bias

机器学习：利用学习曲线诊断模型的偏差和方差

a/218687556_100007018https://www.dataquest.io/blog/learning-curves-machine-learning/学习曲线是监督学习算法中诊断模型bias
ch206265·2022-08-23 07:09

方差-偏差分解

偏差-方差分析是（bias-variancedecomposition）是解释算法学习泛化性能的一种重要工具。我们知道，算法在不同训练集上得到的结果可能不同。
剑侠飞蓬·2022-08-19 20:09

吴恩达【优化深度神经网络】笔记01——深度学习的实用层面

文章目录引言一、训练集/验证集/测试集（Train/Dev/Testsets）1.数据集选择2.补充：交叉验证（crossvalidation）二、偏差和方差（Bias/Variance）1.
美式咖啡不加糖x·2022-08-13 09:11

机器学习【基于sklearn库】-回归、分类、聚类

2.一些基础概念（建议先看具体例子再返过来看概念）mse均方误差、r2等等衡量标准过拟合和欠拟合为了防止过拟合方法：正则化L1、L2（优化最小二乘法损失函数/代价函数）方差var和偏差bias特征缩放和交叉验证特征缩放方法数据归一化均值标准化交叉验证
风吹海洋浪·2022-08-12 07:59

吃瓜笔记《机器学习》周志华——第五章 神经网络

神经元模型：一个_神经元_收到的刺激超过阈值（threshold/bias），它就会被激活。
irrationality·2022-07-23 13:52

深度学习欠拟合下的模型调优

,split_loaderimporttorch.nnasnnimportmatplotlib.pyplotaspltfeatures,labels=tensorDataGenRe(w=[2,-1],bias
a_Loki·2022-07-22 11:31

【自然语言处理与文本分析】word2Vec（有监督神经网络模型）的两个子模型skip-gram和CBOW模型。

最左边是输入字段（3个神经元），中间weights是权重隐藏层，bias是偏权值，中间是累加这里面是乘积。
晴天qt01·2022-07-22 07:20

ACL 2022 | 基于Prompt的自动去偏：有效减轻预训练语言模型中的偏见

我们认为这种PLM中编码的刻板印象就是bias，这样的bi
PaperWeekly·2022-07-18 07:20

分享Pytorch获取中间层输出的3种方法

方法一：获取nn.Sequential的中间层输出importtorchimporttorch.nnasnnmodel=nn.Sequential(      nn.Conv2d(3,9,1,1,0,bias
·2022-07-11 16:18

四、机器学习基础

文章目录1、训练集(training)，交叉验证集(dev)和测试集(test)2、偏差(bias)和方差(variance)的处理3、Basicrecipeformachinelearning4、神经网络的归一化
Dragon Fly·2022-07-05 10:33

机器学习笔记——学习曲线的绘制

机器学习笔记——学习曲线的绘制为何要绘制学习曲线学习曲线高偏差(bias)的情况高方差(variance)情况重点总结高方差（highvariance）高偏差（highbias）如何改变λ对拟合函数的影响来看看在神经网络上的应用为何要绘制学习曲线如何你要检查算法运行是否正常或者希望优化算法的表现那么就需要一款工具来实现
家有琦琦果·2022-07-03 14:35

2021-01-31-pytorch实现自定义函数层

loss1、定义函数层（Parameter、forword）importtorchclassMyLayer(torch.nn.Module):'''因为这个层实现的功能是：y=weights*sqrt(x2+bias
data_monk00·2022-06-23 02:54

用Python实现BP神经网络（附代码）

BP神经网络神经网络model先介绍个三层的神经网络，如下图所示输入层（inputlayer）有三个units（为补上的bias，通常设为1）表示第j层的第i个
毕加锁·2022-06-21 07:54

基于Pytorch实现LSTM（多层LSTM，双向LSTM）进行文本分类

LSTM原理请看这：点击进入LSTM:nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers=1,nonlinearity=tanh,bias=True,batch_first
#苦行僧·2022-06-13 07:37

RNN详解及 pytorch实现

()里面的参数有input_size表示输入xt的特征维度hidden_size表示输出的特征维度num_layers表示网络的层数nonlinearity表示选用的非线性激活函数，默认是‘tanh’bias
骑蜗牛前行·2022-06-10 07:49

Darknet53网络结构复现（Pytorch版）

fromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalimporttorchclassConvolutionalLayers(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels,kernel_size,stride,padding,bias
迪菲赫尔曼·2022-06-07 07:14

机器学习中防止过拟合的方法

机器学习中防止过拟合的方法什么是过拟合过拟合发生的原因偏差-方差权衡(bias-variancetradeoff)防止过拟合的方法神经网络支持向量机随机森林https://www.zhihu.com/question
柚子的棒棒糖·2022-06-04 07:01

