bias 第12页

深度学习神经网络学习日记

BP神经网络#线性层1.设置偏置项（bias)2.进行高斯随机变量，归一化保持梯度不会下降得太快3.注册参数，weight计算出参数4.先将bias注册为05.设置偏置参数#前馈层1.batch_size

WJY991202·2022-12-16 12:08

conv2d的输入_Pytorch - Conv2d 卷积

Pytorch的CLASStorch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias

weixin_40008946·2022-12-15 14:45

pytorch中反卷积torch.nn.ConvTranspose2d()的使用

卷积：classtorch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,groups=1,bias=True)蓝色为输入

LS_learner·2022-12-15 14:12

gated convolution

1Localresponsenormalization（局部响应归一化）局部响应归一化，由于做了平滑处理，可以增加泛化能力，公式如下bx,yi=ax,yi/(bias+α∑j=max⁡(0,i−n/2)

zc38324·2022-12-15 13:20

记录Python中Tensor size mismatch的解决方案

inloadingstate_dictforGWNet:Unexpectedkey(s)instate_dict:"nodevec1","nodevec2","cat_feature_conv.weight","cat_feature_conv.bias

理查德·帕克·2022-12-14 20:50

cnn神经网络参数量和计算量的计算

是指网络模型的参数量/计算量（floatingpointofoperations）1.conv卷积层params=（卷积核（n*n*c）*C（input）+1）C（output）如果卷积层使用BN则不需要bias

SetMaker·2022-12-14 16:29

53、正确导出onnx模型

__init__()self.conv=nn.Conv2d(1,1,3,stride=1,padding=1,bias=1)self.conv.weight.data.fi

sxj731533730·2022-12-14 16:33

方差Regularized Linear Regression and Bias v.s. Variance

本文基于吴恩达老师第六周的练习，在这次的练习中，你将会实现正则化的线性回归并且用它去实现不同的偏差和方差的性质。作业大纲1正则化线性回归1.1数据可视化1.2正则化线性回归代价函数1.3正则化线性回归梯度linearRegCostFunction.m1.4线性回归拟合2偏差-方差2.1学习曲线learningCurve.m3多项式回归polyFeatures.m3.1学习多项式回归3.3使用交叉验

Zhanghp947·2022-12-14 15:04

nn.LSTM()关键参数，torch.squeeze()和torch.unsqueeze()

config.hidden_size,config.rnn_hidden_size,config.num_layers,batch_first=True,dropout=config.dropout,bias

绿箭薄荷·2022-12-14 14:35

nn.LSTM的参数理解

输入参数:input_size输入数据的特征维数，通常就是embedding_dim(词向量的维度)hidden_sizeLSTM中隐层的维度num_layers循环神经网络的层数bias用不用偏置，default

terry_gjt·2022-12-14 14:35

【pytorch】nn.LSTM 模块

nn.LSTM模块参数：Args:input_size:输入值的维度hidden_size:隐藏层的维度num_layers:堆叠多个lstm层数，默认值：1bias:False则b_ih=0和b_hh

想做一只猫吖·2022-12-14 14:34

【nn.LSTM详解】

参数详解nn.LSTM是pytorch中的模块函数，调用如下：torch.nn.lstm(input_size,hidden_size,num_layers,bias,batch_first,dropout

<编程路上>·2022-12-14 14:33

Tensorflow进阶

第一章图像领域，第$i$类图片提取到的特征：\[feature_i=\sum_jw_{i,j}x_j+b_i\]其中，$j$表示一张图片的第$j$个像素，$b_i$是偏置值(bias)，

weixin_30847271·2022-12-14 14:59

【深度学习】RuntimeError: a view of a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place

aviewofaleafVariablethatrequiresgradisbeingusedinanin-place解决办法：在model/yolo.py文件formi,sinzip(m.m,m.stride):#fromb=mi.bias.view

别出BUG求求了·2022-12-14 13:52

A leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation

（亲测）bifpn.fc.weight.requires_grad,bifpn.fc.bias.requires_grad=False,Falsemodel.fc.weight.requi

乱搭巴士·2022-12-14 13:21

yolov5报错:RuntimeError: a view of a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place

formi,sinzip(m.m,m.stride):#fromb=mi.bias.view(m.na,-1)#conv.bias(255)to(3,85)b[:,4]+=math.log(8/(640

六五酥·2022-12-14 13:49

使用kalibr_allan标定imu内参

前言：因为am=a+na+ba,即测量值=真实值+白噪声+bias所以需要标定白噪声和bias。

哔哔啵嘎嘎·2022-12-14 10:39

机器学习笔记（李宏毅 2021/2022）——第三节：CNN卷积神经网络

SpatialTransformerlayer2022-为什么用了验证集还是overfitting2022-鱼与熊掌可以兼得的机器学习一、2021-CNN1.CNN的设计原理ReceptiveField+ParameterSharing=CNNCNN的bias

toro180·2022-12-13 17:38

Android 实现TextView超过屏幕的显示约束

文字改成你想要的view，都可以实现在前一个view前面加上属性：app:layout_constraintWidth_default="wrap"app:layout_constraintHorizontal_bias

