bias

模型选择之诊断偏离bias和方差variance的区别

本文转自这里本文主要讲解了machinelearning中模型选择、评估的方法，重点在于诊断模型欠拟合或过拟合时用到的偏离bias和方差variance的概念，及其与正则化项的关系。
小灰兔呼噜噜·2022-12-03 22:15

Bias-Variance Tradeoff (权衡偏差与方差)

“偏差－方差分解”（bias-variancedecomposition）是解释学习算法泛化性能的一种重要工具。偏差和方差理解偏差和方差这两个不同来源导致的误差可以帮助我们更好得拟合数据来得到更为精确
敲代码的quant·2022-12-03 22:45

MSE = Bias² + Variance?什么是“好的”统计估计器

我们这里用一个直观的公式来对它进行解释:MSE=Bias²+Variance本文的目的并不是要证明这个公式，而是将他作为一个入口，让你了解统计学家如何以及为什么这样构建公式，以及我们如何判断是什么使某些估算器比其他估算器更好
deephub·2022-12-03 22:15

推荐算法MFLogLoss

将这一类统一设置为1，其他所有的评分为123的或者unobserved全部设置为-13算法思想利用两个矩阵，用户embedding矩阵U，物品embedding矩阵V，预测的规则是：bib_ibi表示items的bias
不自知的天才·2022-12-03 16:07

torchvision.models.resnet18（）得到的resnet18网络分析

这是网络的结构(resnet18):Sequential((0):Conv2d(3,64,kernel_size=(7,7),stride=(2,2),padding=(3,3),bias=False)
Idly_style·2022-12-03 15:43

pytorch中nn.RNN()汇总

nn.RNN(input_size,hidden_size,num_layers=1,nonlinearity=tanh,bias=True,batch_first=False,dropout=0,bidirectional
·2022-12-03 08:25

【Python】解决CNN中训练权重参数不匹配size mismatch for fc.weight，size mismatch for fc.bias

目录1.问题描述2.问题原因3.问题解决3.1思路1——忽视最后一层权重额外说明：假如载入权重不写strict=False,直接是model.load_state_dict(pre_weights,strict=False)，会报错找不到key？解决办法是：加上strict=False，这个语句就是指忽略掉模型和参数文件中不匹配的参数3.2思路2——更改最后一层参数额外说明：假如原有的model默
junewgl·2022-12-03 08:48

pytorch加载模型 model.load_state_dict 报错RuntimeError(‘Error(s) in loading state_dict

报错内容Missingkey(s)instate_dict:“init_conv.weight”,“init_conv.bias”,……Unexpectedkey(s)instate_dict:“module.init_conv.weight
增速可视化·2022-12-03 07:39

RL 笔记（3）PPO(Proximal Policy Optimization)近端策略优化

RL笔记（3）PPO基本原理PPO是在基本的PolicyGradient基础上提出的改进型算法PolicyGradient方法存在核心问题在于数据的bias。
WensongChen·2022-12-03 06:46

keras.layers.Conv1D()

kernel_size,strides=1,padding='valid',data_format='channels_last',dilation_rate=1,activation=None,use_bias
假面308·2022-12-02 11:53

PyTorch加载模型出现Error(s) in loading state_dict() for Model问题，Unexpected key(s) in state_dict: “...“

RuntimeError:Error(s)inloadingstate_dictforModuleList:Missingkey(s)instate_dict:"0.weight","1.weight","1.bias
行走的笔记·2022-12-02 02:16

【Pytorch】14. 保存和加载模型

本节会介绍在pytorch中如何保存和加载模型，这样就可以使用之前训练好的模型进行预测或者继续训练了state_dict可以查看储存在model中的参数，weights和bias的矩阵print("Ourmodel
阿肉~·2022-12-02 02:14

算法三千问

2.什么是偏差（bias）、方差（variable）之间的均衡？偏差：度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了学习算法本身的拟合能力；方差：度量了同样大小的训练集的变动所
Liao-Zhuolin·2022-12-01 20:47

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Net:

copyingaparamwithshapetorch.Size([7,256])fromcheckpoint,theshapeincurrentmodelistorch.Size([751,256]).sizemismatchforclassifier.4.bias
爱学习的王同学#·2022-12-01 18:58

AGPCNet——conv2d（）函数

函数的用法如下：torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias
python_Ezreal·2022-12-01 18:27

pytorch 训练时错误size mismatch for module_list.88.Conv2d.weight: copying a param with shape torch.Size

fromcheckpoint,theshapeincurrentmodelistorch.Size([255,1024,1,1]).sizemismatchformodule_list.88.Conv2d.bias
为了维护世界和平_·2022-12-01 18:26

