bias 第6页

MKDCNet分割模型搭建

直接步入正题~~~一、基础模块classConv2D(nn.Module):def__init__(self,in_c,out_c,kernel_size=3,padding=1,dilation=1,bias

有温度的AI·2023-07-20 10:56

TRT3-trt-basic - 5 插件的编写

_()self.conv=nn.Conv2d(1,1,3,padding=1)self.myselu=MYSELU(3)self.conv.weight.data.fill_(1)self.conv.bias.data.fill

库达ZT·2023-07-20 03:24

mpu6050卡尔曼滤波C语言代码

typedefstruct{floatdt;//采样时间floatangle_f;//角度滤波后floatangle_m;//角度测量floatwb_m;//角速度测量floatwb_f;//角速度滤波后floatq_bias

itiszzh·2023-07-19 13:40

LCD液晶显示驱动器/液晶驱动芯片-VK1623/VK0384更少脚位-附电路图/功能图/封装信息图

特色：★工作电压2.4-5.2V★内置32kHzRC振荡器（上电默认）★偏置电压（BIAS）固定为1/4★COM周期（DUTY）固定为1/8★内置显示RAM为48x8位★蜂鸣器频率可配置为2kHz、4k

百香果啊啊啊啊啊·2023-07-19 06:55

【总结】打造一个自己的策略

1.总结有实盘意义的策略：bias乖离率短周期+长周期Open+Close交叉Supertrend超级趋势（ATR通道）金字塔买入策略Keltner渠道（三重EMA+ATR渠道）Keltner渠道v2（

苏慕白的博客·2023-07-17 18:55

Alibi:Attention With Linear Biases Enables Input Length Extrapolation

作者表明以前的位置编码如Sin、Rotary、T5Bias的外推性都随着推理长度的增加变得越来越差。基于此

HanZee·2023-07-17 17:47

卷积神经网络参数量和计算量的计算方法

分组卷积和全连接层参数量和计算量的计算方法，如有错误，麻烦大家指正一、标准卷积假设输入特征的shape为[,,]，卷积核的shape为[,,,]，输出特征的shape为[,,]，则，标准卷积运算的参数量为：不考虑bias

chen_zn95·2023-07-17 09:04

tensorflow softmax输出只有0或1

阅读数：1658softmax层输出理应是0~1的小数，一旦只输出0或1，那表明模型对自己的判断相当“自信”可供参考的改善措施如下：1、使用非线性的激活函数，比如relu或者tanh2、wights和bias

菜的真真实实·2023-07-16 07:33

AttributeError: module ‘torch.nn‘ has no attribute ‘module‘

_init_()self.ndim=ndimself.weight=nn.Parameter(torch.randn(ndim,1))#定义权重self.bias=nn.Parameter(tor

Leeyayai·2023-07-15 12:59

什么是深度学习的误差分解

在深度学习中，我们通常将预测误差分解为三个部分：偏差（Bias）、方差（Variance）和不可避免的误差（IrreducibleError）用于训练的数据集和你选择的模型一起导致了你的模型的效果，导致的预测误差

Mark White·2023-07-13 22:17

python-函数用法-F.conv_transpose2d

F.conv_transpose2dtorch.nn.functional.conv_transpose2d(input,weight,bias=None,stride=1,padding=0,output_padding

SKY_yiyi_9·2023-07-13 19:03

偏差(bias)和方差(variance)的区别

在机器学习中：1.bias表示的是【预测值】与【实际值】之间的差值；2.variance表示的某次【预测值】与该【模型预测结果均值】（不是与真实值）的偏离程度；

·2023-06-24 09:44

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

inloadingstate_dictforDataParallel:Missingkey(s)instate_dict:"module.features.0.weight","module.features.0.bias

孔雀竹鱼·2023-06-24 01:12

yolov5超参数解释（hyp.scratch-low.yaml）

文章目录前言‍总览一下，接下来开始逐个分析lr0lrfmomentumweight_decaywarmup_epochswarmup_momentumwarmup_bias_lrbox（目标框损失权重）

