BIAS 第3页

【Course 2 改善深度神经网络】Week 1 深度学习的实用层面

PracticalaspectsofDeepLearning:settingupyourMLapplication目录1.train/dev/testsets2.Bias/Variance3.RegularizationReducesOverfitting3.1L1

YraYnofear·2023-11-23 19:06

TensorRT6

参考https://arleyzhang.github.io/articles/7f4b25ce/主要通过合并层和降低精度实现加速以inception结构为例,将conv,bias,relu串行融合成一个

D_Major·2023-11-23 14:11

机器学习基础(三): 模型评估与选择 - 方差与偏差

偏差-方差分解工具(bias-variancedecomposition)是解释模型泛化能力的重要工具符号定义:测试样本:训练集:基于训练集得到的模型对测试集的预测结果：样本

阿瑟_TJRS·2023-11-21 21:16

Ubuntu系统下：write_frames() got an unexpected keyword argument ‘audio_path‘

github上查看这个开源库时发现这个库的0.4.3和0.4.8的版本有差别，具体情况如下图：0.4.3版本：0.4.8版本：我原先装得的是0.4.3版本的，升级到0.4.8版本完美解决还遇到了无法加载bias_act_plugin

浅陌sss·2023-11-21 11:44

RAAGR2-Net：一种使用多个空间帧的并行处理的脑肿瘤分割网络

AbraintumorsegmentationnetworkusingparallelprocessingofmultiplespatialframesRAAGR2-Net：一种使用多个空间帧的并行处理的脑肿瘤分割网络背景贡献实验N4bias-field-correction

火柴狗·2023-11-20 12:07

卷积神经网络中参数量的计算原理及方法

手动计算参数量:1.卷积层参数计算方法:参数量计算公式=卷积核高度*卷积核宽度*输入层通道数*输出层通道数+bias(输出层通道数)注意:池化层没有参数(只是在已知数据区域里求个最大值)输入层通道数就是上层的卷积核数量输出层通道数等于卷积核个数

shengchao0920·2023-11-12 01:24

pytorch的一些细节记录

文档中定义如下：torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias

Woolseyyy·2023-11-11 05:15

机器学习——正则化（Regularizaiton-Regular-Regularize）

我们把此类情况称为欠拟合(underfitting)，或者叫作叫做高偏差(bias)。以预测房价为例，第二幅图，我们在中间加入一个二次项，也就是说对于这幅数据我们用二次函数去拟合。

hapihapi~·2023-11-10 14:19

学习笔记——sklearn库中PolynomialFeature类的介绍

PolynomialFeature的介绍（官网原话）classsklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(degree=2,*,interaction_only=False,include_bias

不学习太蕉绿了！·2023-11-08 04:08

Pytorch 快速参数权重初始化

xaiver数据分布，还有很多其他的数据分布可以探索defweights_init(m):ifisinstance(m,nn.Conv2d):xavier(m.weight.data)xavier(m.bias.data

张哥coder·2023-11-07 05:12

pytorch 中 nn.Conv2d 解释

pytorchnn.Con2d中填充模式torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias

mingqian_chu·2023-11-05 08:06

什么是机器学习中的正则化？

2.偏差和方差Bias和Varian

赵卓不凡·2023-11-04 14:31

机器学习：5.1 模型组合 Model Combination

@[toc]Bias&VarianceDecompositionLearnfromdatasetDsampledfromEvaluategeneralizationerroronanewdatapointReduceBias

Cache_wood·2023-11-04 11:06

李宏毅机器学习 Machine_Learning_2019_Task2

李宏毅机器学习Machine_Learning_2019_Task2机器学习打卡任务内容：理解偏差(Bias)&方差(Variance)偏差（bias）和方差（variance）的含义泛化误差可以分解成偏差的平方加上方差加上噪声

Hirotransfer·2023-11-02 23:09

xgboost公式推导

优化算法模型模型指给定输入x如何去预测输出y参数参数指我们需要学习的东西，在线性模型中，参数指我们的线性系数w目标函数目标函数：损失+正则，教我们如何去寻找一个比较好的参数一般的目标函数包含下面两项:这里写图片描述Bias-variancetradeoff

叫我老村长·2023-11-02 15:29

pytorch笔记 GRUCELL

1介绍GRU的一个单元2基本使用方法torch.nn.GRUCell(input_size,hidden_size,bias=True,device=None,dtype=None)输入：（batch，

UQI-LIUWJ·2023-11-02 06:08

pytorch复现_conv2d

importnumpyasnpdefconv2d(inputs,kernels,bias,stride,padding):"""正向卷积操作inputs:输入数据，形状为(C,H,W)kernels:卷积核

王佳Gre·2023-11-01 15:02

什么是 CNN? 卷积神经网络？怎么用 CNN 进行分类？（3）

v=E5Z7FQp7AQQ&list=PLuhqtP7jdD8CD6rOWy20INGM44kULvrHu视频7：CNN的全局架构卷积层除了做卷积操作外，还要加上bias，再经过非线性的函数，这么做的原因是

shimly123456·2023-10-31 09:24

BaiChuan-QWen

在中文上做了增强，验证增加vocabulary的规模不会为下游任务带来负面影响ModelPositionalembedding：选择RoPE，反向更新时选择FP32的精度而不是FP16或BP16，以提高模型精度Bias

