bias 第7页

从零构建机器学习模型(三)模型分析及神经网络入门

任何一个模型都存在误差，并可以被分解成两部分：偏差bias，也叫经验风险empiricalrisk，用来衡量模型拟合的优劣；方差variance，也成为结构风险structurerisk，用来衡量模型的复杂程度

雨洛晨曦·2023-04-08 12:36

keras lstm

（4）use_bias：是否使用偏置向量。（5）kernel_initializer：权重矩阵的初始化方法。（6）recurrent_initi

以千·2023-04-07 15:28

Removing the bias of integral pose regression阅读笔记

这里只写了Removingthebiasofintegralposeregression方法和自己实现的代码H(p)\mathbf{H}\left(\mathbf{p}\right)H(p)表示热力图H~(p)=exp⁡(β⋅H(p))∑p′∈Ωexp⁡(β⋅H(p′)),β>0\tilde{\mathbf{H}}(\mathbf{p})=\frac{\exp(\beta\cdot\mathbf{

Nightmare004·2023-04-07 08:13

线性回归一些基本术语

线性回归函数形如Y=X∗weight+biasY=X*weight+biasY=X∗weight+bias式子的回归方程就叫线性回归，X一般用一个n∗mn*mn∗m的矩阵来表示，n表示有n个样本，m表示有

樱木之·2023-04-06 05:48

Bias for or Against Change 2

当伽利略说：“地球绕着太阳转动”时，人们很失望，部分原因是上千上万的日出和日落让他们认为是太阳在转动，部分原因是人们普遍上从未听说过地球在转动。新生观点挑战了人们的固有的信仰，即地球是太阳系的中心。旧有的观点根深蒂固地置于人们脑海中。“地球是宇宙中心”这个观点是人们理解宇宙的基础，这与其宗教也紧密相关。但是，如今这个自命不凡的伽利略却要求人们冲破定势思维，而去重新看待这个问题。

梁梦婷·2023-04-06 03:43

Raki的读paper小记录：Online Continual Learning through Mutual Information Maximization

Abstract&Introduction&RelatedWork研究任务OCL已有方法和相关工作面临挑战为了学好新的任务，模型需要修改参数，这导致了CF创新思路利用用互信息最大化，减少由交叉熵导致的特征bias

爱睡觉的Raki·2023-04-05 09:00

基于pytorch实现模型剪枝

一，剪枝分类二，PyTorch的剪枝三，总结参考资料一，剪枝分类所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型压缩技术。

嵌入式视觉·2023-04-05 06:09

如何根据偏差bias和方差variance来调整模型以提高其在验证集上面的表现？

1.当一个模型出现高偏差的时候，代表模型欠拟合，即模型的拟合能力不够，不足以描述出数据本身的分布情况。此时应该增加模型的复杂度以降低模型的偏差。2.当模型出现低偏差高方差时，则说明模型的复杂度已经足以用来描述数据的分布情况了（低偏差），甚至已经“过度描述数据的分布”了（高方差）。此时应该通过某些手段（正则化、剪枝等）来减弱模型在某些方向上的复杂度。3.剪枝或者正则化过度，模型又出现高偏差，返回1，

脏小明·2023-04-05 04:48

因果推断推荐系统工具箱 - Bias and Debias in Recommender System: A Survey and Future Directions（五）

文章名称BiasandDebiasinRecommenderSystem:ASurveyandFutureDirections核心要点上一节中，我们介绍一下如何在具有selectionbias的数据上进行模型的训练，减缓具有selectionbias的数据对模型效果的影响。今天我们介绍一下ConformityBias和ExposureBias的解决办法。方法细节问题引入如前所述，Conformit

processor4d·2023-04-04 17:03

关于readsCount、RPKM/FPKM、RPM(CPM)、TPM的理解

两类测序bias长度bias：相同表达丰度的转录本，往往会由于其基因长度上的差异，导致测序获得的Read（Fregment）数不同。总的来说，越长的转录本，测得的Read（Fregment）数越多。

模拟数据X·2023-04-04 17:52

yolov3网络结构_【从零开始学习YOLOv3】5. 网络模型的构建

本文涉及到一个比较有用的部分就是bias的设置，可以提升mAP、F1、P、R等指标，还能让训练过程更加平滑。1.cfg文件在YOLOv3中，修改网络结构很容易，只需要修改cfg文件即可。

weixin_39819974·2023-04-03 23:15

NNLM代码

__init__()2、nn.Embedding3、nn.Linear(in_features,out_features,bias=True)4、nn.

Zzz_25·2023-04-03 21:21

链表Linked List 在oi中的 C++实现（指针结构体封装

#includeusingnamespacestd;inttot,bias=2;//如果static又要分配空间超级麻烦，不如全局。

Loboqui·2023-04-03 09:23

动手学深度学习001

线性回归这里考虑的是二元线性回归一共引入三个参数，两个weight分别对应面积和房龄，还有一个bias使用的数据集是许多形如((area,age),price)的样本对损失函数如下优化方式使用梯度下降首先我们需要注意要多使用矢量加法