帅帅帅.·2023-06-23 14:48

running_mean和running_var

running_vardefload_conv_bn(buf,start,conv_model,bn_model):num_w=conv_model.weight.numel()num_b=bn_model.bias.numel

云端一散仙·2023-06-22 20:39

卷积神经网络--全连接层

然后开始到达全连接层以上图为例，我们仔细看上图全连接层的结构，全连接层中的每一层是由许多神经元组成的（1x4096）的平铺结构，上图不明显，我们看下图注：上图和我们要做的下面运算无联系并且不考虑激活函数和bias

拉普拉斯的小妖·2023-06-22 07:43

力扣日记1254

1.1题意找出被1围住的0的区域的数量1.2分析1>&grid){intres=0;intindex=1;intn=grid.size(),m=grid[0].size();//四个方向vectorx_bias

呼噜呼噜～·2023-06-21 23:50

CS229之神经网络

此外,隐藏层和输出层将包括一个偏差神经元（Bias）。

__cbf0·2023-06-21 18:40

数据分析基础名词

Sample普查Census变量Variable参数Parameter参数估计/统计量Estimate/Statistic：anumericasummaryofavariableforthesample偏差Bias

苏啦啦哇咔咔·2023-06-21 18:37

scratch lenet(4): 开根号的C语言实现

牛顿法3.1数学原理：迭代求解3.2代码实现3.3结果4.卡马克快速法4.1原理4.2代码实现4.3结果5.完整代码6.References1.目的训练lenet需要初始化kernel的weight和bias

baiyu33·2023-06-19 00:26

scratch lenet(5): 快速生成随机数的C语言实现

用于XavierGlorot初始化4.1XavierGlorot初始化是什么4.2使用C语言执行XavierGlorot初始化5.References1.目的用于lenet网络训练开始时，weight和bias

baiyu33·2023-06-19 00:26

Bias and Toxicity in Zero-Shot Reasoning 论文略读】

OnSecondThought,Let’sNotThinkStepbyStep!BiasandToxicityinZero-ShotReasoning论文略读INFORMATIONAbstract1Introduction2RelatedWork3Stereotype&ToxicityBenchmarks3.1StereotypeBenchmarks3.2ToxicityBenchmark4Met

小白*进阶ing·2023-06-18 07:14

【Soft-prompt Tuning for Large Language Models to Evaluate Bias 论文略读】

Soft-promptTuningforLargeLanguageModelstoEvaluateBias论文略读INFORMATIONAbstract1Introduction2Relatedwork3Methodology3.1Experimentalsetup4Results5Discussion&Conclusion总结AFairnessmetricsBHyperparmeterDetai

小白*进阶ing·2023-06-18 07:11

记录：自回归模型在记忆全随机序列的潜变量统计量爆炸现象

2023/5/29更新给注意力层和FFN层恢复bias项。可以大幅度缓解潜变量统计量爆炸现象。在24层模型+softplus4注意力激活函数的测试中，从统计量1800降低到100以内。

ONE_SIX_MIX·2023-06-18 06:48

tf.layers.dense

dense全连接层，相当于添加一个层tf.layers.dense(inputs,#输入此网络的数据units,#输出维度大小，改变inputs的最后一维activation=None,#激活函数use_bias

嘻嘻口_口·2023-06-17 06:22

我还是没改变（2021-03-07）

事实上，时间没有色彩，没有味道，没有BIAS……它只是我们自己感受的变化过程。伤春悲秋的思绪，与时间无关，是自己的小情绪在作遂。看书，可以调整情绪。世事百态看得多了，容易见怪不怪，容易麻木。

指路大叔·2023-06-17 02:24

Towards Identifying Social Bias in Dialog Systems: Framework, Dataset, and Benchmark

