E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
泛化上界
《On Large-Batch Training for Deep Learning: Generalization Gap and Sharp Minima》-ICLR2017文章阅读
这篇文章探究了深度学习中一个普遍存在的问题——使用大的batchsize训练网络会导致网络的
泛化
性能下降(文中称之为GeneralizationGap)。
zhangboshen
·
2023-01-27 13:07
深度学习
CNN优化
SGD
16 On Large-Batch Training for Deep Learning: Generalization Gap and Sharp Minima 1609.04836v1
PingTakPeterTangNorthwesternUniversity&Intelcode:https://github.com/keskarnitish/large-batch-training*SGD及其变种在batchsize增大的时候会有
泛化
能力
weixin_30656145
·
2023-01-27 13:06
开发工具
人工智能
ON LARGE-BATCH TRAINING FOR DEEP LEARNING: GENERALIZATION GAP AND SHARP MINIMA
在实践中已经观察到,当使用较大的批处理时,模型的质量会下降,这可以通过模型的
泛化
能力来衡量。**我们研究了在大批量情况下
泛化
下降的原因,并给出了支
artyourtimes
·
2023-01-27 13:34
翻译
generalization
gap
sharp
minima
泛化
(Generalization) 关联(Association) 依赖(Dependency) 聚合(Aggregation)
类与类之间存在以下关系:(1)
泛化
(Generalization)(2)关联(Association)(3)依赖(Dependency)(4)聚合(Aggregation)UML图与应用代码例子:1.
泛化
lee576
·
2023-01-27 13:04
其它
uml
面试
工作
论文笔记:On Large-Batch Training for Deep Learning: Generalization Gap and Sharp Minima
2017ICLR0摘要这篇文章探究了深度学习中一个普遍存在的问题——使用大的batchsize训练网络会导致网络的
泛化
性能下降(GeneralizationGap)。
UQI-LIUWJ
·
2023-01-27 13:02
论文笔记
1024程序员节
机器学习04 决策树
决策树学习的目的:产生一棵
泛化
能力强
思想在拧紧
·
2023-01-27 08:10
机器学习
决策树
【HPE】3D HPE调研
随着深度学习在人体姿态估计领域的成功应用,2DHPE的精度和
泛化
能力都得到了显著提升。然而,相较于2DHPE,3DHPE面临着更多的挑战。一方面,受数据采集难度的
Cherry_qy
·
2023-01-27 08:31
3d
计算机视觉
人工智能
pytorch深度学习实践 第二讲 线性模型
泛化
:训练出的模型在训练集外同样适用。数据集:训练集(通常还会分成训练集和开发集,用作模型评估)和测试集。线性模型:y_hat=f(x)=wx+b,训练的目的就是得到w和b。
啥都不会的研究生←_←
·
2023-01-27 08:52
pytorch学习
pytorch
PyTorch深度学习实践第二讲线性模型
目录监督学习四步骤线性模型
泛化
代码作业监督学习四步骤DataSet(数据集)Model(模型选择和设计,例如神经网络,决策树等)Training(大部分模型都需要训练,都有些例如KNN不需要训练)Inferring
筱翼深凉
·
2023-01-27 08:47
AI
深度学习
pytorch
PyTorch学习-线性模型
注意过拟合,提高模型的
泛化
能力。
xiongyuqing
·
2023-01-27 07:58
#
PyTorch
Task04: 模型训练与验证
0.数据集搭建训练集(TrainSet):模型用于训练和调整模型参数;验证集(ValidationSet):用来验证模型精度和调整模型超参数;测试集(TestSet):验证模型的
泛化
能力。
英文名字叫dawntown
·
2023-01-27 06:07
GACL:基于对抗图对比学习的社交媒体谣言检测
://dl.acm.org/doi/10.1145/3485447.3511999论文来源:WWW2022一、概述尽管基于GNN的方法在谣言检测领域取得了一些成功,但是这些基于交叉熵损失的方法常常导致
泛化
能力差
酷酷的群
·
2023-01-27 06:08
《娱乐至死》——不要让娱乐媒体禁锢了我们的灵魂
当然,这里所说的娱乐是
泛化
的,是一种价值取向,而
16郑明明
·
2023-01-27 05:01
神经网络拟合能力的提升之路(Pyhton)
过拟合及
泛化
能力方面下期文章会专题讨论。原理上讲,神经网络模型的训练过程其实就是拟合一个数据分布(x)可以映射到输出(y)的数学函数f(x),而拟合效果的好坏取决于数据及模型。