银晗·2023-10-30 03:09

【深度学习】吴恩达课程笔记(三)——参数VS超参数、深度学习的实践层面

七、深度学习的实践层面1.训练/验证/测试集(Train/Dev/Test)2.偏差/方差(Bias/Variance)3.机器学习基础4.L2正则化范数的概念正则化的定义L2正则化正则化为什么可以预防过拟合

今天有没有吃饱饱·2023-10-29 16:31

【pytorch】反卷积中输出尺寸计算公式

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

机器不学习我学习·2023-10-28 10:16

pytorch 线性层Linear详解

importtorch.nnasnnlinear_layer=nn.Linear(2,3)print('weightshape',linear_layer.weight.shape,'biasshape',linear_layer.bias

星水天河·2023-10-27 22:39

第八章集成学习

文章目录一集成学习概述1.1学习器1.2概述与优势1.3增强基学习器多样性常用方法二偏差（Bias）和方差（Variance）三Bagging(套袋法)3.1简述3.2训练过程3.3预测过程四随机森林(

小酒馆燃着灯·2023-10-26 12:33

RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

遇到的问题RuntimeError:cuDNNerror:CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR详细错误***.pyreturnF.conv1d(input,weight,bias,self.stride

weixin_43870390·2023-10-26 12:32

ieee754标准c语言代码,C语言_浮点数_IEEE 754标准_单片机_浮点数精度

其中真实的指数E相对于实际的指数有一个偏移量，因此E的值应该为e-Bias，Bias(127)即为指数偏移量。这样作的好处是便于使用无符号数来代替有符号的真实指数。

weixin_39727336·2023-10-25 01:16

吉鑫股票分仓资管跟单软件BIAS的原理应用

BIAS的应用1、N日BIAS的N值通常取6,10,30,72及以上,分别用以研判短期、中期、中长期以及长期的市势。

A股分仓资管跟单软件·2023-10-24 11:06

VINS——初始化过程

1前言初始化总体流程如下：旋转外参数qbc\mathbf{q}_{bc}qbc未知,则先估计旋转外参数.利用旋转约束估计陀螺仪bias.qc0bk=qc0ck⊗qbc−1\mathbf{q}_{c_{0

雨luo凡城·2023-10-23 21:41

LuatOS-SOC接口文档(air780E)--lcdseg - 段式lcd

常量常量类型解释lcdseg.BIAS_STATICnumber没偏置电压(bias)lcdseg.BIAS_ONEHALFnumber1/2偏置电压(bias)lcdseg.BIAS_ONETHIRDnumber1

l531798151·2023-10-23 02:40

-BIAS-技术指标-股票入门基础知识学习网...

炒股的人有很多，不同的股票当然大家都需要去了解，乖离率(BIAS)，又称偏离率。

weixin_39905226·2023-10-22 15:02

乖离率背离公式_乖离率多少才合理 BIAS指标计算公式-BIAS-技术指标-股票入门基础知识学习网...

对于炒股的人来说肯定是要了解不同指标的含义和计算公式等等的基本解析了，乖离率(BIAS)，又称偏离率，简称Y值，是通过计算市场指数或收盘价与某条移动平均线之间的差距百分比，以反映一定时期内价格与其MA偏离程度的指标

weixin_39712724·2023-10-22 15:31

乖离率BIAS指标选股公式，判断多空力量和超买超卖

乖离率(BIAS)指标用于衡量股价与移动平均线之间的偏离程度，可以用来判断当前市场的多空力量和超买超卖情况。

技术Pie·2023-10-22 15:25

对泊松分布和泊松过程已经爱尔朗分布的理解和他们的联系（排队论和运筹学中的重要理论）

因此泊松过程产生了：利用前一次采样时间段和这一次时间段的差值作为平均等待时间能够很好地消除BIAS。而多个泊松过程就构成了airlang过程。

Life is a joke·2023-10-21 20:31

tensorflow的tf.nn.rnn_cell.LSTMCell和pytorch的nn.LSTM区别

None,initializer=None,num_proj=None,proj_clip=None,num_unit_shards=None,num_proj_shards=None,forget_bias

weberyoung·2023-10-21 16:11

MXnet-initializer

为了能够用NDarray来初始化block或者layer，想了几个办法：假设现在有两个矩阵weight和bias，需要初始化的层叫convmx.init.Load()conv.initialize(init

CodePlayHu·2023-10-21 13:06

神经网络参数初始化

():ifisinstance(m,nn.Conv2d):nn.init.xavier_uniform_(m.weight)ifm.biasisnotNone:nn.init.constant_(m.bias

AI视觉网奇·2023-10-21 05:06

Air Pollution Perception Bias Based on Social Media: Spatiotemporal Pattern & Mechanism

