原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/reducing-loss/ 为了训练模型,需要一种可降低模型损失的好方法.迭代方法是一种广泛用于降低损失的方法,而且使用起来简单有效. 1- 迭代方法 用于训练模型的迭代试错过程(迭代方法): 迭代策略可以很好地扩展到大型数据集,因此在机器学习中的应用非常普遍. “模型”部分将一个或多个特征作为输入,然后返回一个预测作为输出. “计算损失”部分是模型将要使用的损失函

java操作Excel处理数字类型的精度损失问题验证: 场景: CELL_TYPE_NUMERIC-->CELL_TYPE_STRING--->CELL_TYPE_NUMERIC POI版本:poi-3.10.1poi-3.9 Code: package poi; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.i

*$tablePrefix是定义在Model中的,优先级大于配置文件中,如果项目中表前缀全部比如为"a_",并且在配置文件中定义了 'DB_PREFIX'=>'a_' 后期如果在数据库中新建一个 b_temp表,这时候实例化temp 的时候如果不加处理,系统会查找a_temp,这个表不存在,这时候就需要在Temp模型中定义$tablePrefix='b_'; *批量验证:在Model里面写入代码:protected $patchValidate = true;输出:var_dum

损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值 f(x) 与真实值 Y 的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常用 L(Y,f(x)) 来表示.损失函数越小,模型的鲁棒性就越好. 损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数.经验风险损失函数指预测结果和实际结果的差别,结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项.通常表示为如下:(整个式子表示的意思是找到使目标函数最小时的θ值.) 常见的损失误差有6种: 铰链损失(Hinge Loss):主要用于支持向量机(SVM) 中:

对于训练集,验证集,测试集的概念,很多人都搞不清楚.网上的文章也是鱼龙混杂,因此,现在来把这方面的知识梳理一遍.让我们先来看一下模型验证(评估)的几种方式. 在机器学习中,当我们把模型训练出来以后,该怎么对模型进行验证呢?(也就是说怎样知道训练出来的模型好不好?)有以下几种验证方式: 第一种方式:把数据集全部作为训练集,然后用训练集训练模型,用训练集验证模型(如果有多个模型需要进行选择,那么最后选出训练误差最小的那个模型作为最好的模型) 这种方式显然不可行,因此训练集数据已经在模型拟合时使用过了

首先三个概念存在于 有监督学习的范畴 Training set: A set of examples used for learning, which is to fit the parameters [i.e., weights] of the classifier. Validation set: A set of examples used to tune the parameters [i.e., architecture, not weights] of a classifier, f

本节构建一个网络,将路透社新闻划分为46个互斥的主题,也就是46分类 案例2:新闻分类(多分类问题) 1. 加载数据集 from keras.datasets import reuters (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = reuters.load_data(num_words=10000) 将数据限定在10000个最常见出现的单词,8982个训练样本和2264个测试样本 len(train_data) 8982 len

我觉得把课本上的案例先自己抄一遍,然后将书看一遍.最后再写一篇博客记录自己所学过程的感悟.虽然与课本有很多相似之处.但自己写一遍感悟会更深 电影评论分类(二分类问题) 本节使用的是IMDB数据集,使用Jupyter作为编译器.这是我刚开始使用Jupyter,不得不说它的自动补全真的不咋地(以前一直用pyCharm)但是看在能够分块运行代码的份上,忍了.用pyCharm敲代码确实很爽,但是调试不好调试(可能我没怎么用心学),而且如果你完全不懂代码含义的话,就算你运行成功也不知道其中的含义,代码有点

深度学习基础 Python 的 Keras 库来学习手写数字分类,将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块,它从输入数据中提取表示,紧接着的一个例子中,将含有两个Dense 层,它们是密集连接(也叫全连接)的神经层,最后是一个10路的softmax层,它将返回一个由 10 个概率值(总和为 1)组成的数组.每个概率值表示当前数字图像属于 10 个数字类别中某一个的概率 损失函数(loss fun

关于神经网络你不能不知道的一切 作者|Kailash Ahirwar 编译|Sambodhi 编辑|Vincent AI前线导语:理解什么是人工智能,以及机器学习和深度学习是如何影响人工智能的,这是一种荡气回肠的体验.最近,MateLabs联合创始人兼CTO Kailash Ahirwar在Mudium发布了一篇博文<关于神经网络你不能不知道的一切>[1](Everything you need to know about Neural Networks). 本文涵盖了从神经元到训练轮数,介绍

IMDB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.)中找到下载,下载后放到~/.keras/datasets/目录下,即可正常运行. 电影评论分类:二分类 二分类可能是机器学习最常解决的问题.我们将基于评论的内容将电影评论分类:正类和父类. IMDB数据集 IMDB数据集有5万条来自网络电影数据库的评论:其中2万5千条用来训练,2万5千条用来测试,每个部分正负评论各占50%. 划分训练集.测试集的必要性:不能在相同的数据