狂蛆如龙·2023-04-02 14:08

【PyTorch】Chapter1：expected dtype Double but got dtype Float

在书中，自己定义net，loss，optimizer，weight，bias等等，这可以直接指定数据类型，但是每次到了使用库函数时，比如书中说的简

两头大·2023-04-02 09:36

李宏毅机器学习笔记

一、误差来源在机器学习中，模型估计的误差可以分为两种，偏差（Bias）和方差（Var

learn_for_more·2023-04-02 06:26

因果推断推荐系统工具箱 - Bias and Debias in Recommender System: A Survey and Future Directions（三）

文章名称BiasandDebiasinRecommenderSystem:ASurveyandFutureDirections核心要点前两节中，我们讲述了推荐系统中出现的7种bias。

processor4d·2023-04-01 11:31

wandb使用方法以及具体设置

wandb安装与注册登陆wandb常用函数wandb.init()wandb.config()wandb.log()和wandb.Image()具体使用方法后传wandb是什么wandb是Weight&Bias

神晟的光辉·2023-04-01 07:25

VINS代码主体结构和流程剖析——前端

目录前言代码剖析一些小细节前言最近花了点时间学习了下经典的VSLAM框架VINS，前后端都采用优化的方式，且在运行过程中实时估计IMU加速度计和陀螺仪bias，在初始化阶段还可以实时优化camera到IMU

m米咔00·2023-04-01 01:06

推荐系统论文阅读（四十五)-华为(PAL)：通过联合训练来消除position bias

APosition-biasAwareLearningFrameworkforCTRPredictioninLiveRecommenderSystems》论文地址：https://www.researchgate.net/publication/335771749_PAL_a_position-bias_aware_learning_framework_for_CTR_p

推荐系统论文阅读·2023-03-31 22:26

Exploring Background-bias for Anomaly Detection in Surveillance Videos

本篇论文的题目是探究背景偏差对监控视频中异常检测的影响。虽然从论文的题目来看，可能对考场监控视频没有太大的作用，但看看有没有可以借鉴的地方吧。ABSTRACT"监控视频中的异常检测是作为基于视频的动作识别领域的一个特例。“这句话讲明了异常检测的本质。作者说，现在大部分方法都是利用深度学习来识别异常或动作的patterns。但深度神经网路是记住了异常的本质还是仅仅记住了背景，这是一个经常被忽视的问题

羽劭icon·2023-03-31 05:12

Pytorch InstanceNorm2d Feature数与前一层输入不匹配但不报错

其中有几层是这样的：XXXNet((Encoder):Sequential(......(9):Conv2d(256,512,kernel_size=(4,4),stride=(2,2),padding=(1,1),bias

R.X. NLOS·2023-03-30 10:03

可形变卷积代码自用

importtorchfromtorchimportnnclassDeformConv2d(nn.Module):def__init__(self,inc,outc,kernel_size=3,padding=1,stride=1,bias

一名不想学习的学渣·2023-03-29 15:23

使用Python随机选择文件

前言当我们有大量文件需要查看的时候，如果是简单挑选前几个文件可能会有bias。那么如何随机挑选其中一些文件并保存到另外一个文件夹里以供我们查看呢？

谢欣桁·2023-03-28 23:38

拼多多面试——算法工程师

word2vec如何评估模型线上效果对于预测男女和预测癌症，是否auc高的模型比auc低的效果好如何制定模型的使用策略过拟合的本质是什么gbdt如何防止过拟合介绍逻辑回归接口里面的操作求最优解有什么方法bias

米老鼠他姘头·2023-03-28 16:57

三维点云中tf.layers.conv2d()的用法

kernel_size=kernel_size,strides=(1,1),padding='VALID',activation=tf.nn.relu,reuse=reuse,name=name,use_bias

猴子喜·2023-03-27 04:34

faster_rcnn运行webcamtest出错之分析

RuntimeError:Error(s)inloadingstate_dictforvgg16:Whilecopyingtheparameternamed"RCNN_rpn.RPN_cls_score.bias

DxBlogCsdn·2023-03-26 07:58

深度学习导论笔记

机器学习的应用：语音识别，图像识别，下棋，对话系统神经元：weight,bias,activationfunction神经网络：输入层,隐藏层,输出层：例如softmaxlayer深度学习的三个步骤：1

还是个小白·2023-03-24 19:21

PyTorch 获取模型中间层方法

=nn.Sequential(OrderedDict([("conv0",nn.Conv2d(3,num_init_features,kernel_size=7,stride=2,padding=3,bias

翻开日记·2023-03-24 03:01

14 pytorch.nn.ConvTranspose2d类输出尺寸计算方法

torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,output_padding=0,groups=1,bias