公众号_算法进阶
·
2023-01-27 03:40
Dubbo
泛化
调用
泛化
调用示例:ApplicationConfigapplicationConfig=newApplicationConfig();applicationConfig.setName(genericInvokeDTO.getApplication
宁静的猫
·
2023-01-27 02:22
大数据前言
大数据应用的几个阶段用数据;养数据;从看数据到用数据;数据产品化数据分析也要讲求用户体验;用产品化理念管理数据团队,这是推进的秘诀;把分析的理念和框架变成数据产品,本质上是一个数据
泛化
的过程;数据行业的人会很容易让技术制约产品的发展
编程回忆录
·
2023-01-27 01:17
自然语言学习路线图
3.自然语言处理经典任务第二章:数据结构与算法基础4.时间复杂度、空间复杂度5.动态规划6.贪心算法7.各种排序算法第三章:分类与逻辑回归逻辑回归最大似然估计优化与梯度下降法随机梯度下降法第四章:模型
泛化
与调参理解过拟合
Gavin_hello
·
2023-01-27 01:54
模块化组方思路及如何学好做好小儿推拿2
怎么才能学好小儿推拿一:学习小儿推拿的途径1:自学单靠自学很难学精学习渠道多,知识碎片化,难以系统化学习,矛盾冲突多先学一个学派,一个老师,再广
泛化
学习课程至少要听三遍2:跟师找对老师,减少副作用,少走弯路六腑不能滥用注重品德二
辉辉妈妈学推拿
·
2023-01-26 22:14
拥舞生命第五课
2、觉察和寻找自己那些“
泛化
”的例子,试图回溯到小时候的某件人事物让你产生了这种
泛化
。因为没写作业,我这一年几乎都怎么提笔。很怀念当初写作业交作业跟老师互动的日子。
mili770
·
2023-01-26 17:53
【数学建模】——线性规划模型
如果我们求最大值或者约束条件中为”大于等于“,只需要在前加负号上述有错,f为价值向量注意对照线性规划模型的标准式:“最小、“小于等于”zeros(3,1):linprog()函数中的变量包含下界向量和
上界
向量
关 峥
·
2023-01-26 12:10
笔记
数学建模
数学建模
西瓜书,南瓜书第六章:支持向量机
6.1间隔与支持向量从几何角度,对于线性可分数据集,支持向量机就是找距离正负样本都最远的超平面,相比于感知机,其解是唯一的,且不偏不倚,
泛化
性能更好。
何草不玄丶
·
2023-01-26 12:13
支持向量机
机器学习
人工智能
Prompt tuning新工作,五个参数解决下游任务 fine-tuning
那么预训练语言模型为什么会有这种
泛化
能力呢?或者说预训练阶段学习到的通用表示为什么可以很容易地适应广泛的下游NLP任务呢?
夕小瑶
·
2023-01-26 11:55
大数据
机器学习
人工智能
深度学习
python
卷积神经网络基础---批量归一化(BN层、 Batch Normalization)
这样能提高网络的
泛化
能力,使得网络能够使用误差更小的L2损失函数。为什么要将数据进行归一
Cloudeeeee
·
2023-01-26 10:46
单一图像超分辨率处理
神经网络
深度学习
卷积神经网络
机械臂轨迹规划方法——动态运动基元法
.基于仿射变换4.基于动态运动基元的轨迹学习方法二、动态运动基元法基本原理一、轨迹示教学习方法1.基于样条基于样条的轨迹学习方法是通过样条函数拟合采集到的人体运动数据实现的,规划生成的轨迹平滑性好,但
泛化
能力不足参考文献
a921218316
·
2023-01-26 10:34
机械臂
MATLAB环境下用DeepLabV3+实现语义分割(完整流程)
但数据来源有完整标签,因此少了人工标注过程,在
泛化
到自己的数据集时可能会遇到障碍。
Le0virg0
·
2023-01-26 08:23
深度学习
深度学习
MATLAB
语义分割
DeepLabV3+
读书笔记:机器学习(第1~2章)
则选择最简单的那个没有免费的午餐定理:无论学习算法多好还是多差,其期望性能是相同的注意1:一个重要前提就是,所有“问题”出现的机会相同注意2:本质上是说,脱离具体问题,空泛地谈论“什么学习算法更好”毫无意义二、评估方法评估学习器的
泛化
误差留出法
foreverbeginnerz
·
2023-01-26 07:30
读书笔记
算法
人工智能
训练集、验证集、测试集
★测试集:用于检验已经训练好的最终模型的
泛化
性能(特别注意:经过测试集后,模型参数就不能再动了)。对于一个训练好的模型,需要了解它
马尔代夫Maldives
·
2023-01-26 06:07
ZF预编码,R-ZF预编码,脏纸预编码(DPC预编码)
自身因为多天线空间信道传输而产生的在同时同频的自干扰消掉(但没有考虑消去高斯分布的noise),从而最小化了真实信号和估计的误差平方和,而从统计来看就是Maximizelikelihood这个模型R-ZF预编码
泛化
一些理解可以解释为机器学习中
中杯冰美式
·
2023-01-26 01:36
深度学习
人工智能
正则化
机器学习实战——AdaBoost
集成学习Ensemblelearning集成学习:将不同的分类器组合成一个元分类器→\rightarrow→更好的
