李宏毅机器学习 深度学习入门
1. Keras
Kearas 是深度学习小白入门的最佳工具之一。Keras是一个高层神经网络API的集合，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。
相比tensorflow，它可以在半小时能掌握使用，而tensorflow则需要耗费更多的时间和精力才能使用。但它无法构造一些自己设计的网络。
使用Keras学习深度学习，本质上就是搭积木：
2. 深度学习的Hello world
使用的数据集是MNIST，即手写数字识别。
下图依然为我们熟知的三大步：
2.1 构建序贯模型（定义函数集合）
其中第一个隐藏层需要指定输入维度，其他的隐藏层不需要输入。
2.2 定义损失函数
注意：这里仅包括loss的那一项。
2.3 定义优化算法和训练参数（训练）
训练参数batch_size为100，epoch为20：
2.4 模型评估和预测
2.5 使用GPU加速
方法一 命令行输入python YourCode.py THEANO_FLAGS=device=gpu0
方法二 代码输入import osos.environ["THEANO_FLAGS"] = "device=gpu0"
3. 小批量梯度下降
小批量梯度下降就是从样本中随机抽取batch_size个样本，然后进行训练。在之前看过paper对应的代码实现中，就是把样本划分为几个batch，在一个epoch中逐个batch进行迭代更新。
batch_size是个很重要的参数。batch size最好使用2^n个。
判断快慢不能单看某一个batch的更新速度，要看一个epoch的更新速度，batch size大一些，会稳定一些，可以进行并行运算加速，但是太大，GPU吃不消，batch size太大，由于随机性比较小，容易卡在saddle point。
为什么采用小批量梯度下降会比随机梯度下降要快呢？
小批量梯度下降多个batch可以作并行运算，而随机梯度下降无法做。举个不恰当的例子，如1+1+…1(逐次累加100次)的时间<同时算5个1（一共20个组）+合并的时间。
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