文章目录摘要概述实验摘要在这篇论文中，作者们探讨了对话系统中的社会偏见问题，并提出了一个框架，用于系统地识别和评估这些偏见。他们提出了一个包含多个维度的社会偏见分类体系，并构建了一个大规模的标注数据集，其中包含超过6000个对话样本，用于评估对话系统中的社会偏见。作者们还提出了一个基于度量学习的算法来评估对话系统的社会偏见，并在他们的数据集上进行了广泛的实验。最后，他们提出了一个基于他们的数据集的

欢桑·2023-06-13 08:45

yolov5——从未见过注释比代码还多的源码解析You Only Look Once And You get it——训练部分

训练参数配置模式选择搭建网络加载预训练和自定义模型的参数是否需要冻结层数定义累计梯度的次数设置优化组：权重，偏置，其他参数为什么卷积层（不包含BatchNormalization层）的权重参数不需要进行权重衰减的参数对于偏置项（bias

QTreeY123·2023-06-12 15:08

【神经网络chapter2】理论基础

个神经元的错误量（误差）BP4的结果是从低激活量神经元输出的权重会学习缓慢（目前还不知道解决办法）激活函数感知机==》sigmoid==》ReLU1.感知机感知机weight表示各个输入对于输出的重要程度bias

小透明苞谷·2023-06-12 10:12

一文详解乖离率BIAS的买入窍诀，学会这招，终身受益

一、乖离率（BIAS）的含义简称Y值也叫偏离率，是反映一定时期内股价与其移动平均数偏离程度的指标。移

梁晓俊先生·2023-06-07 16:13

机器学习笔记：深度学习模型复杂度

模型运算次数）决定了模型的训练/预测时间用FLOPs指代机器学习笔记：FLOPs_flop机器学习_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客2空间复杂度（模型参数数量）决定了模型的参数数量2.1全连接层参数量包含bias

UQI-LIUWJ·2023-06-07 03:13

卷积层与池化层输出尺寸计算

pytorch中定义卷积层conv2d=torch.nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=7,stride=2,padding=3,bias

河北一帆·2023-04-21 18:19

torch.nn.Multiheadattention介绍

初始化参数：classtorch.nn.MultiheadAttention(embed_dim,num_heads,dropout=0.0,bias=True,add_bias_kv=False,add_zero_attn

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-04-21 14:23

超低功耗LCD液晶显示驱动芯片-VKL060技术资料简介

功能特点：★液晶驱动输出：Common输出4线；Segment输出15线★内置DisplaydataRAM(DDRAM)；内置RAM容量：15*4=60bit★液晶驱动的电源电路；1/2，1/3Bias

百香果啊啊啊啊啊·2023-04-20 18:58

RuntimeError: Expected object of backend CPU but got backend CUDA for argument #4 'mat1'

根据错误提示找到问题处在F.linear(input,self.weight,self.bias)这里，参数input是在cuda里面的，进入linear.py，在参数self.weight,self.bias

cherry_yu08·2023-04-19 22:57

超低功耗LCD液晶驱动芯片(ic)VKL系列-多用于仪器仪表等低功耗显示驱动

功能特点：★液晶驱动输出：Common输出4线；Segment输出15线★内置DisplaydataRAM(DDRAM)；内置RAM容量：15*4=60bit★液晶驱动的电源电路；1/2，1/3Bias

百香果啊啊啊啊啊·2023-04-19 10:44

Understanding the Bias-Variance Tradeoff

描述领域：modelpredictionbias：预测模型跟真实模型之间的差距，bias比较大，说明比较少关注训练数据和简化了模型，会

抬头挺胸才算活着·2023-04-19 09:48

DeepFM论文翻译

尽管有很大进步，现有的方法无论对低阶还是高阶的交叉特征，似乎还是有很强的bias,或者需要专门的特征工程。本文，我们证明了得出一个能强化高阶和低阶交叉特征的端到端模型是可能的。