泛化
性能构建并结合多个学习器来完成学习任务.只包含同种类型的个体学习器,这样的集成是“同质
SKYWALKERS_2397
·
2023-01-25 15:40
机器学习
机器学习
决策树
人工智能
机器学习笔记01 -- 决策树、随机森林、AdaBoost
一、决策树1决策树的优化:剪枝1.1预剪枝:每个节点在进行划分时进行估计,看该节点进行划分前后是否可以带来
泛化
能力上的提升,如果不能,则直接标记为叶子节点。
wafq
·
2023-01-25 15:07
机器学习
机器学习
决策树
adaboost算法
【机器学习】(西瓜书习题8.3)编程实现AdaBoost模型,以不剪枝决策树为基学习器,在西瓜数据集3.0a上训练一个AdaBoost集成,并与教材图8.4进行比较
集成学习通过将多个学习器进行结合,常可获得比单一学习器显著优越的
泛化
性能。根据个体学习器的生成方式,目前的
弓长纟隹为
·
2023-01-25 15:36
剪枝
决策树
跑通GaitSet(跑不通你来揍我)
Gaitset是具有
泛化
能力的,这一点和图像分类网络完全不一
大气层煮月亮
·
2023-01-25 15:04
#
步态识别
#
环境配置(DL)
深度学习
pytorch
计算机视觉
Task01:概览西瓜书+南瓜书第1、2章
主要内容:从数据中产生“模型”的算法(学习算法)目标:模型适用“新样本”(
泛化
能力)1997年,Mitchell给出了一个形式化的定义:假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能若一个程序利用经验E在
au1n
·
2023-01-25 11:11
啃西瓜
机器学习
【Datewhale一起吃瓜 Task3】啃瓜第四章
文章目录决策树学习过程预测过程如何划分信息熵信息增益增益率基尼指数
泛化
能力关键:剪枝预剪枝后剪枝比较缺失值处理:样本赋权,权重划分决策树决策树基于“树”结构进行决策每个内部节点对应于某个属性上的测试每个分支对应于该属性的某个取值每个叶节点对应于一个预测结果学习过程根据训练数据
有理想、有本领、有担当的有志青年
·
2023-01-25 11:07
决策树
算法
简述批量归一化batch_normalization
如果训练数据与测试数据的分布不同,网络的
泛化
能力就会严重降低。在之前的学习过程中我们知道,输入层的数据,已经归一化,而后面网络每一层的输入数据的分布一直在发生变化,前面层训
weixin_45268911
·
2023-01-25 09:05
神经网络
深度学习
算法
[经典的图像warping方法] Thin Plate Spline: TPS理论和代码详解
controlpoint)的图像warping(扭曲/变形)算法:ThinPlateSpine(TPS).TPS被广泛的应用于各类的任务中,尤其是生物形态中应用的更多:人脸,动物脸等等,TPS是cubicspline的2D
泛化
形态
sooner高
·
2023-01-25 08:40
算法
opencv
Python
人工智能
计算机视觉
天池赛学习笔记——使用sklearn+机器学习进行分类/回归任务之(二)数据集划分、预处理和特征工程
接下来,我们需要对数据集进行划分,以用于模型训练和验证.数据集的划分将有标签的数据集划分为训练集和测试集,以验证我们最终提交模型的
泛化
能力.fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_s
mathlxj
·
2023-01-24 15:36
机器学习
天池竞赛
sklearn
机器学习
数据集预处理
特征工程
task1 中文预训练模型
泛化
能力天池赛
目录1目的2背景2.1个人配置2.2赛题要求2.3本机跑通Baselinepytorch配置3准备环节4模型训练过程5Docker提交5.1Docker安装5.2本机Docker推送1目的 根据Datawhale大佬们提供的baseline训练模型,并通过docker的方式提交到天池比赛,真的太不容易了。2背景2.1个人配置操作系统:mac2.2赛题要求赛事信息:天池->全球人工智能技术创新大赛
Element简
·
2023-01-24 11:42
Datawhale自然语言处理
《机器学习》阅读笔记 第二章
bootstrap)1.3调参2.性能度量2.1回归任务2.2分类任务分类精度与交叉熵损失查准率和查全率ROC曲线、AUC和代价曲线1.模型评估11.1过拟合一个模型在训练集上精度较高,而在测试集上表现(
泛化
性能
Golden_Baozi
·
2023-01-24 11:05
Datawhale寒假学习
吃瓜系列
机器学习 -- 《机器学习》(周志华)第四章笔记
笔记决策树学习的目的是为了产生一个
泛化
能力强,也即是处理没有见过的示例的能力强的决策树决策树基本流程遵循“分而治之”(divide-and-conquer)策略决策树过程:是一个递归过程,有三种情况会导致递归
小灰机大
·
2023-01-24 11:31
机器学习
机器学习
深度学习中梯度下降知识准备
见下图:这个叫做
泛化
损失,在监督学过程中,我们知道z=(x,y),并且f(x)是对y的预测。什么是这里的梯度呢?