Stanford 机器学习笔记 Week10 Large Scale Machine Learning

因此在将算法应用于海量数据时最好先确定算法没有high-bias，方法就是绘制leaningcurve，左图是high-varience的，增大数据量会改善算法表现，而右图high-bias
Baoli1008·2022-12-01 07:22

【综述】推荐系统偏差问题 & 去偏最新研究进展（Bias and Debias in Recommender System）

文章目录1.推荐系统的反馈回路1.1User->Data1.2Data->Model1.3Model->User2.推荐系统中的Bias2.1数据偏差(databias)2.1.1选择偏差(SelectionBias
·2022-12-01 05:12

李宏毅机器学习笔记：CNN和Self-Attention

一、CNN卷积神经网络CNN处理图像的大致步骤前面介绍的FCN全连接神经网络是通过把一维的向量不断通过中间的隐藏层的multi和bias最后输出指定列数的vecto
YuriFan·2022-12-01 02:45

记：关于Pytorch中Linear结构与参数权重查看

记：关于Pytorch中Linear结构与参数权重查看代码段：importtorchx=torch.ones(1,3)y=torch.nn.Linear(3,3,bias=True)print(x)print
我缺一块显卡啊·2022-11-30 22:48

Datawhale-李宏毅深度学习Day3

误差分解及梯度下降误差分解机器学习误差Error的主要来源有两个,分别是偏差bias和方差variance。梯度下降梯度下降是一个最优化算法，用来递归性地逼近最小偏差模型。
xyuuuyx·2022-11-30 19:31

集成学习综述—bagging/随机森林/adaboost/GBDT/XGBoost/LightGBM/catboost 原理和代码介绍

集成学习介绍文章目录集成学习介绍1基本概念1.1定义基本定义集成学习类别参考链接1.2基学习器（CART）介绍公式介绍例子讲解代码实践参考链接1.3偏差(bias)和方差(var)公式推导图解参考链接2Boosting
fangzuliang·2022-11-30 16:00

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
冰冻胖头鱼·2022-11-30 12:16

MSE = Bias² + Variance?什么是“好的”统计估计器

我们这里用一个直观的公式来对它进行解释:MSE=Bias²+Variance本文的目的并不是要证明这个公式，而是将他作为一个入口，让你了解统计学家如何以及为什么这样构建公式，以及我们如何判断是什么使某些估算器比其他估算器更好
·2022-11-30 11:32

跟李沐学AI：实用机器学习 | 第九章

记录所有训练日志和超参数，工具：TensorBoard，weights&bias重复实验很难，因为：①环境②代码③随机性（随机种子）自动调参AutomatedMa
ZzzGo!·2022-11-30 11:10

Pytorch中的Conv2d的认识

的记录与理解.CLASStorch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias
费马定理·2022-11-30 11:04

Pytorch中的卷积、空洞卷积和组卷积

（2）每个通道只对应一个bias值。具体操作torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1
小王同学w·2022-11-30 11:02

偏差（bias）和方差（variance）

偏差：偏差指的是由模型训练得到的结果与真实值之间的差。解释：偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了学习算法本身的拟合能力。如果偏差太大，我们就要缩小它，也就是缩小与真实值之间的差异，这样训练的效果会更好。方差：方差指的是由不同训练集得到的结果之间的差异。期望预测是对不同训练集下的同一样本（测试集）的预测值取均值，而不是对一次训练的所有样本的预测值取均值。解释：方差度量了同样大小
elkluh·2022-11-30 10:48

tensorflow 卷积层

TensorFlow提供了tf.nn.conv2d()和tf.nn.bias_add()函数来创建你自己的卷积层。
weixin_33711641·2022-11-30 10:30

TensorFlow 卷积层

TensorFlow提供了tf.nn.conv2d()和tf.nn.bias_add()函数来创建你自己的卷积层。
Nicole_Li1095·2022-11-30 10:20

西瓜书笔记第五章-神经网络

神经网络的基本单元是神经元模型，当一个神经元兴奋时，会向相连的神经元发送化学介质，从而改变神经元内的电位，如果某神经元的电位超过了阈值，那么就会兴奋起来（阈值就是平时所说的偏差bias）。
weixin_41872340·2022-11-30 02:46

（EDSR论文实现）pytorch复现1

classResBlock(nn.Module):def__init__(self,in_channel=256,out_channel=256,kernel_size=3,stride=1,padding=1,bias
Mick..·2022-11-29 22:05