电影评论分类:二分类问题   加载 IMDB 数据集 from keras.datasets import imdb (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)   将整数序列编码为二进制矩阵(One-hot编码) import numpy as np def vectorize_sequences(sequences, dimension=10000): resul

Keras 是一个高层神经网络API,Keras是由纯Python编写而成并基于TensorFlow,Theano以及CNTK后端.Keras为支持快速实验而生,能够将我们的idea迅速转换为结果.好了不吹了,下面继续学习Keras的一些用法,其中这篇博客包括了Keras如何指定显卡且限制显存用量,还有一些常见函数的用法及其问题,最后是使用Keras进行的练习. Keras如何指定显卡且限制显存用量 Keras在使用GPU的时候有个特点,就是默认全部占满显存.若单核GPU也无所谓,若是服务器GP

论文地址:https://arxiv.53yu.com/abs/2005.09237 自适应数字滤波与循环神经网络相结合的回声消除技术 摘要 回声消除(AEC)在语音交互中起关键作用.由于明确的数学原理和适应条件的智能特性,具有不同实现类型的自适应滤波器始终用于AEC,从而提供了可观的性能.但是,结果中会存在某种残留回波,包括估计和实际之间不匹配引起的线性残留以及主要由音频设备上的非线性分量引起的非线性残留.可以通过精细的结构和方法减少线性残留,但非线性残留难以抑制.尽管已经提出了一些非线性处理

机器学习术语表 Beta 提示:你可以通过中文名称拼音首字母快速检索. C 超参数|Hyperparameter 在机器学习中,超参数是在开始学习过程之前设置值的参数,而不是通过训练得到的参数数据.通常情况下,需要对超参数进行优化,给模型选择一组最优超参数,以提高学习的性能和效果. 超平面|Hyperplane 将一个空间划分为两个子空间的边界.例如,在二维空间中,直线就是一个超平面,在三维空间中,平面则是一个超平面.在机器学习中更典型的是:超平面是分隔高维度空间的边界.核支持向量机利用超平面将

Junyuan Xie, Ross B. Girshick, Ali Farhadi2015, ICML1243 Citations, 45 ReferencesCode:DownloadPaper:Download Abstract 在本文中,我们提出了 Deep Embedded Clustering(DEC),一种使用深度神经网络同时学习 feature representations 和 cluster assignments 的方法.DEC学习从数据空间到低维特征空间的映射,并在其中迭

<深度学习基础> 卷积神经网络,循环神经网络,LSTM与GRU,梯度消失与梯度爆炸,激活函数,防止过拟合的方法,dropout,batch normalization,各类经典的网络结构,各类优化方法 1.卷积神经网络工作原理的直观解释 https://www.zhihu.com/question/39022858 简单来说,在一定意义上,训练CNN就是在训练每一个卷积层的滤波器.让这些滤波器组对特定的模式有高的激活能力,以达到CNN网络的分类/检测等目的. 2.卷积神经网络的复杂度分析 ht

2006年,机器学习界泰斗Hinton,在Science上发表了一篇使用深度神经网络进行维数约简的论文 ,自此,神经网络再次走进人们的视野,进而引发了一场深度学习革命.深度学习之所以如此受关注,是因为它在诸如图像分类.目标检测与识别.目标跟踪.语音识别.游戏(AlphaGo)等多个领域取得了相当优秀的成绩,掀起了又一波人工只能浪潮.深度学习技术逐渐成为机器学习领域的前沿技术,近年来得到了突飞猛进的发展,这得益于机器学习技术的进步以及计算设备性能的提升.英伟达公司研发的图形处理器(Graphics

过拟合与欠拟合(Overfitting and underfitting) 官网示例:https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/overfit_and_underfit主要步骤: 演示过拟合 - 创建基准模型 - 创建一个更小的模型 - 创建一个更大的模型 - 绘制训练损失和验证损失函数 策略 - 添加权重正则化 - 添加丢弃层 一些知识点 过拟合 在训练集上可以实现很高的准确率,但无法很好地泛化到测试数据(或之前未见过的数据).可能导致欠拟合的原因:

IMDB数据集是Keras内部集成的,初次导入需要下载一下,之后就可以直接用了. IMDB数据集包含来自互联网的50000条严重两极分化的评论,该数据被分为用于训练的25000条评论和用于测试的25000条评论,训练集和测试集都包含50%的正面评价和50%的负面评价.该数据集已经经过预处理:评论(单词序列)已经被转换为整数序列,其中每个整数代表字典中的某个单词.加载数据集 from keras.datasets import imdb (train_data, train_labels), (t