bias 第11页

改变矩阵形状的代码

returnF.linear(input,self.weight,self.bias)RuntimeError:mat1andmat2shapescannotbemultiplied(249856x224and256x78

波尔德·2022-12-23 21:11

init_weight代码

nn.Linear):trunc_normal_(m.weight,std=.02)ifisinstance(m,nn.Linear)andm.biasisnotNone:nn.init.constant_(m.bias

波尔德·2022-12-23 21:10

ISLR学习笔记

1.1.2估计\(f\)的方法：parametric或non-parametric1.2评估模型准确性1.2.1回归的评估1.2.2Bias-Variance的平衡1.2.3分类的情况C2Linea

weixin_30786617·2022-12-23 19:09

ctr 预估中的 position bias

如果使用了历史ctr作为特征，而替换成使用coec作为特征。另外常见的作法是，在训练时，将position作为参数直接入模型参与训练，来解释y值中由位置引入的贡献。但是，在预测时，我们肯定不知道position是多少，因此都赋成0，(假设所有物料都放在第一位)，再打分，然后再根据打分排序。

xiedelong·2022-12-23 13:14

Relative Positional Bias -- [Swin-transformer]

论文中对于这一块的描述不是很清楚，特意记录一下学习过程。这篇博客讲解的很清楚，请参考阅读https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/121119988以下通过代码形式运行一个demo帮助理解。1.假设window的H，W均为2，首先构造一个二维坐标x=torch.arange(2)y=torch.arange(2)#输入为一维序列，输出两个二

GY-赵·2022-12-23 13:13

transformer中的相对位置偏置的介绍（relative position bias）

前言在很多近期的transformer工作中，经常提到一个词：relativepositionbias。用在selfattention的计算当中。笔者在第一次看到这个概念时，不解其意，本文用来笔者自己关于relativepositionbias的理解。笔者第一次看到该词是在swintransformer。后来在focaltransformer和LG-transformer中都看到它。relativ

咆哮的阿杰·2022-12-23 12:40

Transformer中Relative Position Bias以及DropPath细节梳理

1、RelativePositionBias[相对位置编码]在transformer系列模型结构中，有关位置编码出现了一些变体，transformer以及ViT中使用原生的sine-cosine周期绝对位置编码(periodicabsolutepositionencoding)；而在最近的transformer变体工作中，e.g.SwinTransformer，BEIT等模型都使用相对位置编码(r

AmibitionWei·2022-12-23 12:07

pytorch nn.GRU()，RNN详细代码

GRU,RNN,LSTM均是继承的父类RNNBase其中关于RNNBase类的定义：def__init__(self,mode,input_size,hidden_size,num_layers=1,bias

chaiiiiiiiiiiiiiiiii·2022-12-23 08:58

torch.nn.GRU使用详解

input_dim表示输入的特征维度–hidden_dim表示输出的特征维度，如果没有特殊变化，相当于out–num_layers表示网络的层数–nonlinearity表示选用的非线性**函数，默认是‘tanh’–bias

小时不识月123·2022-12-23 08:25

CANN 算子开发笔记AI CPU 篇 2022_07_08

name)1.1.2算子类型(type)1.1.3张量（Tensor）1.1.4数据排布格式（Format）1.1.5形状（Shape）1.1.6轴（axis）1.1.7权重（weight）1.1.8偏差（bias

风尘23187·2022-12-22 16:50

关于卷积和其偏置的详细动态图

动态图每走一步，得到的图片的值为a+b+c+bias，其中a为卷积核在第一个信道上卷积的值，b为卷积和在第二个信道上卷积的值，c为卷积核在第三个信道上卷积的值，将他们加起来再加上偏置。

水月清·2022-12-22 13:35

nn.Parameter的作用

例如：self.weight=nn.Parameter(torch.randn(ndim,1))self.bias=nn.Parameter(torch.randn(1))

华天雪 L.W·2022-12-22 13:33

惯性导航原理(五)-IMU误差分类(上)

（加性误差）动态误差（乘性误差）传感器误差的成分基本的误差成分确定性和随机性静态误差动态误差噪声（Noise）噪声白噪声模型参数传感器误差类型静态误差（加性误差）静止不动时就表现出来，输出的误差；零偏Bias

十八与她·2022-12-22 12:27

MobileNet-yolov4

MobileNetV11、定义conv_bn结构defconv_bn(inp,oup,stride=1):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(inp,oup,3,stride,1,bias