四块五毛六·2022-12-13 14:00

【论文阅读】Interventional Video Grounding with Dual Contrastive Learning

selectionbias）问题的，在2021-SIGIR上面也有一篇类似的，DeconfoundedVideoMomentRetrievalwithCausalIntervention，也使用因果理论解决了bias

反科研pua所所长·2022-12-12 19:55

python截取图片中的圆形区域

8importpathlibimporttimeimportcv2importnumpyasnpdefdetect_circle_single(source_file,target_file):"""识别图像中的圆形并裁切出相应的矩形保存到目标文件中source_file:源文件target_file:生成后的文件"""bias

今天也学习了嗷·2022-12-12 12:49

MACR因果推荐Model-Agnostic Counterfactual Reasoning for Eliminating Popularity Bias in RS

目录研究背景方法介绍因果图的建立建模因果效应消除流行度影响心得体会代码互动和多样性有收益我之前反复看这篇文章我觉得起作用的就是他减掉了userembedding和itemembedding的norm大小的影响KDD2021|MACR:模型无关的纠正推荐系统流行度偏差的因果推理方法MACR.pdf推荐系统的总体目标是为用户提供个性化的建议，而不是推荐热门物品，然而正常的训练范式，即拟合一个推荐模型来

我是女孩·2022-12-11 22:58

李宏毅机器学习笔记-6 深度学习简介（Brief Introduction of Deep Learning）

深度学习的发展史如下图：2.深度学习的步骤2.1第一步：定义一个神经网络神经网络由神经元组成，每个神经元如上图所示，每个神经元都有一个bias和一个function，每条输入的边都有一个weight。

MemoryD·2022-12-11 17:33

实现权重衰减和学习率预热

model.named_parameters())#named_parameters()获取模型中的参数和参数名字"""实现L2正则化接口，对模型中的所有参数进行L2正则处理防止过拟合，包括权重w和偏置b"""no_decay=['bias

Obolicaca·2022-12-11 16:53

PyTorch学习笔记之torch.nn

nn.Linear()-用于构造一个全连接层，第三个参数bias默认为True，表示会学习一个附加的偏置。nn.Conv2d()-表示2维卷积，参数依次为输入通道，输出通道，

qiuchangyong·2022-12-11 08:00

李宏毅深度学习笔记——深度学习基本概念

Bias：偏置，或者称为阈值(Threshold)。Activationfunction：激活函数。1958年，计算科学家Rosenblatt提出了由两层神经元组成的神经网络。

在水一方_果爸·2022-12-11 04:51

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

Pytorch实现反向传播算子，并代入数值测试.importtorchimportnumpyasnpclassRNNCell:def__init__(self,weight_ih,weight_hh,bias_ih

HBU_Hbdwhb·2022-12-11 01:15

Fairness-aware Adversarial Perturbation Towards Bias Mitigation for Deployed Deep Models[论文笔记]

对抗性扰动能提升公平性？！在arxiv上看到一篇用对抗样本来做公平性提升的论文，fairness-awareAdversarialPerturbationTowardsBiasMitigationforDeployedDeepModels，被CVPR2022接收。arxiv链接简介文章解决的问题：提升深度学习模型的公平性现有方案劣势：现有的深度学习模型公平性提升方案，更多的是讨论如何训练出一个公平

威化饼的一隅·2022-12-10 21:02

【pytorch】nn.GRU的使用

GRU具体不做介绍了，本篇只做pytorch的API使用介绍.torch.nn.GRU(*args,**kwargs)公式下面公式忽略bias，由于输入向量的长度和隐藏层特征值长度不一致，所以每个公式的

安安爸Chris·2022-12-10 17:12

Pytorch面试题面经

接口定义：classtorch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias

3D_vision·2022-12-10 16:28

机器学习算法之——线性回归

ｗ为权重向量，ｂ为偏执（ｂｉａｓ）一、线性回归之最小二乘法实现importnumpyasnpimportsklearnfromsklearn.model_selectionimporttrain_tes

Working&Learning·2022-12-10 16:19

机器学习——支持向量机

非线性可分：不存在......这里我们假设中间那条直线的方程为：权重（weight）：偏置（bias）：值得注意的是：在直线的两侧，直线方程分别大于零和小于零，这个规定可以是人为的。

一碗姜汤·2022-12-10 16:06

【推荐系统】深入理解推荐系统：Fairness、Bias和Debias

风度78·2022-12-10 11:52

CS231n lecture 5 Convoluntional Neural Networks 卷积神经网络

在卷积层，滤波器会对图片进行扫描，类似于网格平移一样的，每次扫描就是直接相乘求和再加上bias得到一个值。

QingYuAn_Wayne·2022-12-10 06:28

1.3 sklearn中的preprocessing.PolynomialFeatures——多项式回归

PolynomialFeatures介绍官方案例波士顿房价预测PolynomialFeatures介绍PolynomialFeatures用来生成关于X的矩阵，其中degree表示多项式的次数，include_bias