在GCN论文中遇到的问题与理解(二)

output(1)=w(1)x+bias(1
NorburyL·2022-06-02 07:53

yolox网络结构

CSPDarknet((stem):Focus((conv):BaseConv((conv):Conv2d(12,32,kernel_size=(3,3),stride=(1,1),padding=(1,1),bias
花花花哇_·2022-06-01 18:24

SkipNet：面向轻量级CNN的Bias Loss

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达1简介近年来，Compact卷积神经网络(CNNs)的性能有了显著的提高。然而，在参数众多的情况下，它们仍然无法提供与普通CNN相同的预测能力。这些层捕获的多样且丰富的特征是这些CNN的一个重要特征。然而，大型CNN和小型CNN在这一特性上的差异很少被研究。在CompactCNN中，由于参数数量有限，不太可能获得丰富的特征，特征多样性成为本质
Tom Hardy·2022-05-30 07:23

论文笔记-2019-ImageNet-trained CNNs are biased towards texture; increasing shape bias improves accuracy

ImageNet训练的神经网络偏向于纹理，增加形状偏置可以提高精度ImageNet-trainedCNNsarebiasedtowardstexture;increasingshapebiasimprovesaccuracy论文：https://arxiv.org/abs/1811.12231Github：https://github.com/rgeirhos/texture-vs-shapeSI
clover_my·2022-05-29 07:08

【论文笔记】Imagenet-trained cnns are Biased towards Texture； Increasing Shape Bias Improves accuracy

Imagenet-trainedcnnsareBiasedtowardsTexture;IncreasingShapeBiasImprovesaccuracy2021年了，这是新年的第一篇论文笔记，这也意味着新的一年的新的研究生活开始。目前的研究方向是对抗样本，所以大部分的论文笔记都是对抗样本方向的（first-order、patch、风格迁移、GAN等），也希望自己能够坚持写下去，研究下去，做出
Wwwwhy_　·2022-05-29 07:06

PyTorch中的循环神经网络（RNN+LSTM+GRU）

的维度（2）hidden_size：输出hth_tht的维度（3）num_layers：网络的层数，默认为1层（4）nonlinearity：非线性激活函数，默认是tanh，也可以选择relu等（5）bias
马苏比拉米G·2022-05-27 07:54

【一起入门DeepLearning】中科院深度学习第五课：正则化「Regularization」和优化「Optimization」

如果感兴趣的话，就和我一起入门DL吧目录0重要概念回顾0.1泛化误差Generalizationerror0.2偏差Bias0.3方差Variance1正则化Regularization介
vector<>·2022-05-27 07:40

机器学习基础：模型评估（下）

目录1.引言2.进一步评估3.机器学习中的偏差和方差种类3.1过拟合3.2欠拟合3.3训练曲线观察泛化性3.4模型偏差和方差（biasandvariance）3.4.1偏差Bias3.4.2方差Variance3.4.3
小羊和小何·2022-05-26 07:56

机器学习 (六) 过拟合与欠拟合 (Overfitting & Underfitting)

偏差(Bias)与方差(Variance)如上图，偏差(Bias)代表欠拟合(Underfitting)，即训练集与验证集的误差都很大；**方差(Variance)**代表过拟合(Overfitting
FelixRobotics·2022-05-18 07:29

python人工智能tensorflow函数tf.layers.dense使用方法

函数如下：tf.layers.dense(inputs,#层的输入units,#该层的输出维度activation=None,#激活函数use_bias=True,kernel_initializer=
·2022-05-05 16:37

GridSearchCV调参方法

以下简称这种方法为FCV不知道CV的请看@MrLevo520–总结：Bias(偏差)，Error(误差)，Var
一路前行1·2022-05-04 07:50

《统计学习方法》——第二章、感知机模型

感知机模型的一般形式：其中，x表示特征向量，和b是感知机模型参数，叫做权值或权值向量，b叫做偏置（bias），表示和x的内积，sign是符号函数，即感知机模型对应于特征空间中的分离超平面
啊四战斗霸·2022-05-02 07:04

【PyTorch】常用的神经网络层汇总（持续补充更新）

ConvolutionLayers1.1nn.Conv2d（1）原型torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias
最菜程序员Sxx·2022-04-30 23:00

pytorch笔记：实现简易LSTM

1lstm理论部分详细可见机器学习笔记RNN初探_刘文巾的博客-CSDN博客2torch.nn.LSTM2.1参数–input_size–hidden_size–num_layers–bias–batch_first
UQI-LIUWJ·2022-04-24 07:00

Pytorch — LSTM (nn.LSTM & nn.LSTMCell)

nn.LSTM在LSTM中，c和h的size是一样的torch.nn.LSTM()参数–input_size–hidden_size–num_layers–bias–batch_first–dropout–bidirectional
hxxjxw·2022-04-24 07:20

