BIAS

神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。
程序先锋·2025-03-18 04:41

【手撕算法系列】多头自注意力机制MHSA

importtorch.nnasnnclassAttention(nn.Module):def__init__(self,dim,num_heads=8,qkv_bias=False,qk_scale=
Nastu_Ho-小何同学·2025-03-16 07:10

卷积神经网络（笔记01）

偏置项（Bias）是一个额外的可学习参数，对于每个卷积核而言，都
天行者@·2025-03-11 18:14

深度学习：偏差和方差

偏差（Bias）偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说，偏差描述了模型预测的准确度。
壹十壹·2025-03-11 16:25

LCD抗干扰驱动防静电液晶屏驱动VK2C21抗噪液晶驱动芯片

L76+348特点：•工作电压2.4-5.5V•内置32kHzRC振荡器•偏置电压（BIAS）可配置为1/3、1/4•COM周
·2025-02-25 20:49

合泰Holtek LCD驱动芯片选型全攻略：从原理到落地的工程师视角

其核心功能包括：信号转换：将主控的SPI/I²C指令转换为行列驱动信号，控制每个像素的透光率；电压管理：通过调节偏置电压（BIAS）和占空比（DUTY），优化对比度与功耗；资源优化：减少主控IO占用（传统直驱方案需数百个
holtek合泰芯片选型及支持·2025-02-24 12:38

LCD抗干扰驱动防静电液晶屏驱动VK2C21抗噪液晶驱动芯片

L63+348特点：•工作电压2.4-5.5V•内置32kHzRC振荡器•偏置电压（BIAS）可配置为1/3、1/4•COM周
·2025-02-15 18:27

强化学习关键技术：重要性采样深度剖析

目录一、引言二、重要性采样基本原理（一）什么是重要性采样（二）重要性采样在强化学习中的作用三、判断采样好坏的方法（一）偏差（Bias）（二）方差（Variance）（三）有效样本数量（EffectiveSampleSize
进一步有进一步的欢喜·2025-02-11 08:21

数据挖掘常用算法优缺点分析

偏差bias其实是模型太简单而带来的估计不准确的部分---欠拟合方差：描述的是预测值的变化范围、离散程度
天波烟客00·2025-02-02 14:52

Causal Inference for Leveraging Image-TextMatching Bias in Multi-Modal Fake NewsDetection

https://ieeexplore.ieee.org/document/9996587https://ieeexplore.ieee.org/document/99965871.概述社交媒体的快速发展为虚假新闻的产生和传播提供了便捷渠道，并带来了诸多不良后果。为了减轻虚假新闻的负面影响，自动化的虚假新闻检测变得尤为重要。随着多媒体技术的发展，社交媒体上的新闻不仅限于文本内容，还逐步转变为包含图像
樱花的浪漫·2025-02-02 13:46

GEE 训练教程——哨兵2号、Landsat-8以及DEM影像的可视化展示

目录简介1.哨兵2号（Sentinel-2）2.Landsat-83.CGIAR/SRTM90_V4函数visualize(bands,gain,bias,min,max,gamma,opacity,palette
此星光明·2025-01-29 11:59

神经网络常见操作（卷积）输入输出

torch.nn.Convnd(in_channels,out_channels)，改变的是tensor的倒数n+1维的大小全连接使用torch.nn.Linear(in_features,out_features,bias
被放养的研究生·2025-01-19 09:54

从0开始深度学习（4）——线性回归概念

1.1线性模型线性假设是指目标可以表示为特征的加权和，以房价和面积、房龄为例，可以有下面的式子：w称为权重（weight）b称为偏置（bias）、偏移量（offset）或截距（intercept）给定一个数据集
青石横刀策马·2024-09-05 15:47

Keras深度学习库的常用函数与参数详解及实例

use_bias:
零 度°·2024-08-23 21:56

深度学习之pytorch实现线性回归

()代码实现结果分析pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.Linear(in_features,#输入的神经元个数out_features,#输出神经元个数bias
温柔了岁月.c·2024-02-19 15:48

LSTM参数详解

bias:如果为
实名吃香菜·2024-02-19 14:38

方差与偏差

"偏差方差分解"(bias-variancedecomposition)是解释学习算法泛化性能的一种重要工具.偏差方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解.我们知道，算法在不同训练集上学得的结果很可能不同
井底蛙蛙呱呱呱·2024-02-10 10:18

bioinfo100-第9题-FastQC报告中的duplicate

duplicate问题zhn去除duplicate可以这样理解：去除“假重复”（人为造成的重复序列方面的bias)保留“真重复”（天然存在的重复序列）。
RachaelRiggs·2024-02-07 00:53

