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网络优化篇：我的SEO经验分享
下面和大家谈谈我眼中的SEO，我只做百度优化，但开始对百度并不了解，只是加文章，更新，对于蜘蛛的爬行也懂，后来经过几个月的学习我开始慢慢注意一些细节，其实SEO并不难，只是太琐碎了，让我们没有耐性去学习；在百度优化上我有一下几个经验，希望和大家分享一下：
1、关键词：关键词的选取是很重要的，一个站如果有多个词，我们可以先做相对比较简单的，这样有利于百度的收录，等到有啦效果我们在做其他的词；

如何选择一个好的网络公司
在现在互联网信息时代的今天，社会飞速发展，互联网的发展也让人**，许多公司都开始意识到利用好互联网就等于为自个公司开辟了多一片领域。不仅能具有较好的内部管理体系，更主要的是可以做自己公司的推广，拥有一个属于自己公司的企业，就等于做了一个广告，广而告之。到现在，据数据计算，**互联网用户数到达几十亿亿，为自己公司在这么一个大的平台上展示自个无疑是一个正确之选。那么如何在众多的建设公司中选择一个好的网络公司。挑选一家建设公司，有什么要求呢?
1.一家设计公司都会拥有自个的，每一个公司的价值观、审美观等都能够从公司中发掘出来
假如一家公司的价值观根本不是为顾客用户考虑的，会有用户希望持续让这家公司为自个服务吗?不。只要本着真挚为顾客考虑，能时间对客户的疑问做出应对，关心职工，专心为顾客考虑。这么的一家公司是不是客户的心水之选呢?很显然能给客户决议给予公司的印象。

快照集成（Snapshot Ensembling）
初，SGD 会在权值空间中跳出步。接着，由于余弦退火，学习率会逐渐降低，SGD 将逐渐收敛于某个局部解，算法将保存一个模型的「快照」，把它加入集成模型。接着学习率重置为高值，SGD 再次迈步，找到另一个局部较值，以此类推。
快照集成的周期长度为 20 到 40 个 epoch。较长的学习率周期是为了在权值空间中找到足够具有差异化的模型，以发挥集成的优势。如果模型太相似，那么集成模型中不同网络的预测将会过于接近，以至于集成并不会带来多大益处了。
快照集成表现优异，提升了模型的表现，但快速几何集成效果更好。
快速几何集成（Fast Geometric Ensembling，FGE）
《DNNs 的损失表面、模式连接和快速集成》中提出的快速几何集成 FGE 和快照集成非常像，但是也有一些特的特点。它们的不同主要有两点。，快速几何集成使用线性分段周期学习率规划，而不是余弦变化。*二，FGE 的周期长度要短得多——2 到 4 个 epoch。乍一看大家肯定直觉上觉得这么短的周期是不对的，因为每个周期结束的时候的得到的模型互相之间离得太近了，这样得到的集成模型没有什么优势。然而作者们发现，在足够不同的模型之间，存在着损失较低的连通路径。我们**会沿着这些路径用较小的步长行进，同时这些模型也能够有足够大的差异，足够发挥集成的优势。因此，相比快照集成， FGE 表现更好，搜寻模型的步长更小（这也使其训练更快）。

在了解这一方法是如何工作之前，我们首先需要理解损失平面（loss surface）和泛化的解（generalizable solution）。
权重空间内的解
个不得不提到的是，经过训练的网络是高值空间中的一个点。对给定的架构而言，每个不同的网络权值组合都代表了一个不同的模型。任何给定架构都有无穷的权重组合，因而有无穷多的解。训练网络的目标是找到一个特定的解（权值空间中的点），使得训练数据集和测试数据集上的损失函数的值都比较低。
在训练期间，训练算法通过改变权值来改变网络并在权值空间中漫游。梯度下降算法在一个损失平面上漫游，该平面的海拔为损失函数的值。
窄较值和宽较值
坦白的讲，可视化并理解高值空间的几何特性非常困难，但我们又不得不去了解它。因为随机梯度下降的本质是，在训练时穿过这一高维空间中的损失平面，试图找到一个良好的解——损失平面上的一个损失值较低的「点」。不过后来我们发现，这一平面有很多局部较值。但这些局部较值并不都有一样好的性质。
Geoffery Hinton：「为了处理一个 14 维空间中的**平面，可视化了一个 3 维空间，并对自己大声说『十四』。每个人都是这样做的。」
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