且行切记
·
2023-01-23 21:15
机器学习
深度学习
机器学习
人工智能
预测
大数据
YOLOX 学习笔记
同时,YOLO系列存在需要手工设定样本正负导致模型
泛化
能力较差的问题。为了解决此类问题,旷视科技研究
理心炼丹
·
2023-01-23 19:58
视觉
计算机视觉
吴恩达机器学习Day5
求偏导结果与线性回归是相似的(神奇);但事实上并不一样:训练逻辑回归模型:sklearn函数过拟合(overfitting):即使非常适合训练集但也因为太适合数据,因此是过拟合(高方差);这个模型不具有
泛化
到新样本的能力
Tezzz
·
2023-01-23 19:25
人工智能
深度学习
数据增广,微调(迁移学习)
数据增广应用图像增广的其中一个好处就是扩大了训练集的规模,另外一个好处就是,随机改变训练样本可以减少模型对某些属性的依赖,也就是说提高了模型的
泛化
能力,模型性能更好。
暗紫色的乔松(-_^)
·
2023-01-23 11:07
深度学习
迁移学习
深度学习
人工智能
深度学习中的batch的大小对学习效果与时间的影响
除此文记录外,可以参考此:https://www.zhihu.com/question/32673260/answer/71137399这个答案写的很好,下次再总结下batchsize影响模型的
泛化
性能
旺仔的算法coding笔记
·
2023-01-22 13:13
深度学习-tensorflow
ML 训练与测试数据不满足同分布 - 如何检测?如何解决?
解决训练与测试数据不满足同分布问题,有助于提高模型的
泛化
性、稳定性!
#苦行僧
·
2023-01-22 12:25
算法岗面试
人工智能
深度学习
分类
回归
梅飞飞飞的假期学习日记DAY7
改进模型拟合在模型拟合的过程中我们常常会遇到一些情况:训练不开始:训练损失不随着训练时间推移改变训练开始得很好,但模型没有真正
泛化
:模型无法超越基于常识的基准训练损失和验证损失都随着时间的推移而减小,模型可以超越基准
飞呀飞呀飞飞飞
·
2023-01-22 07:19
学习
深度学习
人工智能
量子机器学习相关的最近研究动态(复数篇论文的一些简单整理)
1【基于少量训练数据的量子机器学习
泛化
】link现代量子机器学习(QML)方法包括对训练数据集上的参数化量子电路进行变分优化,然后对测试数据集进行预测(即
泛化
)。
Chahot
·
2023-01-22 07:19
#
量子理论(Quantum
Theory)
人工智能
TASK02-深度学习
过拟合和欠拟合及其解决方案模型选择,过拟合和欠拟合训练误差和
泛化
误差模型选择概念验证数据集K折交叉验证过拟合和欠拟合模型复杂度训练数据集大小梯度消失和梯度爆炸随机初始化模型参数Pytorch的默认随机初始化
中古传奇
·
2023-01-21 21:23
人工智能AI
深度学习
神经网络
代价敏感学习初探 - 有偏损失函数设计
常规损失函数的数值计算3.业务场景中的损失函数计算0x2:代价敏感学习公式1.Cost-sensitive中cost的定义与表示2.Cost-sensitive损失权重因子对损失函数的影响0x3:代价敏感损失的
泛化
讨论
张博208
·
2023-01-21 13:16
Machine
Learning
Deep
Learning
上一页
44
45
46
47
48
49
50
51
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他