batchsize用法 平均准确度和平均损失,以及实现前向运算的矩阵乘法方式,loss怎么反向传播的 待办 使用batchsize可以把矩阵缩小,采用矩阵乘法的形式可以一次计算多个经过神经网络的结果,然后通过交叉熵进行计算总的损失得到结果. 所以前向的理解主要是矩阵乘法,对应左行右列 的相乘得到x1w1+x2w2+x3w3+....的一个结果,左侧对应的行数就是总的batchsize数, 这也是分批次计算的要点 反向传播是提前生成动态图,所以只计算一次loss就能把误差反向传播到各个位置导数上.

batch 深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降.每次的参数更新有两种方式. 第一种,遍历全部数据集算一次损失函数,然后算函数对各个参数的梯度,更新梯度.这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍,计算量开销大,计算速度慢,不支持在线学习,这称为Batch gradient descent,批梯度下降. 另一种,每看一个数据就算一下损失函数,然后求梯度更新参数,这个称为随机梯度下降,stochastic gradient descent.这个方法速度比较快,但是收敛性能不太好,可能

1. 线性回归 回归(regression)问题指一类为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的方法,通常用来表示输入和输出之间的关系. 机器学习领域中多数问题都与预测相关,当我们想预测一个数值时,就会涉及到回归问题,如预测房价等.(预测不仅包含回归问题,还包含分类问题) 线性回归(Linear Regression),自变量 $\textbf x$ 与因变量 $y$ 之间的关系是线性的,即 $y$ 可以表示为 $\textbf x$ 中元素的加权和. 我们用 $n$ 来表示数据集中的样本数,对索

参考:https://github.com/milesial/Pytorch-UNet 实现的是二值汽车图像语义分割,包括 dense CRF 后处理. 使用python3,我的环境是python3.6 1.使用 1> 预测 1)查看所有的可用选项: python predict.py -h 返回: (deeplearning) userdeMBP:Pytorch-UNet-master user$ python predict.py -h usage: predict.py [-h] [--m

torchnet package (2) torchnet torch7 Dataset Iterators 尽管是用for loop语句很容易处理Dataset,但有时希望以on-the-fly manner或者在线程中读取数据,这时候Dataset Iterator就是个好的选择 注意,iterators是用于特殊情况的,一般情况下还是使用Dataset比较好 Iteartor 的两个主要方法: * run() 返回一个Lua 迭代器,也可以使用()操作符,因为iterator源码中定义了_

分析caffe源码,看首先看caffe.proto,是明智的选择.好吧,我不是创造者,只是搬运工. 原文地址:http://blog.csdn.net/qq_16055159/article/details/45115359 引言 要看caffe源码,我认为首先应该看的就是caffe.proto. 它位于-\src\caffe\proto目录下,在这个文件夹下还有一个.pb.cc和一个.pb.h文件,这两个文件都是由caffe.proto编译而来的. 在caffe.proto中定义了很多结构化数

1.作者可能把scannet数据集分成了训练集和测试集并处理成了.pickle文件. 2.在代码运行过程中,作者从.pickle文件中读出训练集1201个场景的x.y.z坐标和测试集312个场景的x.y.z坐标. 3.考虑把点存到.txt文件中,用cloudcompare可视化一下. 2--地板 3--椅子 8--沙发 20--靠枕 单独存入训练数据到txt文件 : TRAIN_DATASET = scannet_dataset.ScannetDataset(root=DATA_PATH, np

A Survey on Federated Learning: The Journey From Centralized to Distributed On-Site Learning and Beyond Author Sawsan AbdulRahman, Hanine Tout, Hakima Ould-Slimane, Azzam Mourad, Chamseddine Talhi, Mohsen Guizani Keywords AI; DL; distributed intellig

统计角度窥视模型概念 作者:白宁超 2016年7月18日17:18:43 摘要:写本文的初衷源于基于HMM模型序列标注的一个实验,实验完成之后,迫切想知道采用的序列标注模型的好坏,有哪些指标可以度量.于是,就产生了对这一专题进度学习总结,这样也便于其他人参考,节约大家的时间.本文依旧旨在简明扼要梳理出模型评估核心指标,重点达到实用.本文布局如下:第一章采用统计学习角度介绍什么是学习模型以及如何选择,因为现今的自然语言处理方面大都采用概率统计完成的,事实证明这也比规则的方法好.第二章采用基于数据挖

老牌管理杂志.每期都值得精度.本期我还是给4星. 以下是本书中的一些内容的摘抄: 1:他们发现在Airbnb上,如果客人姓名听起来像黑人,那么比名字像白人的客人的接受率会低16%.#45 2:对立组织沟通时首先肯定对方(说些好话,至少也得准备好说好话),就事论事不掺杂对身份的考虑,会进展良好.#152 3:领导层的行为会推动企业文化的形成.不过这也正是已成型的企业文化难以改变的原因.#167 4:亚马逊的创始人和CEO杰夫·贝索斯(JeffBezos)说过,如果公司员工发现有十分之一几率获得百倍

cs231n线性分类器学习笔记,非完全翻译,根据自己的学习情况总结出的内容: 线性分类 本节介绍线性分类器,该方法可以自然延伸到神经网络和卷积神经网络中,这类方法主要有两部分组成,一个是评分函数(score function):是原始数据和类别分值的映射,另一个是损失函数:它是用来衡量预测标签和真是标签的一致性程度.我们将这类问题转化为优化问题,通过修改参数来最小化损失函数. 首先定义一个评分函数,这个函数将输入样本映射为各个分类类别的得分,得分的高低代表该样本属于该类别可能性的高低.现在假设有