有温度的AI·2022-12-22 10:45

TF：CNN里面的weight，bias，shape，从形状的角度理解整个过程

了解过机器学习的人都知道通用公式：y=w*x+bweight：权重比bias：偏斜量但是很多人不清楚CNN（卷积神经网络）里面的weight和bias在哪儿，是怎么参与运算的。这篇文章就为大家揭晓。

云淡风清orz·2022-12-21 07:08

网络模型和权重的保存wandb(weight and bias) in pytorch

2.网络模型和权重的保存wandb(weightandbias)inpytorch一、网络模型或者权重的保存的方式方式一：只保存网络的权重参数model=MainNet()torch.save(model.state_dict(),"ckpts/params.pth")方式二：保存网络和权重model=MainNet()torch.save(model,"ckpts/params.pth")方式二

呼啦圈正在输入中...·2022-12-21 07:08

bert：weight和bias

偏移bias还有个b是干吗的?一般的书或者博客上会告诉你那是因为Sy=wx+bs，b是偏移值，使得直线能够沿v轴上下移动。这是用结果来解释原因，并非b存在的真实原因。

专心致志写BUG·2022-12-21 07:38

tensorflow没有这个参数_在tensorflow实现直接读取网络的参数(weight and bias)的值

下面介绍如何直接读取网络的weight和bias。(1)获取参数的变量名。

weixin_39824033·2022-12-21 07:08

weight&bias新手教程

最近看了李沐老师的机器学习教程，在课中提到了weight&bias这个调参工具，但是在网上查教程时，找到的大多是官方文档的翻译或者是看不懂的教程，所以有了这个教程。

烨( •̀ ω •́ )y·2022-12-21 07:36

TensorFlow初始化LSTM参数weight 和 bias

TensorFlow初始化LSTM参数weight和bias前言：前一篇博客介绍了如何可视化神经网络的每一层，很简单的做法就是将训练好数据作为神经网络的初始化参数进行前向传播。

lai_cheng·2022-12-21 07:05

PyTorch将模型的weight和bias置零

代码fork,vinmodel.named_parameters():v.data.zero_()

Cyril_KI·2022-12-21 07:04

蓝牙安全与攻击案例分析

本文是2020年中旬对于蓝牙技术栈安全研究的笔记，主要针对传统蓝牙和低功耗蓝牙在协议层和软件安全性上攻击面分析，并介绍了一些影响较大的蓝牙漏洞原理，比如协议层的KNOB、BIAS漏洞，软件实现上的BlueBorne

有价值炮灰·2022-12-20 18:51

Pytorch中torch.nn.Linear()的分析

torch.nn.Linear(in_features,out_features,bias=True,device=None,dtype=None)in_features–输入样本的大小out_features

kunsir_·2022-12-20 14:39

Pytorch中nn.Linear的理解

nn.Linear中：nn.Linear源码中用到了F.linear()函数torch.nn.Linear(in_features,out_features,bias=True,device=None,

s_lihaiyuan·2022-12-20 14:35

如何选择合适的learning rate？

warmupfromtransformersimportAdamW,get_constant_schedule_with_warmupoptimizer=AdamW(model.parameters(),lr=learning_rate,correct_bias

JY HUA·2022-12-20 11:03

Transformer中没有CNN中的Inductive bias(归纳偏置)

偏置(Bias)则是指对模型的偏好。通俗理解：归纳偏置可以理解为，从现实生活中观察到的现象中归纳出一定的规则(h

小ccccc·2022-12-20 02:30

nn.Conv2d和nn.ConvTranspose2d区别

nn.ConvTranspose2d参数说明及区别1、nn.Conv2d(in_channels，out_channels，kernel_size，stride=1，padding=0，dilation=1，groups=1，bias

浪子私房菜·2022-12-19 17:29

Pytorch中Conv2d、ConvTranspose2d和MaxPool2d参数计算公式

1Conv2d参数计算torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias

Philo`·2022-12-19 17:56

Pytorch关于卷积核（Conv2d）的简单操作与模型修剪

输入参数如下图：torch.nn.Conv2d函数所生成的卷积核主要包括weights与bias，及权重与偏置。

Mister Leon·2022-12-19 17:51

pytorch 反卷积ConvTranspose2d

nn.convTranspose2dnn.ConvTranspose2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,output_padding=0,groups=1,bias

系统随机·2022-12-19 17:18

Pytorch中的卷积操作——nn.Conv2d, nn.ConvTranspose2d

nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True,padd

菜鸟12134·2022-12-19 17:16

[机器学习导论]——第四课——特征选择

Embeddedmethod）:apple:正则化线性回归模型说明L2正则化——岭回归L1正则化——Lasso回归总结参考资料第四课——特征选择特征选择动机维数灾难：当维数增大时，空间数据会变得更稀疏，这将导致bias