机器学习-集成学习（模型融合）方法概述

偏差（Bias）与方差（Variance）假设对数据集中一个样本进行n次预测，偏差是预测期望值与样本值的
毛飞龙·2024-02-06 19:13

On the Spectral Bias of Neural Networks论文阅读

1.摘要众所周知，过度参数化的深度神经网络(DNNs)是一种表达能力极强的函数，它甚至可以以100%的训练精度记忆随机数据。这就提出了一个问题，为什么他们不能轻易地对真实数据进行拟合呢。为了回答这个问题，研究人员使用傅里叶分析来研究深层网络。他们证明了具有有限权值(或训练有限步长)的深度网络天生偏向于表示输入空间上的平滑函数。具体地说，深度ReLU网络函数的特定频率分量(k)的衰减速度至少与O(k
瞻邈·2024-02-06 01:50

循环神经网络（RNN）简介与应用

RNN原理解析2.1RNN网络结构RNN网络主要组件输入层(Input)，隐藏层(HiddenState)，输出层(Output)循环单元(RecurrentUnit)权重参数(Weights)和偏置项(Bias
kadog·2024-02-05 17:33

如何改进YOLOv5主干网络

importtorchimporttorch.nnasnnfromeinopsimportrearrangedefconv_1x1_bn(inp,oup):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(inp,oup,1,1,0,bias
风筝超冷·2024-02-05 02:56

代码+视频，PM3包进行3组倾向评分匹配并绘制smd图

在观察研究中，由于种种原因，数据偏差（bias）和混杂变量（confoundingvariable）较多，倾向评分匹配的方法正是为了减少这些偏差和混杂变量的影响，以便对实验组和对照组进行更合理的
天桥下的卖艺者·2024-02-02 13:44

imu_utils安装及标定教程

然后采集IMU数据，生成Allan方差数据，由图分析得到加速度和角速度的高斯白噪声和随机游走Bias误差。
极客范儿·2024-02-02 08:26

【从零开始学习YOLOv3】5. 网络模型的构建

本文涉及到一个比较有用的部分就是bias的设置，可以提升mAP、F1、P、R等指标，还能让训练过程更加平滑。1.cfg文件在YOLOv3中，修改网络结构很容易，只需要修改cfg文件即可。
pprpp·2024-02-02 02:55

统计学习 复习（知识点+习题）

无偏估计加权最小二乘2.Regularization线性回归（二维情况）求解有约束优化问题正则化最小加权二乘不确定答案形式3.BasicFunction核函数岭回归有个关于核函数的推导，但应该不会考4.Bias-var
玛卡巴卡_qin·2024-02-02 01:37

Bias 和 Variance 理解

一篇很不错的讲解Bias和Variance的文章：http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.html从三个角度去定义Bias和Variance概念上
phusFuNs·2024-01-31 07:29

类参数和实例参数

__init__()self.weight=nn.Parameter(torch.rand(kernel_size))self.bias=nn.Parameter(torch.zeros(1))逐行解释给定的代码
代码猪猪傻瓜coding·2024-01-31 02:57

从Y = X到构建完整的人工神经网络

如果不用偏差（bias）会怎样？在本教程中，我们打算回答那些问题，我们从最简单的人工神经网络（ANN）做起，一直到复杂得多的模型。让我们从构建一个没有参数的机器学习模型开始，即Y=X。
将_4c15·2024-01-30 23:55

机器学习：多项式回归（Python）

closed_form_sol.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLRClosedFormSol:def__init__(self,fit_intercept=True,normalize=True):""":paramfit_intercept:是否训练bias
捕捉一只Diu·2024-01-30 07:28

【转】深度学习中的正则化（Regularization）

转自：http://www.imooc.com/article/69484一、Bias（偏差）&Variance（方差）在机器学习中，这两个名词经常让我们傻傻分不清。我们不妨用案例来看看怎么区分。
是我真的是我·2024-01-29 19:59

Analysis of Learning from Positive and Unlabeled Data

推导了PU的分类问题其实就是Cost-sensitiveclassification的形式，同时，通过实验证明了如果使用凸函数作为lossfunction，例如hingeloss会导致错误的分类边界（有bias
zealscott·2024-01-29 14:53

【深度学习每日小知识】Bias 偏差

计算机视觉是人工智能的一个分支，它使机器能够解释和分析视觉信息。然而，与任何人造技术一样，计算机视觉系统很容易受到训练数据产生的偏差的影响。计算机视觉中的偏见可能会导致不公平和歧视性的结果，从而使社会不平等长期存在。本文深入探讨了计算机视觉中偏见的复杂性及其影响，并探讨了减轻偏见、促进公平和公正结果的方法。了解计算机视觉中的偏差计算机视觉算法经过大量视觉数据（例如图像和视频）的训练。如果训练数据存
jcfszxc·2024-01-28 07:28