哎呦-_-不错·2022-12-10 02:28

sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures的研究

PolynomialFeaturesclasssklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(degree=2,*,interaction_only=False,include_bias

不务正业的猿·2022-12-10 02:48

R语言3组患者倾向性评分匹配（PSM）

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比较。

天桥下的卖艺者·2022-12-09 18:44

【pytorch实现】简单线性回归

1.线性回归基本要素模型：构建一个通过输入计算输出的线性关系表达式，y^=x1w1+x2w2+b,其中w1和w2是权重（weight），b是偏差（bias），且均为标量。

醪糟小丸子·2022-12-09 14:58

pytorch基础操作(三)梯度下降(小批量)计算线性回归

b称为偏置（bias）、偏移量（offset）或截距（intercept）。偏置是指当所有特征都取值为0时，预测值应该为多少。1、线性模型公式表示第一种方式:第二

undo_try·2022-12-09 07:16

cs231n_lecture 3_损失函数和最优化

接上节课的线性分类器，假设一张图片x是32*32*3的，先reshape成一行，与各类的权重W（一个参数矩阵）相乘，在加上一个bias，得到判决为各类的分数，分值越高

ChuanjieZhu·2022-12-08 11:26

pytorch中nn.Conv2d函数各参数的理解，尤其是对输入通道，输出通道以及需要的输入特征进行分析

函数具体参数介绍：classtorch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias

佳hong·2022-12-08 09:19

西瓜书第5章神经网络读书笔记

第5章神经网络(NeuralNetworks)1.神经元模型1.1神经元(neuron)模型是神经网络最基本的成分1.2阈值(threshold)，亦称bias1.3M-P神经元模型激活函数(activationfunction

Gaia0321·2022-12-08 08:49

pytorch笔记：nn.MultiheadAttention

1函数介绍torch.nn.MultiheadAttention(embed_dim,num_heads,dropout=0.0,bias=True,add_bias_kv=False,add_zero_attn

UQI-LIUWJ·2022-12-07 21:26

(python作业）房价预测

110,110-130)foriinrange(300):#面积(训练集)area=np.random.uniform(60,100)#房价eps2=np.random.uniform(60,62)#bias

羊之战神·2022-12-07 21:24

tensorflow.keras.layer介绍

Gitee地址Tensorflow基础知识讲解Github地址tensorflow地址Dense（全连接层）tf.keras.layers.Dense(units,activation=None,use_bias

NigeloYang·2022-12-07 20:46

Removing the Bias of Integral Pose Regression 阅读笔记

消除积分姿态回归的偏差ICCV2021论文链接补充材料链接参考链接摘要：尽管姿态估计的回归法更直观，但由于热图法的优越性能，使其在2D人体姿态估计中占主导地位。积分回归法在架构上使用隐式热图，拉近了热图法与回归法。这就引出了一个问题——检测真的优于回归吗？本文研究了这两个方法最关键的区别：监督差异。在此过程中，我们发现在softmax后取期望，使积分姿态回归存在潜在偏差。为了抵消偏差，我们提出了一

AnZhiJiaShu·2022-12-07 20:09

吴恩达机器学习编程作业ex5 Regularized Linear Regression and Bias v.s. Variance

一、程序及函数1.引导脚本ex5.m%%MachineLearningOnlineClass%Exercise5|RegularizedLinearRegressionandBias-Variance%%Instructions%------------%Thisfilecontainscodethathelpsyougetstartedonthe%exercise.Youwillneedtoco

Polaris_T·2022-12-07 15:02

综合_详解keras的model.summary()输出参数output shape 与 Param，计算过程

输出参数outputshape与Param，计算过程公式总结：基本神经网络Param计算过程公式：***dense层***Param=（输入数据维度+1）*神经元个数之所以要加1，是考虑到每个神经元都有一个Bias

weixin_45330915·2022-12-07 07:24

Bias-Variance+Noise Decomposition in Linear Regression

Model:y=F(x)+vF(x)在这里可以看做的oraclemodel，不随trainingdata的改变而改变。\begin{aligned}&y=F(\mathbf{x})+v\\&\text{$F(\mathbf{x})$在这里可以看做的oraclemodel，不随trainingdata的改变而改变。}\end{aligned}y=F(x)+vF(x)在这里可以看做的o

Haiyun_Jin·2022-12-07 06:32

（翻译）现状偏好（Status-Quo Bias）

问题概述我们倾向于接受默认选项，而不是将实际收益与实际成本进行比较。用途用于想让用户选择你想让他们选的选项时；用于正在对产品进行更改并希望将用户作为客户时[2]。解决方案将想让用户选择的选项设为默认选项，并将其它选项做成一眼望去难以理解的形式。当用户要从一组选项中选择时，可以将其中某个选项作为默认选项，以帮助用户选择。假设你在运营基于订阅功能的网络应用程序，程序中有几种可选方案，每

gc_2299·2022-12-07 06:26

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