PyTorch LSTM的参数详解以及输出详解

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
Decennie·2022-04-24 07:12

学习笔记42 机器学习常见面试题 4-07

Q1:什么是偏倚（bias）、方差（variable）均衡？偏倚指的是模型预测值与真实值的差异，是由使用的学习算法的某些错误或过于简单的假设造成的误差。它会导致模型欠拟合，很难有高的预测准确率。
败者食尘_40a0·2022-04-21 10:55

二、机器学习基础10

偏差与方差泛化误差可分解为偏差、方差与噪声之和，即generalizationerror=bias+variance+noise噪声：描述了在当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化
满满myno·2022-04-19 07:05

(超详细) Gradient Descent(梯度下降)和Back propagation(反向传播)的关系

先随机选一个初始的参数θ（参数包括权值w，偏差b(bias)等)计算微分：对每一个未知的参数，都去计算它对L的微分，然后把它们集合起来就是一个向量，用∇L(θ)表示（它是一个向量）。
YKbsmn·2022-04-12 07:05

神经网络的全连接层_深度神经网络全连接层

一、概念全连接层一般在网络的最后部分做分类输出，全连接层的有m个输入和n个输出，每一个输出都和所有的输入相连，相连的权重w都是不一样的，同时每一个输出还有一个bias。
喵琛CC·2022-04-11 07:16

xgboost调参大法

了解偏差-方差权衡(Bias-VarianceTradeoff)在机器学习df或统计课程中，偏差方差权衡可能是最重要的概念之一。
风花雪夜007·2022-04-07 07:56

机器学习、深度学习、数据挖掘——问题集锦

机器学习、深度学习、数据挖掘——问题集锦1、对偏差、方差的理解首先:Error=Bias2+Variance+noise,Err(x)=[E[f^(x)]−f(x)]2+E[f^(x)−E[f(x)]]
xholes·2022-04-06 07:39

机器学习的模型评估~~

偏差（Bias）：衡量模型拟合训练数据的能⼒，Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差，即模型本⾝的
Jamn_Sun·2022-04-03 07:27

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的主要有两个来源，分别是bias和variance。
侍伟·2022-03-31 07:31

深度学习（三）:误差来源和梯度下降方法介绍

深度学习（三）:误差来源和梯度下降方法介绍Error的来源误差包括biasbiasbias和variancevariancevariance，其具体含义可以参考机器学习中的Bias(偏差)，Error(
XF永不007·2022-03-31 07:23

论文笔记 EMNLP 2018|Collective Event Detection via a Hierarchical and Bias Tagging Networks with Gated

文章目录1简介1.1创新2背景知识3方法4实验1简介论文题目：CollectiveEventDetectionviaaHierarchicalandBiasTaggingNetworkswithGatedMulti-levelAttentionMechanisms论文来源：EMNLP2018论文链接：https://aclanthology.org/D18-1158.pdf代码链接：https:/
hlee-top·2022-03-30 07:31

深度学习（14）神经网络的优化-优化器，动量，自适应学习率，批量归一化

批量归一化优化面临的挑战局部最优鞍点病态/非良置-情况/PoorConditioning梯度消失/爆炸动量Nesterov动量适应性学习率AdaGradRMSPropAdam参数初始化Xavier初始化HeNormal初始化Bias
香博士·2022-03-19 08:45

基于股票大数据分析的Python入门实战(实践记录)(持续更新)

文章目录环境第五章成功6：失败4：pandas_datareadertusharepandas_datareader不准备解决tushare解决第8章数据库操作与绘制MACD线第11章用BIAS范例讲述
沧海一渔·2022-03-14 10:32

机器学习——神经网络（二）:单层感知机异或问题

单层感知机——异或问题异或问题：0^0=00^1=11^0=11^1=0代码解释：初始输入为四个点的数据以及偏置bias量学习率设置为0.11迭代次数为100次主要使用了numpy和matplotlib
留小星·2022-03-09 08:14

Resnet网络残差连接与relu顺序

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(inplanes,planes,kernel_size=1,bias=False)self.bn1
xiaohanabc·2022-03-02 07:18

BP神经网络在Stm32单片机上的应用

MPU9150的驱动是用的InvenSense提供的eMPL硬件抽象层，虽然这个driver配置imu内置DMP比较方便，但感觉这个bias矫正和姿态解算做的
qq_32739503·2022-02-27 11:31

基于pytorch和torchvision实现DeformableConv

importtorchimporttorchvision.opsfromtorchimportnnclassDeformableConv2d(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels,kernel_size=3,stride=1,padding=1,bias
令狐傻笑·2022-02-25 07:11

神经网络参数量(Para)和计算量(FLOPs)的计算方法

bias为True时：则参数数量为：Para=k×k×M×N+N（b
wiggle coin·2022-02-22 07:56
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