参见知乎问题! https://www.zhihu.com/question/275774218 很多框架都会有一个问题,当卷积 weight NaN 之后,卷积的 output 会变成 NaN.然后过了一个 FC,就变成正常的数字了,但是这时候所有 channel 的 output 值相同. 建议打印中间卷积层 output 以检查是否是这个情况. 相关问题:解决Caffe训练过程中loss不变问题 - CSDN博客 loss = −log(p),p=0.5的时候,loss刚好是0.69.看看

手机cpu相关知识,这对于开发Android应用程序适应各个机型有一定的辅助作用 . 手机cpu架构体系分类 指令集可分为复杂指令集(CISC)和精简指令集(RISC)两部分,代表架构分别是x86.ARM和MIPS. 1.ARMRISC 主要特点: armeabi (1)默认选项,将创建以基于 ARM v5TE 的设备为目标的库. (2)具有这种目标的浮点运算使用软件浮点运算. (3)使用此 ABI 创建的二进制代码将可以在所有 ARM 设备上运行. (4)armeabi就是针对普通的或旧的ar

iOS 中分类(Categories) 和 继承(Inherit)有相同的功能,但在一些细节上又有差异,简单介绍一下两者的异同. 分类可以在不知道系统类源代码的情况下,为这个类添加新的方法.分类只能用来添加方法,不能添加成员变量.通过分类增加的方法,系统会认为是该类类型的一部分.比如: #import <UIKit/UIKit.h> @interface UIImage (WB) /** * 返回一张自由拉伸的图片 */ + (UIImage *)resizedImageWithName:(N

转载自:http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/8152390 1.问题描述 做关系抽取就是要从产品评论中抽取出描述产品特征项的target短语以及修饰该target的opinion短语,在opinion mining里面属于很重要的task,很多DM.NLP相关的paper在做这方面的工作.基本的思路是: (1)从sentence的parse tree(比如stanford parser)中选取候选target结点和候选opinion结点,然

KNN补充: 1.K值设定为多大? k太小,分类结果易受噪声点影响:k太大,近邻中又可能包含太多的其它类别的点. (对距离加权,可以降低k值设定的影响) k值通常是采用交叉检验来确定(以k=1为基准) 经验规则:k一般低于训练样本数的平方根 2.类别如何判定最合适? 加权投票法更恰当一些.而具体如何加权,需要根据具体的业务和数据特性来探索 3.如何选择合适的距离衡量? 高维度对距离衡量的影响:众所周知当变量数越多,欧式距离的区分能力就越差. 变量值域对距离的影响:值域越大的变量常常会在距离计算中

Reuters数据集下载速度慢,可以在我的repo库中找到下载,下载后放到~/.keras/datasets/目录下,即可正常运行. 构建神经网络将路透社新闻分类,一共有46个类别.因为有多个类别,属于多分类问题,而每条数据只属于一个类别,所以是单标签多分类问题:如果每条数据可以被分到多个类别中,那问题则属于多标签多分类问题. 完整代码 欢迎Fork.Star 路透社数据集 Reuters数据集发布在1986年,一系列短新闻及对应话题的数据集:是文本分类问题最常用的小数据集.和IMDB.MNIS

本文实例讲述了php通过前序遍历树实现无需递归的无限极分类.分享给大家供大家参考.具体如下: 大家通常都是使用递归实现无限极分类都知道递归效率很低,下面介绍一种改进的前序遍历树算法,不适用递归实现无限极分类,在大数据量实现树状层级结构的时候效率更高. sql代码如下: CREATE TABLE IF NOT EXISTS `category` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `title` varchar(50) NOT NULL, `lft` i

以下内容节选自我的github码农周刊整理repo,欢迎大家star. 写在最前面的话 作为最初的一批码农周刊的订阅者,不能说经历了其成长,但是确实见证了他的壮大.码农周刊确实从开始第一期的基本上都是精选的满满的干货,至少从我收到的每一期的一周精选看真是如此.但是随着时间的累计,一周精选的总量变得很大,到我写这些话的时候是280期.我就想,可不可以做个分类,让这些有心人分类的有用的资源更加有效率的被运用. 我要做什么 对于这个repo,我想做的主要其实就是以下两点: 获取码农周刊第一期到当前最新

后台分类model的开发具体功能有:添加分类名称,修改分类名称,查询所有子分类,查询父分类以及它下面的子分类(递归) 需要注意的是,在后台管理进行操作的时候,都需要验证当前用户是否是管理员的角色,不管进行哪些操作都需要提前验证身份.具体的实现方法就是,先从session中获取user,判断不为空的条件下再进行角色验证,如果不是管理员直接返回错误信息,提示需要管理员登录,如果是管理员才能进行下面的操作.验证方法的主要代码如下: User user = (User) session.getAttri

xgboost入门非常经典的材料,虽然读起来比较吃力,但是会有很大的帮助: 英文原文链接:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/ 原文地址:Complete Guide to Parameter Tuning in XGBoost (with codes in Python) 译注:文内提供的代码和运行结果有一定差异,可以从这里下

