BIAS 第20页

size mismatch for yolo_head2.1.bias: copying a param with shape torch.Size(【75】) from checkpoint...

凯哥英语视频今天一个朋友用YOLO4预测图片报错：sizemismatchforyolo_head2.1.bias:copyingaparamwithshapetorch.Size(【75】)fromcheckpoint

justwaityou1314·2021-04-27 17:32

深入理解推荐系统：Position Bias

PositionBias现象：在排序结果中，排在前面的结果通常能获取更高点击率，如图1(a)；对于同一个结果，排在不同的位置，点击率也有差异，排在靠前的位置时，它的点击率也越高，另外排在尾部是点击率也较高，如图1(b)。在一个信息流中，我们可能更容易记住头部和尾部的内容，对中间的内容容易忽视。从而使模型对用户偏好的感知出现偏差，预估CTR不准，并进一步通过feedbackloop造成马太效应。解决

东皇Amrzs·2021-04-25 16:20

基于Python的Rosenblatt感知器模型

+wn*xn+bias)。训练时，使用有监督学习，当输出值与真实值不同时，对应的weight与该次输入数据与真实值和学习率的乘积相加，或可以描述为weight+=input*(d-o)*n其中，

月见樽·2021-04-25 06:53

【DL碎片1】神经网络参数初始化的学问

我们已经知道，神经网络的参数主要是权重（weights）：W，和偏置项（bias）：b。

Stack_empty·2021-04-23 03:46

PyTorch手动初始化卷积层并进行卷积运算报数据类型错误Expected object of scalar type Double but got scalar type Float for arg

ExpectedobjectofscalartypeDoublebutgotscalartypeFloatforargument#4‘bias’尝试脱离nn.Module模块手动定义conv2d层，并对权重

黑夜里游荡·2021-04-22 14:37

Boosting的思路与Adaboost算法

Boosting方法的基本思路Boosting方法是使用同一组数据集进行反复学习，得到一系列简单模型，然后组合这些模型构成一个预测性能十分强大的机器学习模型，Boosting的特点：boosting的目的是减小bias

黄元帅·2021-04-21 00:01

机器学习——误差

ErrorErrorError（误差）的主要有两个来源，分别是biasbiasbias(偏差)和variancevariancevariance（方差）三者之间的联系机器学习中的Bias（偏差）、Error

老猫_fish·2021-04-20 20:41

torch.nn.functional

TORCH.NN.FUNCTIONALConvolutionfunctionsconv1dtorch.nn.functional.conv1d(input,weight,bias=None,stride

shcho·2021-04-18 09:35

AI:如何训练机器学习的模型

1.Training:如何训练模型一句话理解机器学习一般训练过程：通过有标签样本来调整（学习）并确定所有权重Weights和偏差Bias的理想值。

·2021-04-17 14:26

ConstraintLayout

1、基本属性学习constraint约束对齐方式bias(偏移比率,默认0.5)ratio(布局比例，对于这个控件使用，当宽高有一个为0dp时，添加比率，可以获得比率控件)chains(链chainstyle

卡卡的箱子·2021-04-15 23:51

一文归纳Ai调参炼丹之法

1超参数优化调参即超参数优化，是指从超参数空间中选择一组合适的超参数，以权衡好模型的偏差(bias)和方差(variance)，从而提高模型效果及性能。

公众号_算法进阶·2021-04-13 22:24

self-attention pytorch实现

AttentionclassAttention(nn.Module):def__init__(self,dim,num_heads=2,qkv_bias=False,qk_scale=None,attn_drop

lowl·2021-03-18 17:21

卷积padding,kernel_initializer

keras.layers.convolutional.Conv1D(filters,kernel_size,strides=1,padding='valid',dilation_rate=1,activation=None,use_bias

sereasuesue·2021-03-07 11:42

李宏毅机器学习03：误差Error

李宏毅机器学习03：误差Error文章目录李宏毅机器学习03：误差Error一、Bias&Variance偏差和方差1.误差的来源2.偏差和方差的理解3.偏差和方差出现的原因4.模型的偏差和方差(1)Bias

BkbK-·2021-01-29 12:01

论文阅读：Why Can’t I Dance in the Mall Learning to Mitigate Scene Bias in Action Recognition

目录BackgroundHowToDo网络的整体框架ResultQuestion（ThingsToDo）论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1912.05534code：https://github.com/vt-vl-lab/SDNprojectwebsite：http://chengao.vision/SDN/Background作者意识到进行ActionRecognit

小吴同学真棒·2021-01-26 11:05

机器学习 —— 1 绪论

文章目录一、机器学习模型二、机器学习算法三、机器学习目标1、偏差和方差2、拟合一、机器学习模型二、机器学习算法三、机器学习目标1、偏差和方差偏差(Bias)：howmuchtheaveragemodeloveralltrainingsetsdifferfromthetruemodel

ashome123·2021-01-20 11:32

卷积参数量和计算量(FLOPs)的计算公式及代码

1、公式以下公式适用于各种情况的卷积层，如普通卷积、膨胀卷积、分组卷积、可分离卷积等：参数量:无bias时：kH×kW×Cin/g×Coutk_{H}×k_{W}×C_{in}/g×C_{out}kH×

