标签:ufldl deep learning 分类器 矢量化 深度学习
矢量化编程就是用矢量运算取代所有的显式for循环。
上一节所用的是512*512*10的数据集很小,我们取的patch很小(8*8),学来的特征很少(25),而我又注释掉了梯度校验(偷懒),所以程序用了1分钟就跑完了(i5处理器)。
但实际上我们遇到的问题规模比这个打太多了,稍微大一点的数据集比如说MNIST,这个数据库是另外一个更大的手写体数据库NIST的子集,包含60000个训练例子和10000测试样本,所有的图片都经过了尺寸标准化和中心化,图片的大小固定(28*28)。
输入
images= loadMNISTImages('train-images-idx3-ubyte'); display_network(images(:,1:100));
瞧瞧MNIST前100个图片。
图1
图片变了,相应可见层和隐藏层的节点都要变,这里修改一下参数:
visibleSize= 28*28; hiddenSize= 196; sparsityParam= 0.1; lambda= 3e-3; beta= 3; images= loadMNISTImages('train-images.idx3-ubyte'); patches=images(:,1:10000);
由于上一节我的代码已经是矢量化之后的代码了,这里就直接拿来用就行了,Andrew说:“Ourimplementation takes around 15-20 minutes on a fast machine.”感受了一下,确实差不多,如果没有矢量化,估计一上午都难以出结果。
运行后直接等就行了10多分钟就出炉了,键盘有点微烫
图2
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矢量化编程——以MNIST为例,布布扣,bubuko.com
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原文地址:http://blog.csdn.net/ycheng_sjtu/article/details/38487845