bias 第21页

tf.nn.bias_add和tf.add、tf.add_n

tf.add(x,y,name=None)x:atensormusutbeoneofthefollowingtypes:half,float32,float64,uint8,int8,int16,int32,int64,complex64,complex128,string.y:ATensor.Musthavethesametypeasx.name:Anamefortheoperation(opt

weixin_38698649·2020-09-13 17:25

学习理论之误差和方差

目录一些不成体系的文字误差（Bias）的结论方差（Variance）的结论误差v.s.方差应对方法下面的内容是台湾大学李宏毅老师2016年的机器学习课程第5课Wheredoestheerrorcomefrom

weixin_30684743·2020-09-13 16:32

一步一步教你反向传播，求梯度(A Step by Step Backpropagation Example)

此外，隐藏和输出的神经元都包含了一个偏差（bias）。下图是这个神经网络的结构。下面我们给各个参数设定一些值。权重(w),偏差(b)和用来训练的输入输出反向传播的目标是优化权重，以便

wawaku·2020-09-13 16:45

numpy.cov()求协方差矩阵

numpy.cov(m,y=None,rowvar=True,bias=False,ddof=None,fweights=None,aweights=None)对给定的数据和权重，估计协方差矩阵协方差表示两个变量在一起变化的水平

zhuzuwei·2020-09-13 14:03

用来评估模型好坏的方差和偏差的区别对比

一、基本概念上的对比解释1、偏差Bias：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据，对象是单个模型。

abc200941410128·2020-09-13 09:52

可分离卷积及深度可分离卷积详解

nn.Conv2d()：torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias

Stefanie-q·2020-09-13 06:30

Bias-Variance tradeoff

通常我们对监督学习模型进行评估的时候,需要权衡variance和bias.模型评估主要根据公式,即用squredmeanerror来评估.通过一系列推导可以证明:(来源https://en.wikipedia.org

时间过得太快·2020-09-13 00:13

Tensorflow 如何存取网络模型

当我训练完网络模型之后，会想到如何去保存训练好的weights和bias等网络参数，并在将来进行分类或者识别的任务中重新载入（restore）这个训练好的网络。

JayUSA·2020-09-12 20:17

tf.keras.layers.Dense()的用法

Dense()全连接层tf.keras.layers.Dense(inputs=64,#输入该网络层的数据units=10,#输出的维度大小activation=None,#选择使用的（激活函数）use_bias

学习不易·2020-09-12 16:11

pytorch 中网络参数 weight bias 初始化方法

权重初始化对于训练神经网络至关重要，好的初始化权重可以有效的避免梯度消失等问题的发生。在pytorch的使用过程中有几种权重初始化的方法供大家参考。注意：第一种方法不推荐。尽量使用后两种方法。#notrecommenddefweights_init(m):classname=m.__class__.__name__ifclassname.find('Conv')!=-1:m.weight.data

Ibelievesunshine·2020-09-12 15:14

机器学习基础算法梳理-1

UnsupervisedLearning)1.3泛化能力(GeneralizationAbility)1.4过拟合(Overfitting)1.5欠拟合(Underfitting)1.6估计泛化能力(Bias-VarianceDecomposition

Jolahua·2020-09-12 03:20

tiny_cnn程序总结2----网络的训练过程

在网络的整体架构搭建好之后，剩下的最重要的部分就是该怎么训练网络，如何更新各层网络的weight和bias参数，LeNet网络采用的optimization的方式是StochasticDiagonalLevenberg-Marquardt

Buyi_Shizi·2020-09-12 02:34

记录一个bug 将本地时间转换为UTC时间

这里获取时区可以使用函数GetTimeZoneInformation//获取当前系统的时区TIME_ZONE_INFORMATIONtm;GetTimeZoneInformation(&tm);m_TimeZone=tm.Bias

JamesWu9527·2020-09-12 00:37

机器学习之方差、偏差

模型过于简单必然导致偏差过大，过于复杂必然导致方差过大a、欠拟合：偏差过大，做特征工程、减小(弱)正则化系数；b、过拟合：方差过大，可增加样本、减少特征、增加(强)正则化系数；1、模型偏差bias偏差是指预测结果与真实值之间的差异

凯旋的皇阿玛·2020-09-11 22:13

偏差、方差、欠拟合、过拟合、学习曲线

文章目录欠拟合underfitting过拟合overfitting偏差与方差偏差-方差窘境bias-variancedilemma学习曲线learningcurve欠拟合underfitting欠拟合(

羊肉串串魅力无穷·2020-09-11 22:34

mxnet的upsampling，，，大坑

nn.Conv2DTranspose(channels=256,kernel_size=4,strides=2,padding=1,weight_initializer=mx.init.Bilinear(),use_bias

ANONYMOUSLYCN·2020-09-11 14:06

[深度学习-2.2] 方差和偏差的理解

方差(Variance)和偏差(Bias)是看似是很基本的概念，但是深入理解会发现其中也包含着很大的学问。理解好方差和偏差能帮助我们改进拟合过程，从而得到更好地模型。

