网络收敛有人可以给我解释一下吗，在看文献的过程中总看到网络收敛这个词，到底是什么意思呢
当我们训练自己的模型，当然会希望模型得到自主学习数据的模式和特征，对于那些未知数据进行准确的预测。为了让训练误差更小，我们这时候就会遇到网络收敛，通过调整网络的权重和偏置，以最小化预测输出与实际输出之间的差异。当实现这个的时候，我们就认为是已经收敛了，通俗点说就是代表默认学习到特征数据了。
这里面的网络说的是神经网络，一种算法
收敛表示这个拟合函数经过反复迭代，精度是不断提高，确定性提高。
收敛的反义词是发散，说明函数的拟合随着计算，越来越不准确，那这个拟合就是失败的。
import numpy as np
import pandas as pd
import time
np.random.seed(2) # reproducible
N_STATES = 6 # the length of the 1 dimensional world
ACTIONS = ['left', 'right'] # available actions
EPSILON = 0.9 # greedy police
ALPHA = 0.1 # learning rate
GAMMA = 0.9 # discount factor
MAX_EPISODES = 13 # maximum episodes
FRESH_TIME = 0.3 # fresh time for one move
def build_q_table(n_states, actions):
table = pd.DataFrame(
np.zeros((n_states, len(actions))), # q_table initial values
columns=actions, # actions's name
)
# print(table) # show table
return table
def choose_action(state, q_table):
# This is how to choose an action
state_actions = q_table.iloc[state, :]
if (np.random.uniform() > EPSILON) or ((state_actions == 0).all()): # act non-greedy or state-action have no value
action_name = np.random.choice(ACTIONS)
else: # act greedy
action_name = state_actions.idxmax() # replace argmax to idxmax as argmax means a different function in newer version of pandas
return action_name
def get_env_feedback(S, A):
# This is how agent will interact with the environment
if A == 'right': # move right
if S == N_STATES - 2: # terminate
S_ = 'terminal'
R = 1
else:
S_ = S + 1
R = 0
else: # move left
R = 0
if S == 0:
S_ = S # reach the wall
else:
S_ = S - 1
return S_, R
def update_env(S, episode, step_counter):
# This is how environment be updated
env_list = ['-']*(N_STATES-1) + ['T'] # '---------T' our environment
if S == 'terminal':
interaction = 'Episode %s: total_steps = %s' % (episode+1, step_counter)
print('\r{}'.format(interaction), end='')
time.sleep(2)
print('\r ', end='')
else:
env_list[S] = 'o'
interaction = ''.join(env_list)
print('\r{}'.format(interaction), end='')
time.sleep(FRESH_TIME)
def rl():
# main part of RL loop
q_table = build_q_table(N_STATES, ACTIONS)
for episode in range(MAX_EPISODES):
step_counter = 0
S = 0
is_terminated = False
update_env(S, episode, step_counter)
while not is_terminated:
A = choose_action(S, q_table)
S_, R = get_env_feedback(S, A) # take action & get next state and reward
q_predict = q_table.loc[S, A]
if S_ != 'terminal':
q_target = R + GAMMA * q_table.iloc[S_, :].max() # next state is not terminal
else:
q_target = R # next state is terminal
is_terminated = True # terminate this episode
q_table.loc[S, A] += ALPHA * (q_target - q_predict) # update
S = S_ # move to next state
update_env(S, episode, step_counter+1)
step_counter += 1
return q_table
if __name__ == "__main__":
q_table = rl()
print('\r\nQ-table:\n')
print(q_table)
网络收敛是指一个计算模型在进行训练过程中，根据预定的目标函数，通过反向传播算法不断调整模型参数，使得模型的预测结果逐渐趋近目标值或者最优值的过程。
对于你作为一名医学学生，对网络收敛的了解可能比较有限，但是可以借用一些机器学习和深度学习领域的概念来解释。
通常情况下，一个模型的训练可以分为两个阶段：特征提取和微调。
在特征提取阶段，我们通常会将预训练好的模型作为特征提取器，固定其参数不进行更新。这样可以使得模型在新的任务上表现更好，同时减少训练时间和计算资源的消耗。在这个阶段，我们只更新最后一层或者最后几层的参数，使得模型能够适应新的任务。
下面是一个示例函数，可以根据需要选择要更新的参数:
def set_parameter_requires_grad(model, feature_extracting):
if feature_extracting:
for param in model.parameters():
param.requires_grad = False
在微调阶段，我们会逐渐解冻更多的参数，并进行更多的训练来调整模型的预测能力。这个过程就是网络收敛的过程。通过梯度下降算法对模型的参数进行更新，使得模型能够逐渐逼近最优解。
具体来说，我们可以根据训练集和验证集的表现来判断模型是否收敛。通常情况下，我们会使用损失函数和评价指标来评估模型的性能。如果模型在训练过程中，损失函数和评价指标都逐渐趋于稳定，则可以认为模型已经收敛。
需要注意的是，网络收敛并不意味着模型已经达到了最优解，可能只是局部最优解。如果模型表现不佳，可以尝试调整学习率、优化算法、模型结构等来改进模型的性能。
另外，根据问题中的参考资料，如果模型在新的数据集上表现不好，可以考虑增加训练样本、调整特征变量、增加多项式特征、减小或增加正则化参数等方法来改进算法的表现。但是需要注意，这些方法并不是一定有效，需要根据具体情况进行评估和选择。
对于你作为一名医学学生来说，网络收敛可能不是一个直接关注的问题，因为这更多是深度学习领域的一个概念。但是了解网络收敛的概念可以帮助你更好地理解模型训练的过程和一些相关的技术。