雨落俊泉·2022-12-19 09:45

强化学习之重要性采样

这些方法其实都是损失了一点点bias，来换来bias的巨大下降。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

@开水白菜·2022-12-19 00:55

tensorflow之神经网络层：Dense,dense,Dropout,dropout

1.tf.layers.DenseClassDense:全连接层该层实现了outputs=activation(inputs*kernel+bias),其中激活函数是作为参数提供的，kernel是该层创建的权重矩阵

大雄没有叮当猫·2022-12-18 13:05

tf.layers.dense()层的定义

dense(inputs,units,activation=None,use_bias=True,kernel_initializer=None,bias_initializer=tf.zeros_initializer

DBL_fish·2022-12-18 13:34

keras里的Dense（）函数

keras.layers.Dense()方法及其参数一、Dense层keras.layers.Dense(units,activation=None,use_bias=True,kernel_initializer

nick_0126·2022-12-18 13:04

Keras Dense层详解

‘’’Createdon2021-03-25‘’’keras.layers.core.Dense(units,#代表该层的输出维度activation=None,#激活函数.但是默认lineruse_bias

awk_bioinfo·2022-12-18 13:04

Keras深度学习之示例应用

4.1输入——预测数值模型示例4.1.1模型准备线性回归模型w=np.cov(X,Y,bias=1)[0,1]/np.var(X)b=np.average(Y)-w*np.average(X)感应器神经网络模型是最基本的感应器神经网络模型

bgbgssh1314·2022-12-18 13:01

【深度学习笔记】Tensorflow中dense（全连接层）各项参数

定义dense(inputs,units,activation=None,use_bias=True,kernel_initializer=None,bias_initializer=tf.zeros_initializer

月满星沉·2022-12-18 13:30

Dense层

1常见参数model.add(Dense(units,#输出的大小（神经元个数）activation=None,#激活函数use_bias=True,#是否添加偏置kernel_initializer=

方如一·2022-12-18 13:00

tensorflow中的 Conv1d Conv2d Conv3d

,strides=1,padding='valid',data_format='channels_last',dilation_rate=1,groups=1,activation=None,use_bias

南妮儿·2022-12-18 12:22

【机器学习】浅谈归纳偏置 (Inductive Bias)

偏置(Bias)则是指对模型的偏好。通俗理解：归纳偏置可以理解为，从现实生活

何处闻韶·2022-12-18 11:43

pytorch实现segnet_SegNet网络的Pytorch实现

1importtorch.nnasnn2importtorch34classconv2DBatchNormRelu(nn.Module):5def__init__(self,in_channels,out_channels,kernel_size,stride,padding,bias

小女巫诺诺·2022-12-18 11:58

第二门课第一周：深度学习的实践层面

文章目录一、训练，验证，测试集（Train/Dev/Testsets）二、偏差，方差（Bias/Variance）三、机器学习基础四、正则化五、为什么正则化有利于预防过拟合六、dropout正则化七、理解

老干妈拌士力架·2022-12-18 07:44

深度学习 —— 偏差与方差

概念定义偏差（bias）：偏差衡量了模型的预测值与实际值之间的偏离关系。

c8241998·2022-12-17 13:47

深度学习之训练开发测试数据集，偏差与方差，正则化

Bias/Variance2.Basicrecipefordeeplearing三、正则化Regularzation1、正则化形式1、L1，L2正则化2、为什么正则化能防止过拟合四、dropoutregularization1

爱吃肉c·2022-12-17 13:43

python回归算法预测数据_数据回归分类预测的基本算法及python实现

一般来说，K取值越大，output的var会更小，但bias相应会变大。反之，则可能会造成过拟合。因此，合理的

weixin_39611754·2022-12-17 12:32

torch.nn.Linear()函数

torch.nn.Linear(in_features,out_features,bias=True)函数是一个线性变换函数：其中，in_features为输入样本的大小，out_features为输出样本的大小

LifeBackwards·2022-12-16 23:35

paddle linear()函数详解

linearpaddle.nn.functional.linear(x,weight,bias=None,name=None)返回Tensor，形状为[batch_size,∗,out_features

Vertira·2022-12-16 23:33

pytorch默认初始化_Pytorch参数初始化--默认与自定义

Convclass_ConvNd(Module):__constants__=['stride','padding','dilation','groups','bias','padding_mode',

weixin_39580950·2022-12-16 13:16

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