Lucky_Go·2020-09-11 00:30

批量图片验证模型错误： OP_REQUIRES failed at save_restore_v2_ops.cc:184 : Not found: Key conv1_1/bias not found

最近测试Alexnet模型时遇到了一个问题：训练完成后想对多个图片进行检测，但是模型在计算出第一个图片后，再计算第二个就会出错（模型训练及测试代码参见：https://github.com/stephen-v/tensorflow_alexnet_classify）：OP_REQUIRESfailedatsave_restore_v2_ops.cc:184:Notfound:Keyconv1_1/

南洲.·2020-09-10 22:12

LSTM调参感悟

#normalizetest-=np.mean(test,axis=0)test/=np.std(test,axis=0)2.要用正交化初始化lstm的weight值，如果可能的话，也可以将gate的bias

xuzhaoqingbuaa·2020-09-10 21:04

[机器学习] Bias & variance

在机器学习中，我们所做的是从数据中学习它的模型，我们所希望的就是学习到一个能够百分百刻画出全体数据分布的模型，这样我们就可以用这个模型来做预测。然而实际情况是，我们几乎不可能找到最完美的模型能够刻画全体数据，比如说房价预测，每年都有新的房子被建造出来，同一个房子的房价本身也会变化，即使我们有办法拿到从古至今所有的房价样本参数，但是我们还是没有办法拿到未来的房价参数，所以对于房价整体数据集来说，

只爱学习的Gcy·2020-09-10 17:35

Keras 学习笔记（五）卷积层 Convolutional tf.keras.layers.conv2D tf.keras.layers.conv1D

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

种花家的奋斗兔·2020-09-10 11:16

深度学习调参技巧

weight用高斯分布初始化，bias全初始化为0。最后，输入特征和预测目标都做好归一化。超

杨良全·2020-09-10 10:58

Android ConstraintLayout 使用

约束属性倾向（Bias）垂直方向偏移Visibility属性控件GONE的margin尺寸约束控件尺寸约束比例宽高都被约束链条样式GuidelineConstraintLayout是什么？

Claire.Akman·2020-09-10 10:02

股票 - - 常用指标【中】

details/105343082四、选股也需要心理学-PSY1.简介2.PSY探底功能的使用五、捉超跌反弹利器-DMI1.简介2.DMI基本线介绍3.DMI具有的实战功能：六、捉超跌反弹利器-乖离率BIAS1

超级吴小迪·2020-09-10 09:19

「万字综述」对抗鲁棒性-AI桥头堡「AI核心算法」

本文作者：陶略，PARNECGroup，南京航空航天大学作者声明：囿于有限的认知水平，本文是个人偏好（bias）的产物，不代表所有人的观点。目录：对抗样本的发现我们为什么要研究对抗样本现象？

九三智能控v·2020-09-04 20:32

使用pytorch进行深度学习所需的函数

无论输入什么尺寸的张量，输出的尺寸大小均为out_size*out_sizetorch.nn.Conv2D(in_channels,out_channels,kernel_size,stride,padding,bias

菜根檀·2020-08-29 10:32

pytorch-常用函数

卷积层classtorch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias

一技破万法·2020-08-26 21:18

python 人脸识别：从入门到精通（5.4）常用的神经网络层

第5章深度学习与Keras工程实践5.4常用的神经网络层5.4.1全连接层keras.layers.Dense(units,activation=None,use_bias=True,kernel_initializer

加油！小小七·2020-08-26 15:30

xgboost的使用（XGB）

从Bias-variancetradeoff角度来讲，正则项降低了模型的variance，使学习出来的模型更加简单，防止过拟合，这也是xgboost优于传统GBDT的一个特性。

程序员孙大圣·2020-08-26 14:50

Pytorch - 网络模型参数初始化与 Finetune[转]

而待学习的参数其实都是Variable，它其实是对Tensor的封装，同时提供了data，grad等接口，这就意味着可以直接对这些参数进行操作赋值.这就是PyTorch简洁高效所在.如，卷积层的权重weight和偏置bias

企鹅245151826·2020-08-26 13:49

偏差（Bias）和方差（Variance）的关系？为了更小的误差（error）,如何选择模型?