Brikie·2021-01-15 20:59

如何从零实现一个神经网络

在这个神经元中，有两个输入一个输出，两个输入一共进行了三步运算：1、先把两个输入与权重(weights)相乘，：x1—>x1*w1x2—>x2*w22、把得到的结果相加，再加上偏置(bias)by=x1

我是一只小白白·2020-11-09 11:29

搭建一个Quantize Aware Trained深度学习模型

什么是量化量化是将深度学习模型参数（weights,activations和bias）从较高浮点精度转换到较少位表示的过程。

WAI_f·2020-11-01 21:01

【题解】编程作业ex5: Regularized Linear Regression and Bias/Variance (Machine Learning)

吐槽：这个作业用了几个小时，，光是复习前面的就整了半天=。=不过问题不大，也就debug了好久，虽然最后我还是编出来了+_+以后一定要一鼓作气完成某个课程。。。题目：IfyouareusingtheMATLABOnlineaccessprovidedforthiscourse(recommended),orifyouhaveanexistinginstallationofMATLAB(>=R201

zjt1027·2020-10-09 23:15

pytorch nn.LSTM详解代码里有详细的参数说明

batch_first=True):LSTM循环神经网络参数：input_size：表示的是输入的矩阵特征数hidden_size：表示的是输出矩阵特征数num_layers表示堆叠几层的LSTM，默认是1bias

weixin_42713739·2020-09-23 11:36

pytorch函数之：torch.nn.ConvTranspose2d 转置卷积

torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,output_padding=0,groups=1,bias

大腿壮·2020-09-17 12:00

caffe---之scale层

Scale"bottom:"inception_3a/concat"bottom:"inception_3a_prob_reshape"top:"inception_3a/output"scale_param{axis:0bias_term

zxyhhjs2017·2020-09-17 04:08

Andrew NG 机器学习练习5-Regularized Linear Regression and Bias/Variance

1RegularizedLinearRegression本文根据水库中蓄水标线(waterlevel)使用正则化的线性回归模型预测水流量(waterflowingoutofdam)，然后debug学习算法以及讨论偏差和方差对该线性回归模型的影响。1.1Visualizingthedataset本作业的数据集分成三部分：ⓐ训练集(trainingset)，样本矩阵(训练集)：X，结果标签(label

~无关风月~·2020-09-16 20:14

Boosting & Bagging & Stacking整理

一.知识点Bias-VarianceTradeoffbias-variance是分析boosting和bagging的一个重要角度，首先讲解下Bias-VarianceTradeoff.假设training

Excelsior_kereo·2020-09-16 19:37

Andrew NG DeepLearning:bias & variance

逸_·2020-09-16 06:13

论文阅读：Shuffle-Then-Assemble: Learning Object-Agnostic Visual Relationship Features

Shuffle-Then-Assemble文章 Paper认为标记triplet的cost是很大的，而且人标记的relation有很强的的object的依赖性，就是某些relation对某些object-object会有bias

Kivee123·2020-09-16 03:00

UCC29910A BUCK_PFC的调试

buckpfc,输出的84V电压也可以用来给后端系统供电设计参数如下：电压：80V输出功率：300W20190729：电路的整体功能已经调试通过，参考TI的官方DEMO板，需要注意的是，板子如果不接外部Bias

队友呢！队友呢！队友呢！·2020-09-15 20:37

ConstraintLayout 使用介绍

其中主要包含了如下几个功能点：相对定位（Relativepositioning）居中定位（Centeringposition）及偏移（bias）角度

张可_·2020-09-15 15:16

Value-based Reinforcement Learning

不久前做了一个关于value-basedRL相关的slides，主要讲解了基于值的强化学习方法的几个重要理论方法，同时讲解了Q-learning作为off-policy方法在学习过程中产生的bias的来源已经如何减轻的几种方法

南极光·2020-09-15 14:57

机器学习笔记２：神经网络

神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体做出的交互反应．neuron(神经元)模型是神经网络的基本模型．专属单词神经元（neuron||unit）阈值（threshold||bias

_不二_·2020-09-15 11:48

2019年CS224N课程笔记-Lecture 19:Safety, Bias, and Fairness

资源链接：https://www.bilibili.com/video/BV1r4411f7td?p=19毒性/toxicity->戾气程度正课内容对于现实中的这种香蕉我们倾向于不提黄色（第一次看这个图的时候很少/几乎没有有人说黄色），因为黄色是他的原型（绿色和斑点则不是）原型理论分类的目的之一是将刺激之间的无限差异缩小到行为和认知上可用的比例物品可能有一些核心的原型概念，这些概念来自于存储的对象

任菜菜学编程·2020-09-15 04:56

tf.keras学习之layers.Dense

使用tf.keras.layers.Dense(units,activation=None,use_bias=True,kernel_initializer=‘glorot_uniform’,bias_initializer

spider_fu·2020-09-15 02:16

深入理解卷积(卷积核到底要不要翻卷)

