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深度学习是机器学习的一个子集，它本质上是一个具有三层或更多层的神经网络。这些神经网络试图模拟人脑的行为–尽管远未达到与之匹配的能力–允许它从大量数据中 “学习”。

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计算机代写|深度学习代写deep learning代考|Option Selection and Hyperparameter Tuning

One of the most difficult things practitioners of deep learning face is figuring out which options and knobs to dial in to improve their models. Most texts dedicated to teaching DL often address the many options and hyperparameters but rarely detail the effects of changes. This is compounded by an $\mathrm{AI} / \mathrm{ML}$ community showcasing state of the art models that often omit the vast amount of work needed to attain them.

For most practitioners, learning how to use the many options and tuning hyperparameters is learned through hours of experience building models. Without such tuning many such models, as was demonstrated in the last section, could be seriously flawed. Which not only becomes a problem for newcomers but the field of DL itself.

We will start by looking at a base deep learning model that uses PyTorch to approximate a function. If you are new to PyTorch consult Appendix B for a short introduction to working with this excellent framework. Later examples in this book will use Keras and/or PyTorch to demonstrate how easily these techniques can be swapped between frameworks.

In this section we will look at some techniques and strategies to select options and tune hyperparameters for DL models. Some of these have been glimmered from years of experience but realize such strategies will constantly need to evolve. DL is constantly growing, and new model options are continually being enlisted.

A few key differences have been added to demonstrate working with hyperparameters and other options for the exercise below:

1. Open the notebook EDL_5_1_Hyperparameter_Tuning.ipynb in your browser. Consult Appendix A if you need assistance and Appendix B if you want to review the initial setup taken from EDL_B_PyTorchBasics.ipynb.
2. Start by running the whole notebook from the menu with Run $\rightarrow$ Run all. Confirm that the output is like figure $5.1$ for the initial function and predicted solution.

计算机代写|深度学习代写deep learning代考|Selecting Model Options

Aside from hyperparameters the biggest source of tuning the model will come in the various options you internally decide to use. DL models provide for numerous options sometimes dictated by the problem or network architecture, but often subtle variations may radically alter the way a model fit.

Model options range from activation and optimizer functions to the addition of the number and size of layers. As we mentioned in the last section layer depth is often dictated by the number of features a model needs to extract and learn. The type of layer, be it convolutional or recurrent networks, is often determined by the type of features needed to be learned. Where we use CNN layers to learn clusters of features and RNN to determine how features are aligned or in what order.

Therefore, most DL models network size and layer types will be driven by the variance of data and the type of features needed to be learned. For image classification problems CNN layers are used to extract visual features like an eye or mouth. While RNN layers are used for processing language or time data where the need is to understand how one feature relates to another in sequences.

That means that in most cases the options a DL practitioner will need to concern themselves with are the base functions of activation, optimization, and loss. Activation functions will typically be dictated by the type of problem and form of data. We typically avoid altering activation functions until the final steps of tuning.

Most often the choice of optimizer and loss function will dictate how well a model trains, if at all. Take for example figure $5.5$ which shows the results of selecting 3 different optimizers to train our last exercise using a middle_layer hyperparameter of 25 . Notice in the figure that stochastic gradient descent (SGD) and Adagrad perform quite poorly in comparison to Adam and RMSprop.

深度学习代写

计算机代写|深度学习代写deep learning代考|Option Selection and Hyperparameter Tuning

深度学习从业者面临的最困难的事情之一是弄清楚拨入哪些选项和旋钮来改进他们的模型。大多数致力于教授 DL 的文本通常会涉及许多选项和超参数，但很少详细说明变化的影响。这是由一个复合一种我/米大号社区展示最先进的模型，这些模型通常会忽略实现这些模型所需的大量工作。

对于大多数从业者来说，学习如何使用许多选项和调整超参数是通过数小时的模型构建经验来学习的。如上一节所示，如果不进行此类调整，许多此类模型可能会出现严重缺陷。这不仅成为新手的问题，也是深度学习领域本身的问题。

我们将从查看使用 PyTorch 来逼近函数的基础深度学习模型开始。如果您是 PyTorch 的新手，请参阅附录 B，了解使用这个优秀框架的简短介绍。本书后面的示例将使用 Keras 和/或 PyTorch 来展示这些技术在框架之间的交换是多么容易。

在本节中，我们将研究一些为 DL 模型选择选项和调整超参数的技术和策略。其中一些已经从多年的经验中闪现出来，但意识到这些策略需要不断发展。DL 不断增长，新的模型选项不断被征用。

添加了一些关键差异以演示如何使用超参数和以下练习的其他选项：

1. 在浏览器中打开笔记本 EDL_5_1_Hyperparameter_Tuning.ipynb。如果您需要帮助，请参阅附录 A；如果您想查看从 EDL_B_PyTorchBasics.ipynb 获取的初始设置，请参阅附录 B。
2. 首先从菜单中使用 Run 运行整个笔记本→全部运行。确认输出如图5.1用于初始函数和预测解。

计算机代写|深度学习代写deep learning代考|Selecting Model Options

除了超参数之外，调整模型的最大来源将来自您内部决定使用的各种选项。DL 模型提供了许多选项，有时由问题或网络架构决定，但通常细微的变化可能会从根本上改变模型的拟合方式。

模型选项的范围从激活和优化器函数到添加层的数量和大小。正如我们在上一节中提到的，层深度通常由模型需要提取和学习的特征数量决定。层的类型，无论是卷积网络还是循环网络，通常由需要学习的特征类型决定。我们使用 CNN 层来学习特征集群，使用 RNN 来确定特征如何对齐或以什么顺序对齐。

因此，大多数 DL 模型网络大小和层类型将由数据的方差和需要学习的特征类型驱动。对于图像分类问题，CNN 层用于提取视觉特征，如眼睛或嘴巴。虽然 RNN 层用于处理语言或时间数据，但需要理解一个特征如何与序列中的另一个特征相关联。

这意味着在大多数情况下，DL 从业者需要关注的选项是激活、优化和损失的基本功能。激活函数通常由问题类型和数据形式决定。我们通常避免在调整的最后步骤之前改变激活函数。

大多数情况下，优化器和损失函数的选择将决定模型的训练效果（如果有的话）。以图为例5.5它显示了选择 3 个不同的优化器来训练我们最后一个使用 middle_layer 超参数 25 的练习的结果。请注意，在图中，随机梯度下降 (SGD) 和 Adagrad 与 Adam 和 RMSprop 相比表现相当差。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。