所有在LossFunction中加入了参数的平方和项三、偏差（Bias）和方差（Variance）的关系？答：模型越复杂，对真实数据就模拟得

DeepHacking·2020-08-26 12:21

Keras 实现U-Net及相关函数介绍

,kernel_size,strides=(1,1),padding='valid',data_format=None,dilation_rate=(1,1),activation=None,use_bias

A_Mute dear·2020-08-26 12:15

Punycode转中文

publicclassGetChineseFromPunycode{staticintTMIN=1;staticintTMAX=26;staticintBASE=36;staticintINITIAL_N=128;staticintINITIAL_BIAS

weixin_33781606·2020-08-24 10:33

中文转Punycode

publicclassGetPunycodeFromChinese{staticintTMIN=1;staticintTMAX=26;staticintBASE=36;staticintINITIAL_N=128;staticintINITIAL_BIAS

weixin_33785972·2020-08-24 10:33

零基础入门NLP-TASK5基于深度学习的文本分类2

n-gramwindowself.out_channel=100self.convs=nn.ModuleList([nn.Conv2d(1,self.out_channel,(filter_size,input_size),bias

布丁咩咩·2020-08-24 05:41

正则化与数据先验分布的关系

过拟合的原因：使用的模型过于复杂，根据VC维理论：VC维很高的时候，就容易发生bias很低，但variance很高的情形.解决过拟合最常用的方法就是regularization,常用的有：L1正则,L2

RYP_S·2020-08-24 02:50

深度学习中的正则化

测试误差来源分析权重衰减L1正则化和L2正则化数据增强与提前终止Dropout稀疏表示测试误差来源分析主要结论：测试误差一般来源于偏差（Bias）和方差（Variance）当偏差大的时候出现欠拟合，当方差大的时候出现过拟合

TCITRWDX·2020-08-23 23:27

BP神经网络及其Tensorflow实现

神经元带bias的神经元如上图是一个含有两个输入的带bias的神经元，此时的输出y=x0w0+x1w1+b如果有n个输入则，输出为：y=∑i=1nxiwi+b含有bias和激活函数的神经元神经网络的前向传播线性可分与去线性化误差逆向传播用

xiatian6032·2020-08-23 09:34

XGBOOST公式推导及细节算法

ExtremeGradientBoostingobjectivefunction(目标函数):Obj(θ)=L(θ)+Ω(θ)Obj(\theta)=L(\theta)+\Omega(\theta)Obj(θ)=L(θ)+Ω(θ)目标函数等于损失函数加模型正则项，两者代表bias-variancetradeoff

weixin_42585595·2020-08-23 08:55

DFCNN-LSTM

importtorchimporttorch.nnasnnfromtensorboardXimportSummaryWriterimporttorch.nn.functionalasFdefconvolution(in_channels,filter_size,bias

东方佑·2020-08-23 07:40

pytorch中获取模型input/output shape

例如RNN中bias是bool类型，其权重也不是存于weight属性中，不过我们只关注shape够用了。该方法必须构

mylibrary1·2020-08-23 07:35

【Oracle】虚表的使用

WITHDISPUTE_BIAS(SELECT'0'COUNT_TYPE,X.IN

East_MrChiu·2020-08-23 00:42

光模块Bias(mA)参数报警问题处理

问题：远程PING交换机管理地址，发现交换机出现一个通一个丢包一直持续，重启交换机都没有办法解决，showlog看到接口间歇性UPDOWN，检查接口状态及光功率发下接口的Bias有报警（如下图）。

weixin_33701564·2020-08-22 23:00

光模块协议之8472

对8636有了一定的了解后发现其中upperpage00h和upperpage03h写入的信息即为A0A2信息，也就是id，接口类型，供应商名字、linkcode、checkcode等和模块电压温度bias

@prejudice·2020-08-22 22:18

利用MATLAB实现移动目标的TDOA/FDOA定位算法

移动目标中基于两步加权最小二乘方法的TDOA/FDOA算法2019年09月27日更新：近期有许多同学在程序运行时总是出现各种各样的问题，主要集中在原始TDOA和FDOA数据的生成、Bias和RMSE结果的计算

Tio_LIU·2020-08-22 22:06

深度学习之PyTorch物体检测实战(3）

组卷机conv=nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=1,kernel_size=3,stride=1,padding=1,dilation=1,groups=1,bias

东东就是我·2020-08-22 17:41

Pytorch-LSTM输入输出参数

nn.RNNBase，初始化的定义如下：classRNNBase(Module):...def__init__(self,mode,input_size,hidden_size,num_layers=1,bias

奥卡姆的剃刀·2020-08-22 15:17

【Mxnet】神经网络（三）

Gluon中的nn模块创建全连接层、卷积层、池化层、激活层全连接层mxnet.gluon.nn.Dense(units,activation=None,use_bias=True,flatten=True

伟大的洛伦佐·2020-08-22 14:14

tf.nn.bias_add

tf.nn.bias_addbias_add(value,bias,data_format=None,name=None)功能说明：将偏差项bias加到value上面，可以看做是tf.add的一个特例，

weixin_30839881·2020-08-22 14:05

sklearn 数据预处理

然后再利用最小二乘法拟合一个矩阵为[a,b]的形式，则生成2阶多项式特征之后为[1,a,b,ab,a^2,b^2]interaction_only为True时，只找出有交互作用的多项式矩阵，[1,a,b,ab]include_bias

Strangers_bye·2020-08-22 14:57

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