两种方法都是常见的分类算法,从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是logistical loss,svm采用的是hinge loss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重.SVM的处理方法是只考虑support vectors,也就是和分类最相关的少数点,去学习分类器.而逻辑回归通过非线性映射,大大减小了离分类平面较远的点的权重,相对提升了与分类最相关的数据点的权重.两者的根本目的都是一样的.此外,根据需要,两个方法都可以增加不同的正则化项

简介 如果你的预测模型表现得有些不尽如人意,那就用XGBoost吧.XGBoost算法现在已经成为很多数据工程师的重要武器.它是一种十分精致的算法,可以处理各种不规则的数据.构造一个使用XGBoost的模型十分简单.但是,提高这个模型的表现就有些困难(至少我觉得十分纠结).这个算法使用了好几个参数.所以为了提高模型的表现,参数的调整十分必要.在解决实际问题的时候,有些问题是很难回答的——你需要调整哪些参数?这些参数要调到什么值,才能达到理想的输出?这篇文章最适合刚刚接触XGBoost的人阅读.在

一.XGBoost的优势 XGBoost算法可以给预测模型带来能力的提升.当我对它的表现有更多了解的时候,当我对它的高准确率背后的原理有更多了解的时候,我发现它具有很多优势: 1 正则化 标准GBDT 的实现没有像XGBoost这样的正则化步骤.正则化对减少过拟合也是有帮助的. 实际上,XGBoost以“正则化提升(regularized boosting)”技术而闻名. 2 并行处理 XGBoost可以实现并行处理,相比GBDT有了速度的飞跃. 不过,众所周知,Boosting算法是顺序处理的

欢迎关注博主主页,学习python视频资源 https://blog.csdn.net/q383700092/article/details/53763328 调参后结果非常理想 from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.datasets import load_breast_cancer from xgboost import XGBClassifier from sklearn.model_selection

深度学习笔记 目标函数的总结与整理   目标函数,或称损失函数,是网络中的性能函数,也是编译一个模型必须的两个参数之一.由于损失函数种类众多,下面以keras官网手册的为例. 在官方keras.io里面,有如下资料: mean_squared_error或mse mean_absolute_error或mae mean_absolute_percentage_error或mape mean_squared_logarithmic_error或msle squared_hinge hinge bi

XGBoost参数调优 http://blog.csdn.net/hhy518518/article/details/54988024 摘要: 转载:http://blog.csdn.NET/han_xiaoyang/article/details/52665396 1. 简介 如果你的预测模型表现得有些不尽如人意,那就用XGBoost吧.XGBoost算法现在已经成为很多数据工程师的重要武器.它是一种十分精致的算法,可以处理各种不规则的数据. 构造一个使用XGBoost的模型十分简单.但是,提

XGBoost的参数 XGBoost的作者把所有的参数分成了三类: 1.通用参数:宏观函数控制. 2.Booster参数:控制每一步的booster(tree/regression). 3.学习目标参数:控制训练目标的表现. ----------------------  分别介绍----------------------- 1. 通用参数 1.1.booster[默认gbtree] 选择每次迭代的模型,有两种选择: gbtree:基于树的模型 gbliner:线性模型 1.2.silent[

基础概念 XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)是GradientBoosting算法的一个优化的版本,针对传统GBDT算法做了很多细节改进,包括损失函数.正则化.切分点查找算法优化等. xgboost的优化点 相对于传统的GBM,XGBoost增加了正则化步骤.正则化的作用是减少过拟合现象. xgboost可以使用随机抽取特征,这个方法借鉴了随机森林的建模特点,可以防止过拟合. 速度上有很好的优化,主要体现在以下方面: 1.现了分裂点寻找近似算法,先通过直方图算法

100道AI基础面试题 1.协方差和相关性有什么区别? 解析: 相关性是协方差的标准化格式.协方差本身很难做比较.例如:如果我们计算工资($)和年龄(岁)的协方差,因为这两个变量有不同的度量,所以我们会得到不能做比较的不同的协方差. 为了解决这个问题,我们计算相关性来得到一个介于-1和1之间的值,就可以忽略它们各自不同的度量. 2.xgboost如何寻找最优特征?是有放回还是无放回的呢? 解析: xgboost在训练的过程中给出各个特征的增益评分,最大增益的特征会被选出来作为分裂依据, 从而记忆

TF-IDF模型调参 1. 调TfidfVectorizer的参数 ngram_range, min_df, max_df: 上一篇博客调了ngram_range这个参数,得出了ngram_range=(1, 4)时效果最好这个结论,并在线上验证了下. 本篇博客继续调其他的参数.考虑到训练的速度,先将ngram_range设置为(1, 1),调min_df: min_df train-mlogloss val-mlogloss 1 0.103793 0.406085 2 0.1091895 0.

Colab连接与数据预处理 Colab连接方法见上一篇博客 数据预处理: import pandas as pd import pickle import numpy as np # 训练数据和测试数据路径 train_path = './security_train.csv' test_path = './security_test.csv' # 将csv格式的训练数据处理为txt文本,只包含文件标签和api序列 def read_train_file(path): labels = [] #