for Vanishing/exploding gradientsWhen training very deep neural network, the derivatives can sometimes either very big or very small. A very deep neural network with ignored bias value can be considered as a stack multiplying of weights of each layer that:Y=W n∙W n−1∙W n−2∙∙∙∙∙∙W3∙W2∙W1∙XWhere either a value of W is greater than 1 or less than 1 could results in a W n−1which in a huge or tiny value.The square root of variance could be multiplied to the initialised weight to reduce the vanishing and exploding problem and the variance is activation function dependent that:tanh(Xavier initalization)=√1 n l−1RELU(var)=√2 l−17. Mini-batch gradient decentWhen the training set becomes really large then the traditionally SGD will results in a really slow training process due to gradient decent happen on individual inputs. The Mini-batch split the whole training samples into several batches with assigned batch size (for 10000 inputs with 100 batch size, the quantity of batches is 1000). And make the inputs within every batches to be a matrix/Vector and training all the data together. If the batch size is set to 1, thenthis is exactly stochastic gradient decent and it will implement on every input rather than a group of inputs. The one epoch/iteration means all the batches have been trained by NN once.The Typical mini-batch size could be 64, 128, 256, 512, 1024 and usually be the power of 2 for large training data set.8. MomentumThe momentum in every iteration computes dW and db on current mini-batch And then computeVdW=βVdW+(1−β)dWVdb=βVdb+(1−β)dbThen the update weight and bias by:W=W−αVdWb=b−αVdWThe momentum could be understood as the applying the Exponentially weighted averages (EWA) in the gradient decent and thus the updated regression is averaged outputs in terms of previous outputs with defined parameter βwhich is the learning rate in the NN. The regular choose of the βis 0.9 and corresponds to average the last 11−βdata to give the most suitable updates.9. RMSpropThe RMSprop also computes dW and db in every iteration on the current mini-batchAnd then computeFigure. 6: Mini-batch for 10 batchesSdW =βSdW +(1−β)dW 2 Sdb =βSdb +(1−β)db 2The RMSprop update parameters as follow:W =W −αdW√SdWb =b −α√SdbThe RMSprop can basically speed up the learning rate based on the features of weights and bias where sometimes its need either of them to be large and another one to be small that making GD converge more quikly.10. AdamAdam is basically the combination of Momentum and RMSprop, that its compute dW and db on current mini-batch. Then compute the same things from momentum and RMSprop we get:VdW =β1VdW +(1−β1)dW Vdb =β1Vdb +(1−β1)db SdW =β2SdW +(1−β2)dW 2 Sdb =β2Sdb +(1−β2)db 2With the different hyperparameters β1 and β2 On the nth order iteration Adam computesVdW(after EWA bias correction)=VdW1nVdb(after EWA bias correction)=Vdb(1n )SdW(after EWA bias correction)=SdW(1−β2n )Sdb(after EWA bias correction)=Sdb(1−β2n )The W and b updated asW =W −αVdW√SdW +εb =b −αVdb√Sdb +εThe general hyperparameter choice for Adam is Learning rate: need to be tuneβ1:0.9 β2:0.99ε doesn ′t really affect performance set as 10−811. Learning rate decayThe fixed learning rate usually results in noisy learning process and cannot reach the optimal point. The learning rate decay algorithm can reduce the learning ratealong with the iterations that allow NN can finally ends with relative accurate Optimal result.This could be implemented with the epochs thatα=11+decay_rateα0alternativelyα=decay_rate∗α0(expotentially decay)α=√num of epocℎ0(discrete staircase)12. Pick hyperparametersThe common painful on the DNN is to pick a sheer of hyperparameters with may including: learning rate, momentum factor β1, adam factor β1, β2, ε, the number of layers, number of hidden units, learning rate decay rate, batch size and so on.The range of hyperparameter could be determined depending on the problem to be solved, the usually way is to randomly sample between the reasonable scale and take few of them into test and then reduce the range or changing the scale of sampling to improve the decision.13. Batch normalizationSimilar to the input normalization, a good distribution of the data could save the computation energy that making algorithms works faster, the batch normalization normalise the outputs of previous hidden layer (or the input of one hidden layer) that makes the computation within this layer becomes more faster. This also implemented by extracting the mean and variance of the computed data and normalize as:Z(i)norm=Z(i)−μ√σ2+εFor the hidden units with alternative mean and varianceZ(i)N=ΥZ(i)norm+βWhere Υand βare learnable parameters from the model if Υ=√σ2+ε and β=μthen Z(i)N=Z(i).The implementation of the batch normalization is just simple like add a layer named BM layer with the additional hyperparameter βand Υfor each of them, they can also be updated by the optimizer like SGD, RMSprop etc. One thing needs to note that is the mean process actually eliminated the bias in the operation, this means that the hyperparameter b could be deleted from the layer in front of BM layer.The mean and variance usually is estimated using EWA across mini-batch in training set, and use it in the test set.。