人脸识别 FaceNet人脸识别（一种人脸识别与聚类的统一嵌入表示）

的实现思路importtorch.nnasnndefconv_bn(inp,oup,stride=1):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(inp,oup,3,stride,1,bias
郭庆汝·2024-01-27 21:41

【DeepLearning-8】MobileViT模块配置

importtorchimporttorch.nnasnnfromeinopsimportrearrangedefconv_1x1_bn(inp,oup):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(inp,oup,1,1,0,bias
风筝超冷·2024-01-27 12:53

机器学习：多元线性回归闭式解（Python）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLRClosedFormSol:def__init__(self,fit_intercept=True,normalize=True):""":paramfit_intercept:是否训练bias
捕捉一只Diu·2024-01-26 06:26

【陈工笔记】SNN（Spiking Neural Network）的理解

1、LIFNode在网络架构中的简单应用例子#定义并初始化网络net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(28*28,14*14,bias=False),#这里不加
我看到你啦滴·2024-01-25 22:03

局部响应归一化

a,n/2,k,α,β分别表示函数中的input,depth_radius,bias,alpha,beta，其中n/2,k,α,β都是自定义的，特别注意一
阿布儿·2024-01-23 22:21

python对cmip6数据进行偏差校正Delta

importxarrayasxrimportosimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdimportpymannkendallfromscipy.statsimportpearsonrfromsklearn.metricsimportr2_score,mean_squared_error#思路#bias
houhaha_·2024-01-21 15:23

LSTM学习笔记

BidirectionalLSTM模块结构如下图所示：在Pytorch中，已经集成了LSTM模块，定义如下：CLASStorch.nn.LSTM(self,input_size,hidden_size,num_layers=1,bias
牧羊女说·2024-01-21 00:04

分组卷积

groups=groups//4self.res_layer=Sequential(BatchNorm2d(in_channel),Conv2d(in_channel,depth,(3,3),(1,1),1,bias
AI视觉网奇·2024-01-20 16:48

深度学习记录--偏差/方差(bias/variance)

误差问题拟合神经网络函数过程中会出现两种误差：偏差(bias)和方差(variance)偏差和误差的区别欠拟合(underfitting)当偏差(bias)过大时，如左图，拟合图像存在部分不符合值，称为欠拟合
蹲家宅宅·2024-01-20 12:09

【CNN】卷积神经网络CNN输出特征图计算+参数量计算+计算量计算

padding为01.2增加步长stride，padding不动1.3增加步长stride，同时还增加padding2.n维（通道）输入数据二、卷积网络参数量计算2.1权重weights的参数量：2.2偏差bias
桐秋廿·2024-01-19 11:03

机器学习：经验误差与过拟合（Python）

polynomial_feature.pyimportnumpyasnpclassPolynomialFeatureData:"""生成特征多项式数据"""def__init__(self,x,degree,with_bias
捕捉一只Diu·2024-01-19 10:10

nn.Linear()

torch.nn.Linear(20,30)input=torch.randn(128,20)#输入数据的维度(128,20)output=m(input)print(m.weight.shape)print(m.bias.shape
三方斜阳·2024-01-14 02:05

BIAS FX Pro for Mac(吉他效果器插件)破解教程

PositiveGridBIASFXProforMac破解版是一款专业吉他效果器插件。BiasFX依然采用了PositiveGrid家先进的算法和技术，精确到组件的模拟保证了音质的表现。BiasFX提供了极致的模拟单块表现，同时可以与BIASAmpMatch型号结合在一起使用。原文链接：http://mac.orsoon.com/Mac/168183.htmlPositiveGridBIASFXP
希希的莫斯呱·2024-01-12 18:59

3.4.1-欠拟合 与 过拟合（Bias and variance） + 相关解决方案

3.4.1欠拟合与过拟合+相关解决方案1、定义我们给出过拟合的定义：Overfitting:Ifwehavetoomanyfeatures,thelearnedhypothesismayfitthetrainingsetveywell,butfailtogeneralizetonewexamples.例子1：线性回归（房价预测）第一个图：是**“欠拟合”**（训练的特征输入较少（X1,X2,X3…
帅翰GG·2024-01-10 18:20

C2-3.2.1 诊断Bias（偏差） and variance(方差)——误差的两大来源+解决方案

C2-3.2.1诊断Bias（偏差）andvariance(方差)——误差的两大来源1、Whatisbias?
帅翰GG·2024-01-10 06:43

模型评估之偏差-方差分解

偏差-方差分解（Bias-VarianceDecomposition）为我们提供一个很好的分析和指导工具。  偏差-方差分解试图对学习
老羊_肖恩·2024-01-09 15:53

深度学习知识点总结

关于bn层mean,std第i个元素就是第i个通道上全部batch张输出特征图所有元素的平均值和方差,所shape就是特征图shape可学习参数weight和bias分别对应γ，β.有bn时cov可以不用
zwhdldz·2024-01-09 11:45
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