bias 第12页

【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

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

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