1.Introduction Theprojectaimstomeasurethepublic’sperceptionofairpollutionusinggeo-taggedweibodata(theChineseTwitter)andtofurtherdiscussthediscrepancybetweenperceivedandactualairpollutionlevelsandthera

Tinycircle·2023-10-20 23:13

Pytorch的LSTM的理解

classtorch.nn.LSTM(*args,**kwargs)参数列表input_size：x的特征维度hidden_size：隐藏层的特征维度num_layers：lstm隐层的层数，默认为1bias

犹巴米拉尔达·2023-10-20 23:22

Bias in Emotion Recognition with ChatGPT

本文是LLM系列文章，针对《BiasinEmotionRecognitionwithChatGPT》的翻译。chatGPT在情绪识别中的偏差摘要1引言2方法3结果4讨论5结论摘要本技术报告探讨了ChatGPT从文本中识别情绪的能力，这可以作为交互式聊天机器人、数据注释和心理健康分析等各种应用程序的基础。虽然先前的研究已经表明ChatGPT在情绪分析方面的基本能力，但它在更细微的情绪识别方面的表现尚

UnknownBody·2023-10-20 15:41

机器学习中参数优化调试方法

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。

金戈鐡馬·2023-10-20 05:31

Day 3: 参数初始化

神经网络参数初始化神经网络结构图神经网络的参数主要是权重（weights）：W，和偏置项（bias）：b1)0初始化不管是哪个神经元，它的前向传播和反向传播的算法都是一样的，如果初始值也一样的话，不管训练多久

andyjkt·2023-10-20 03:28

因果推断推荐系统工具箱 - Bias and Debias in Recommender System: A Survey and Future Directions（四）

文章名称BiasandDebiasinRecommenderSystem:ASurveyandFutureDirections核心要点上一节中，我们讲述一下现有的方法是如何解决selectonbias的评估的，下面我们介绍一下如何在具有selectionbias的数据上进行模型的训练。方法细节问题引入Selectionbias的问题在于用户可以自主的选择给哪些物品打分，并放弃掉其他物品的评分，造成

processor4d·2023-10-18 19:06

【2019TED-001】3 kinds of bias that shape your worldview

Reporter:J.MarshallShepherd三种认知科学的偏差：1.ConfirmationBias：确认偏差findingevidencetoconfirmourexistingbeliefs2.Dunning-Krugereffect：Dunning-Kruger效应thinkingweknowmorethanwedo3.CognitiveDissonance：认知失调newinfo

yellowishee·2023-10-17 10:40

8.Mobilenetv2网络代码实现

importmathimportosimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.model_zooasmodel_zoo#1.建立带有bn的卷积网络defconv_bn(inp,oup,stride):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(inp,oup,3,stride,bias

YANQ662·2023-10-14 18:43

Quantization and Training of Neural Networks for EfficientInteger-Arithmetic-Only Inference量化学习

本片论文可谓是深度模型量化的经典之作，为此，虽有很多博主去解析，但还是想做个笔记记录学习成果；该论文共有如下贡献：1.提供了一个量化机制；量化了权重以及activations激活值为8bit整型数据，只有少数的bias

chenmingwei000·2023-10-13 14:17

P18 神经网络专题——卷积层

输出通道数（卷积核个数）kernel_size卷积核大小stride=1卷积过程路径大小padding卷积过程是否进行padding操作dilation卷积核中的对应位距离groups分组卷积一般为1bias

颦蹙遥寄·2023-10-11 02:45

python中pytorch的广播机制——Broadcasting

Broadcasting是一种没有copy数据的expand不过两个维度不相同，在前面插入维度1扩张维度1到相同的维度例如：Featuremaps:[4,32,14,14]Bias:[32,1,1]=>

阿波拉·2023-10-11 00:23

深度学习基础知识 register_buffer 与 register_parameter用法分析

register_parameter用法分析1、问题引入2、register_parameter()2.1作用2.2用法3、register_buffer()3.1作用3.2用法1、问题引入思考问题：定义的weight与bias

郭庆汝·2023-10-11 00:47

Bias and Fairness in Large Language Models: A Survey

本文是LLM系列文章，针对《BiasandFairnessinLargeLanguageModels:ASurvey》的翻译。大型语言模型中的偏见与公平性研究摘要1引言2LLM偏见与公平的形式化3偏见评价指标的分类4偏见评价数据集的分类5缓解偏见的技术分类6开放问题和挑战7结论摘要大型语言模型(llm)的快速发展使得处理、理解和生成类人文本成为可能，并越来越多地集成到触及我们社会领域的系统中。尽管

UnknownBody·2023-10-10 12:14

BitFit : Bias-term Fine-tuning

BitFit:Bias-termFine-tuning题目：BitFit:SimpleParameter-efficientFine-tuningforTranformer-basedMaskedLanguage-models

be_humble·2023-10-10 12:44

名词解释

偏差（bias）偏差描

喆科·2023-10-10 09:43

推荐频道

BIAS