独影月下酌酒·2023-04-19 01:44

YOLOV5引入SE注意力机制以及精度提升问题

__init__()self.avgpool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.l1=nn.Linear(c1,c1//r,bias=

Leon_davis·2023-04-18 12:54

2020-05-11Strand bias 链偏好

Strandbias链偏好背景GATK.png造成链偏好的原因：1.Localrealignment目的就是将比对到indel附近的reads进行局部重新比对，将比对的错误率降到最低。一般来说，绝大部分需要进行重新比对的基因组区域，都是因为插入/缺失的存在，因为在indel附近的比对会出现大量的碱基错配，这些碱基的错配很容易被误认为SNP。还有，在比对过程中，比对算法对于每一条read的处理都是独

Soliva·2023-04-17 23:29

剪枝与重参第八课：ACNet、DBB、RepVGG重参

1.并行多分支结构1.1.并行多分支结构Demo2.ACNet2.1ACNet简述2.2init2.3forward2.4swtichtodeploy2.5get_equivalent_kernel_bias2.6Conv2d

爱听歌的周童鞋·2023-04-17 20:55

剪枝与重参第七课：YOLOv8剪枝

目录YOLOv8剪枝前言1.Overview2.Pretrain(option)3.ConstrainedTraining4.Prune4.1检查BN层的bias4.2设置阈值和剪枝率4.3最小剪枝Conv

爱听歌的周童鞋·2023-04-17 20:21

VK0256/B/C玩具、冷气机等段码液晶驱动芯片（IC）（32EGx8COM）技术资料选表

•工作电压2.4-5.2V•内置32kHzRC振荡器（上电默认）•可外接32kHz时钟源（OSCI）•偏置电压（BIAS）

苹果123321·2023-04-17 15:29

报错处理：RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should...

Inputtypetorch.FloatTensorandweighttype-torch.cuda.FloatTensorshould...1.错误名称2.错误原因3.修复方法4.mnist数据集测试的案例参考资料1.错误名称returnF.conv2d(input,weight,bias

cnjs1994·2023-04-17 12:08

ORB_SLAM3_IMU预积分理论推导(更新)

预积分测量值更新当bias不发生变化时ΔR~ij−1→ΔR~ij\Delta\tilde{R}_{ij-1}\to\Delta\tilde{R}_{ij}

火柴的初心·2023-04-17 03:50

ORB_SLAM3_IMU预积分理论推导(预积分项)

误差1.确定性误差Bias：偏置Scale：实际数值和传感器输出值之间的比值。Misalignment：非正交误差。标定的方法：六面法标定加速度。

火柴的初心·2023-04-17 03:20

TPO21 L2 软件开发工程师大战软件测试工程师

TPO21第二篇讲座主题：软件开发-计算机科学考点：问答/举例/强调/比较/并列/因果识记词汇重点：bug/circuit/debug/phase/embarrassing/bias/blind/properly

Lu_朗读写作·2023-04-17 00:51

【Pytorch-神经网络的两种快速搭建方法-包含回归和分类的两个例子】

torch.nn.Linear(1,10),torch.nn.ReLU(),torch.nn.Linear(10,1))Sequential((0):Linear(in_features=1,out_features=10,bias

weixin_43857838·2023-04-16 12:06

One vs One Mitigation of Intersectional Bias

题目：交叉偏差的一对一缓解：扩展公平感知二元分类的一般方法用以发现交叉偏差并消减交叉偏差。研究背景：如图1所示：男性和女性，白人和非白人在大体上的接受率基本相同，但是可以明显看到非白人女性占有率0%，存在明显的歧视性，即一个受保护的群体在整体上似乎受到公平对待，受保护群体的一部分也可能受到不公平对待。研究问题：交叉偏差就是存在两个或多个敏感属性，这些敏感属性之间存在一定的关联，这种关联影响了系统的

肉嘟嘟的zhu·2023-04-15 16:26

推荐频道

bias