EDSR代码（common.py）

定义卷积层defdefault_conv(in_channels,out_channels,kernel_size,bias=True):returnnn.Conv2d(in_channels,out_channels
qq_56291837·2022-11-29 22:05

Distribution-Aware Coordinate Representation for Human Pose Estimation

Distribution-AwareCoordinateRepresentationforHumanPoseEstimation一.论文简介设计gaussianheatmap的后处理，获得更精确的位置坐标主要做的贡献如下（可能之前有人已提出）：encode使用non-bias
影醉阏轩窗·2022-11-29 22:58

【pytorch】torch.autograd.Function

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.autogradimportFunction,VariableimportjsonclassHSwishImplementation(Function):@staticmethoddefsymbolic(g,input,bias
.云哲.·2022-11-29 13:38

遇到的有关深度神经网络及有关函数

keras.layers.Dense(units,activation=None,use_bias=True,kernel_initializer='glorot_uniform',bias_initializer
m0_51367024·2022-11-29 05:17

神经网络与深度学习笔记 Chapter 1.

有可能权重或偏置（bias)的微小改变将导致感知器输出的跳跃（从0到1），从而导致此感知器后面的网络以一种难以理解的方式发生巨大的改变。解决这一问题就要使
dashu5943·2022-11-29 05:15

【PyTorch_VGG16】Pytorch实现VGG16，在Cifar10上做分类，91%精度

实验目的是为后续的转换SNN网络，写一个基础的ANN，所以ANN的结构存在一些限制1.均没有使用偏置Bias（在Conv2d和Linear）2.没有使用BatchNormalization层（后续SNN
leSerein_·2022-11-28 21:24

Tensorflow2.0之 tf.keras.layers.Conv1D 做自然语言处理

kernel_size,strides=1,padding='valid',data_format='channels_last',dilation_rate=1,activation=None,use_bias
辰溪0502·2022-11-28 21:47

卷积神经网络CNN中参数的总数目计算

1.算偏置个数：第一个卷积层kernel=3×3，输入有3个通道（RGB图片），因此每个特征映射有3×3×3个weight，加上bias，每个特征映
明天吃啥呀·2022-11-28 14:38

【深度学习】小技巧小知识备忘录

比如：listm[2]Out[20]:ConvBNActivation((0):Conv2d(3,32,kernel_size=(3,3),stride=(2,2),padding=(1,1),bias
梅津太郎·2022-11-28 13:18

李宏毅机器学习笔记——误差与梯度下降

误差一般来源于bias和variance。问题的来源是搞清楚bias有多大，variance有多大。variance由下图也可以看出：简单的模型得出的variance比较小，但bias会比较大。
QwQQQ_·2022-11-28 12:25

卷积操作的参数量计算

卷积操作的参数量计算1.计算一维的卷积参数：输入：model=Sequential()model.add(layers.Conv1D(64,15,strides=2,input_shape=(178,1),use_bias
zx超·2022-11-28 09:33

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
刘先生TT·2022-11-28 07:11

李宏毅机器学习 误差和梯度下降

更复杂的模型并不能给测试集带来更好的效果，而这些Error的主要来源有两个，分别是偏差bias和方差variance。
includeSteven·2022-11-28 07:38

李宏毅机器学习——误差

一、误差的构成Error=Bias+VarianceBias和Variance之间是此消彼长的关系，其本质是机器计算与先验之间的battle如果依赖先验，就会对model施加限制，限制其复杂度，从而Bias
thisissally·2022-11-28 07:37

李宏毅机器学习-误差和梯度下降

一、误差误差反映整个模型的准确度，误差的来源由两部分：偏差（bias）和方差（variance）。可以用下面式子表示：
DongXueL·2022-11-28 07:05

李宏毅《机器学习》误差

1.Bias（偏差）、Error（误差）、Variance（方差）有什么区别和联系：Error=Bias+VarianceError反映的是整个模型的准确度，Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差
learner.bear·2022-11-28 07:04

李宏毅机器学习笔记——误差与梯度下降

VarianceBias小结交叉验证梯度下降学习率自动调整学习率随机梯度下降特征缩放（FeatureScaling）梯度下降原理误差的来源训练得到的模型f∗f^*f∗和真实的模型f^\hatff^之间的距离（差距）就是Bias
Brandon1017·2022-11-28 07:04

torch.Linear(input_size,output_size, bia = True/Flase)

1.引入importtorchimporttorch.nnasnn2.一个线性层mod=nn.Linear(5,3,bias=True)#input是5output是33.大小为5的随机tensorx=
bankai8261·2022-11-27 17:51
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