这个函数实现的功能，简单来说，就是将卷积核在输入的矩阵上平移，对应位置的乘积的和加上一个bias,即为输出。

wp1131·2020-09-15 01:13

tensorflow学习之BasicLSTMCell详解

将forget_bias（默认值：1）添加到忘记门的偏差(bia

大雄没有叮当猫·2020-09-15 01:10

Tensorflow--tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell

tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(n_hidden,forget_bias=1.0,state_is_tuple=True):n_hidden表示神经元的个数，forget_bias

kyang624823·2020-09-15 00:29

tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell函数用法

tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(n_hidden,forget_bias=1.0,state_is_tuple=True):n_hidden表示神经元的个数，forget_bias

UESTC_C2_403·2020-09-15 00:40

将tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell里面的激活函数改为其他函数，比如relu函数

转自：https://www.zhihu.com/question/271746723lstm=tf.nn.rnn_cell.basicLSTMCell(num_hidden,forget_bias=0.5

隐夜拙·2020-09-15 00:11

右移实现除法中的偏置量问题

问题的引出：intdiv16(intx){intbias=(x>>31)&0xF;return(x+bias)>>4;}问题就在于代码中的第二行，当x>=0时，bias值为零

CODERLOOK·2020-09-14 21:05

归纳偏倚inductive bias

在机器学习中，将为了使学习成为可能所做的假设集称为学习算法的归纳偏倚（inductivebias）.在机器学习中，对于不适定问题（ill-posedproblem），单靠数据本身不足以找到唯一的解，因此我们需要做一些特别的假设，以便得到已有数据的唯一解。将为了使学习成为可能所做的假设集称为学习算法的归纳偏倚（inductivebias）[1]。引入归纳偏倚的一种途径是假定一个假设类。

vieo·2020-09-14 16:10

学习理论、模型选择、特征选择——斯坦福CS229机器学习个人总结（四）

1、学习理论（Learningtheory）1.1、偏差/方差（Bias/variance）图一对一个理想的模型来说，它不关心对训练集合的准确度，而是更关心对从未出现过的全新的测试集进行测试时的性能，即泛化能力

NJiahe·2020-09-14 09:34

Key rnn/basic_lstm_cell/bias not found in checkpoint

Traceback(mostrecentcalllast):File"C:\Users\2019\Anaconda3\envs\tensorflow-gpu_py36\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py",line1327,in_do_callreturnfn(*args)File"C:\Users\2019\Anaconda

光英的记忆·2020-09-14 07:32

tf.layers.conv2d_transpose 反卷积

inputs,filters,kernel_size,strides=(1,1),padding=’valid’,data_format=’channels_last’,activation=None,use_bias

芥末的无奈·2020-09-14 04:27

PBR 与 OpenGL ES 2.0 中的LOD纹理：Mipmap （关于Lod和Bias）

MipMap当使用Mipmap的时候可能会用到xxxLod和xxxBias这几种纹理采样函数。在片段着色器中：vec4texture2D(sampler2Dsampler,vec2coord)vec4textureCube(samplerCubesampler,vec3coord)自动计算使用的纹理层。vec4texture2D(sampler2Dsampler,vec2coord,floatbi

zwzwzwh·2020-09-14 02:53

pytorch获取nn.Sequential的中间层输出

示例importtorchimporttorch.nnasnnmodel=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,9,1,1,0,bias=False),nn.BatchNorm2d(9),

景唯acr·2020-09-14 01:26

Tensorflow tf.keras.layers.GRU

init__init__(units,activation='tanh',recurrent_activation='sigmoid',use_bias=True,kernel_initializer=

Claroja·2020-09-14 00:26

tf.keras.layers 和 tf.layers 的一个区别

tf.keras.layers.Dense和tf.layers.Dense这2个函数的用法看上去一模一样tf.keras.layers.Dense( units,activation=None,use_bias

kangshuangzhu·2020-09-14 00:33

tf.nn.bias_add和tf.add、tf.add_n

tf.add(x,y,name=None)x:atensormusutbeoneofthefollowingtypes:half,float32,float64,uint8,int8,int16,int32,int64,complex64,complex128,string.y:ATensor.Musthavethesametypeasx.name:Anamefortheoperation(opt

weixin_38698649·2020-09-13 17:25

学习理论之误差和方差

目录一些不成体系的文字误差（Bias）的结论方差（Variance）的结论误差v.s.方差应对方法下面的内容是台湾大学李宏毅老师2016年的机器学习课程第5课Wheredoestheerrorcomefrom

weixin_30684743·2020-09-13 16:32

一步一步教你反向传播，求梯度(A Step by Step Backpropagation Example)

此外，隐藏和输出的神经元都包含了一个偏差（bias）。下图是这个神经网络的结构。下面我们给各个参数设定一些值。权重(w),偏差(b)和用来训练的输入输出反向传播的目标是优化权重，以便

wawaku·2020-09-13 16:45

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