改系列只为记录我学习 udacity 中深度学习课程!! 1. 整个课程分为四个部分,如上图所示. 第一部分将研究逻辑分类器,随机优化以及实际数据训练. 第二部分我们将学习一个深度网络,和使用正则化技术去训练一个更大的模型 第三部分我们将深入研究图像和卷积模型 第四部分我们将学习文本和序列,我们将训练嵌入和递归模型 2. 课程将注重分类问题的研究 分类问题:典型的情况是你有很多样本,我们称为训练数据集,我们已经把他们归类了. 现在有一个全新的样本,你的目标是要指出这个样本属于哪一类? 3. 机器

机器学习算法原理.实现与实践——机器学习的三要素 1 模型 在监督学习中,模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数.模型的假设空间包含所有可能的条件概率分布或决策函数.例如,假设决策函数是输入变量的线性函数,那么模型的假设空间就是这些线性函数构成的函数的集合. 假设空间用$\mathcal{F}$表示.假设空间可以定义为决策函数的集合 $$\mathcal{F}=\{f|Y=f(X)\}$$ 其中,$X$和$Y$是定义在输入空间$\mathcal{X}$和输出空间$\mathcal{Y}$上的变

机器学习算法 原理.实现与实践——模型评估与模型选择 1. 训练误差与测试误差 机器学习的目的是使学习到的模型不仅对已知数据而且对未知数据都能有很好的预测能力. 假设学习到的模型是$Y = \hat{f}(X)$,训练误差是模型$Y = \hat{f}(X)$关于训练数据集的平均损失: $$R_{emp}(\hat{f}) = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^NL(y_i,\hat{f}(x_i))$$ 其中$N$是训练样本容量. 测试误差是模型$Y = \hat{f}(X)$关于测

PC游戏玩家肯定会对各式各样的AA抗锯齿技术很熟悉,而今天本文的主角就是NVIDIA今年才推出的新型抗锯齿技术"FXAA". FXAA在某种程度上有些类似于AMD之前宣传的MLAA(形态抗锯齿).但远比后者低调.所以非常多玩家可能还从来没听说过.可是假设你玩过<永远的毁灭公爵>或者<F.3.A.R>.应该会有所耳闻. 今天我们就来实际測測多款显卡上的FXAA性能和画质表现.并将其与MLAA进行简单对照. 什么是FXAA? FXAA全称为"Fast Ap

背景基础知识备忘 平均差 MD=(∑|xi-x'|)/n 加权平均差 A.D=(∑|xi-x'|fi)/∑fi 方差 标准差 SD=方差的平方根 分布函数:   设X是一个随机变量,x是任意实数,函数称为X的分布函数.有时也记为X~F(x)    对于任意实数 ,有 概率密度函数: 随机数据的概率密度函数:表示瞬时幅值落在某指定范围内的概率,因此是幅值的函数.它随所取范围的幅值而变化. 密度函数f(x) 具有下列性质: 1        2       3     对概率密度函数作傅里叶变换可得

转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 加载数据 使用text8作为训练的文本数据集 text8中只包含27种字符:小写的从a到z,以及空格符.如果把它打出来,读起来就像是去掉了所有标点的wikipedia. 直接调用lesson1中maybe_download下载text8.zip 用zipfile读取zip内容为字符串,并拆分成单词li

import库,加载mnist数据集. 设置学习率,迭代次数,batch并行计算数量,以及log显示. 这里设置了占位符,输入是batch * 784的矩阵,由于是并行计算,所以None实际上代表并行数.输出是10类,因为mnist数据集是手写数字0-9,所以分成10类是很正常的. W和b是变量. 第一行代码建立了一个softmax模型,意思是,将10类最后的输出结果再通过softmax函数换算一下,softmax函数如下: ,其实就是做了一次转换,让各个输出变成了概率,且概率之和等于1. 也要

这篇总结继续复习分类问题.本文简单整理了以下内容: (一)线性判别函数与广义线性判别函数 (二)感知器 (三)松弛算法 (四)Ho-Kashyap算法 闲话:本篇是本系列［机器学习基础整理］在timeline上最新的,但实际上还有(七).(八)都发布的比这个早,因为这个系列的博客是之前早就写好的,不过会抽空在后台修改,感觉自己看不出错误(当然因为水平有限肯定还是会有些错误)了之后再发出来.后面还有SVM.聚类.tree-based和boosting,但现在的情况是前八篇结束后,本系列无限期停更-

在前段时间做本科毕业设计的时候,遇到了各个类别的样本量分布不均的问题——某些类别的样本数量极多,而有些类别的样本数量极少,也就是所谓的类不平衡(class-imbalance)问题. 本篇简述了以下内容: 什么是类不平衡问题 为什么类不平衡是不好的 几种解决方案 SMOTE过采样算法 进一步阅读 什么是类不平衡问题 类不平衡(class-imbalance)是指在训练分类器中所使用的训练集的类别分布不均.比如说一个二分类问题,1000个训练样本,比较理想的情况是正类.负类样本的数量相差不多:而如