张杰Phantom·2023-03-24 01:04

Dense参数详解

Dense参数介绍Dense调用命令：classDense(units,activation=None,use_bias=True,kernel_initializer='glorot_uniform'

cry15·2023-03-23 03:51

ConstraintLayout 遇到的坑

ConstraintLayout在使用app:layout_constraintVertical_bias="0.3"一直无效,其实只要像下面这样设置就可以了app:layout_constraintTop_toTopOf

阿布多12·2023-03-22 21:42

[pytorch]网络结构查询和提取

中一个block的参数结构:参数:查询结果BasicBlock((conv1):Conv2d(512,512,kernel_size=(3,3),stride=(1,1),padding=(1,1),bias

一骑红尘荔枝来·2023-03-21 17:48

偏差（Bias）与方差（Variance）

含义Bias和Variance是针对模型的泛化来讲的。

bdd1b3ad7323·2023-03-19 17:08

TensorFlow学习(三)

值得说明的是，本文提到的卷积层是将卷积、激活、池化视为一个复杂的层，当然卷积神经网络中，也可以将这三层分开视为三个简单的层，这样就意味着不是每一层都有weights与bias。激活1.

就是会把话说反·2023-03-18 04:55

2019-10-25 第二课方差正则化dropout归一化梯度

方差variance和bias减少bias和variance的方法这里有一个tradeoff。因为bias和variance也在相互影响。正则化：有助于减少过拟合。L1正则化使模型变得稀疏。

呼噜毛_·2023-03-15 18:40

方差和偏差

博客：http://liuchengxu.org/blog-cn/posts/bias-variance/误差一般包含偏差，方差和噪声偏差：偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程序,即刻画了学习算法本身的拟合能力

闫阿佳·2023-03-15 12:18

CNN layer的 flops 和 parameters的计算样例一则

nn.Sequential()cnn0.add_module("CNN-0",nn.Conv2d(1,32,kernel_size=[4,10],stride=[2,8],padding=[0,0],bias

Kaidi_G·2023-03-14 16:03

tf.layers.conv1d函数解析（一维卷积）

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

233彭于晏·2023-03-14 15:49

Android TextView在中间扩展推动后边view最后...问题

示例代码主要处理是:app:layout_constraintHorizontal_bias="0"app:layout_constraintHor

逃离_102·2023-03-14 11:20

深度学习-1

深度学习基础介绍单层神经网络：线性回归和softmax回归多层神经网络：多层感知机1.线性回归例如房价预测，特征为面积房龄，那么模型可以写作：其中x1和x2是权重weight，b是偏差bias损失函数选用

恰似一碗咸鱼粥·2023-03-12 04:37

在神经网络中偏置输入的作用

转载：https://stackoverflow.com/questions/2480650/role-of-bias-in-neural-networksIthinkthatbiasesarealmostalwayshelpful.Ineffect

alleNjord·2023-03-09 16:39

Decoder如何工作、Transformer如何训练、以及exposure bias问题

一、Decoder工作部分（以一个例子介绍工作流程，以及Decoder输出结果是什么样的）Decoder是如何工作的（这也是Decoder与Encoder之间的连接）？Decoder的工作主要涉及到交互注意力，所谓交互注意力是指：使用Encode的输出结果a(i)生成k(i)、v(i)，然后Decode根据输入生成q(i)，如此q、k、v都得到了，从而计算注意力，由于qkv一部分来自encode一

霄耀在努力·2023-02-28 19:48

科研训练第十周——关于GCN以及相关代码的学习

论文中引用的图卷积神经网络模块代码如下：classGraphConvolution(nn.Module):"""基于图卷积神经网络"""def__init__(self,in_features,out_features,bias

理想国の糕·2023-02-27 19:17

pytorch实现模型剪枝的操作方法

局部非结构化剪枝2.2.2，局部结构化剪枝2.2.3，局部结构化剪枝示例代码2.3，全局非结构化剪枝三，总结参考资料一，剪枝分类所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias

·2023-02-27 19:41

PAL：华为对于广告推荐position bias问题的解决方案

论文地址：https://www.researchgate.net/publication/335771749_PAL_a_position-bias_aware_learning_framework_for_CTR_prediction_in_live_recommender_systemsPositionbias

小新_XX·2023-02-19 04:45

Andrew Ng 深度学习课程——改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化

文章目录深度学习实用层面数据集偏差(bias)与方差(variance)参数的初始化正则化(regularization)Dropout其他正则化方法梯度消失/梯度爆炸问题梯度检查代码实现算法优化mini-batch

sinat_18131557·2023-02-07 13:58

【Coursera】深度神经网络的改进：超参数调整、正则化和优化（更新中20230206）

SettingupyourMachineLearningApplication1.1Train/Dev/Testsets训练集hold-out交叉验证集->开发集devset测试集1.2Bias/Variance

爱学习的书文·2023-02-07 13:48

tf.keras.layers.Conv1D 学习

tf.keras.layers.Conv1D(filters=3,kernel_size=2,activation='relu',use_bias=True)其中，filters参数表示，将输入的每一个窗口数据经过几个过滤器输出

会发paper的学渣·2023-02-07 08:22

Keras中的Conv1D