trainloss不下降了

2024-11-05

train loss与test loss结果分析/loss不下降

train loss与test loss结果分析 train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习; train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合; train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变,test loss趋于不变,说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或批量数目; train loss 不断上升,test loss不断上升,说明网络结构设计不当,训练超参数设置不

最长不下降序列nlogn算法

显然n方算法在比赛中是没有什么用的(不会这么容易就过的),所以nlogn的算法尤为重要. 分析: 开2个数组,一个a记原数,f[k]表示长度为f的不下降子序列末尾元素的最小值,tot表示当前已知的最长子序列的长度考虑进来一个数a[i], 1.如果a[i]>=f[tot],那么接上去即可 2.如果这个元素小于f[tot]呢?说明它不能接在最后一个后面了.那我们就看一下它该接在谁后面. 准确的说,并不是接在谁后面.而是替换掉谁.因为它接在前面的谁后面都是没有意义的,再接也超不过最长的tot,所以是

jquery Datatables 行数据删除、行上升、行下降功能演示

Datatables 是一款jquery表格插件.它是一个高度灵活的工具,可以将任何HTML表格添加高级的交互功能. 官方网站:http://www.datatables.net Datatables 的使用中遇到的一些问题,其中包括行删除,行编辑,行上升,行下降: HTML结构: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-type" content="text/h

最长下降子序列O(n^2)及O(n*log(n))解法

求最长下降子序列和LIS基本思路是完全一样的,都是很经典的DP题目. 问题大都类似于有一个序列 a1,a2,a3...ak..an,求其最长下降子序列(或者求其最长不下降子序列)的长度. 以最长下降子序列为例用a[i]存储序列a的第i个元素(i: 1 to n) 用f[i]表示算上第i个位置的元素时最长子序列为f[i], O(n^2)解法: 就是说在1 --- i -1之间必可以找到下标为j的元素a[j]使得f[j]是f[1]---f[i-1]之中最大的,则f[i] = f[j] + 1.

今年第一季全球PC出貨量同比下降5.2%

市場調研公司Gartner上周發佈報告稱,隨著企業支出的下滑,今年第一季全球PC出貨量同比下降5.2%迪士尼美語評價.英特爾稱,第一季筆記本晶片出貨量同比增長3%,但是筆記本晶片的平均銷售價格下降了3%:臺式機芯片的出貨量同比下降16%,但平均銷售價格增長2%.英特爾在第一季財報中首次將陷入虧損的移動晶片業務併入主要PC處理器部門的業績.受到移動晶片業務的拖累,英特爾PC晶片部門的業績利潤不及伺服器晶片業務,後者的營收增至36.8億美元,營業利潤增至17億美元.英特爾稱,第一季平板電腦處理器出貨

梯度下降（Gradient Descent）小结

在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法.这里就对梯度下降法做一个完整的总结. 1. 梯度在微积分里面,对多元函数的参数求∂偏导数,把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来,就是梯度.比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数,求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,简称grad f(x,y)或者▽f(x,y).对于在点(x0,y0)的具体梯度向量就是(∂f/∂x0, ∂f/∂

从梯度下降到Fista

前言: FISTA(A fast iterative shrinkage-thresholding algorithm)是一种快速的迭代阈值收缩算法(ISTA).FISTA和ISTA都是基于梯度下降的思想,在迭代过程中进行了更为聪明(smarter)的选择,从而达到更快的迭代速度.理论证明:FISTA和ISTA的迭代收敛速度分别为O(1/k2)和O(1/k). 本篇博文先从解决优化问题的传统方法“梯度下降”开始,然后引入ISTA,最后再上升为FISTA.文章主要参考资料如下: [1] A Fas

线性回归、梯度下降（Linear Regression、Gradient Descent）

转载请注明出自BYRans博客:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 实例首先举个例子,假设我们有一个二手房交易记录的数据集,已知房屋面积.卧室数量和房屋的交易价格,如下表: 假如有一个房子要卖,我们希望通过上表中的数据估算这个房子的价格.这个问题就是典型的回归问题,这边文章主要讲回归中的线性回归问题. 线性回归(Linear Regression) 首先要明白什么是回归.回归的目的是通过几个已知数据来预测另一个数值型数据的目标值.假设特征和结果满足线性关系,即满足一个

随机梯度下降（Stochastic gradient descent）和批量梯度下降（Batch gradient descent ）的公式对比、实现对比[转]

梯度下降(GD)是最小化风险函数.损失函数的一种常用方法,随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路,下面从公式和实现的角度对两者进行分析,如有哪个方面写的不对,希望网友纠正. 下面的h(x)是要拟合的函数,J(theta)损失函数,theta是参数,要迭代求解的值,theta求解出来了那最终要拟合的函数h(theta)就出来了.其中m是训练集的记录条数,j是参数的个数. 1.批量梯度下降的求解思路如下: (1)将J(theta)对theta求偏导,得到每个theta对应的的梯度 (2)由于是

jvm的代码缓存耗尽导致性能下降

在没遇到这个问题之前,我对JVM的解释模式与编译模式的代码性能相差有多大,是没有感觉的,只是觉得编译模式会比解释模式性能好那么一点点吧. 但是经历过这次以后,让我对JVM的即时编译产生了兴趣.先来看看这个问题的背景: 大概是4年前,我的团队里有一个PM找我说他们遇到一个很奇怪的问题,在性能测试的时候,有几个不同的测试场景混合在一起进行压力测试,有时会出现测试几十几分钟以后性能会下降的很厉害,一旦出现性能下降以后,性能再也回不到刚开始测试的水平.奇怪的是:它不是必现的,而且如果只是某1个或者2个场

Atitit 表达式原理语法分析原理与实践解析java的dsl 递归下降是现阶段主流的语法分析方法

Atitit 表达式原理语法分析原理与实践解析java的dsl 递归下降是现阶段主流的语法分析方法于是我们可以把上面的语法改写成如下形式:1 合并前缀1 语法分析有自上而下和自下而上两种分析方法2 递归下降是现阶段主流的语法分析方法,2 于是我们可以把上面的语法改写成如下形式: 1) Operator="+" | "-" | "*" | "/" 2) Expression=<数字>

为什么是梯度下降？SGD

在机器学习算法中,为了优化损失函数loss function ,我们往往采用梯度下降算法来进行优化.举个例子: 线性SVM的得分函数和损失函数分别为: 一般来说,我们是需要求损失函数的最小值,而损失函数是关于权值矩阵的函数.为了求解权值矩阵,我们一般采用数值求解的方法,但是为什么是梯度呢? 在CS231N课程中给出了解释,首先我们采用策略1:随机搜寻(不太实用),也就是在一个范围内,任意选择W的值带入到损失函数中,那个

Stanford大学机器学习公开课（二）：监督学习应用与梯度下降

本课内容: 1.线性回归 2.梯度下降 3.正规方程组监督学习:告诉算法每个样本的正确答案,学习后的算法对新的输入也能输入正确的答案 1.线性回归问题引入:假设有一房屋销售的数据如下: 引入通用符号: m =训练样本数 x =输入变量(特征) y =输出变量(目标变量) (x,y)—一个样本 ith—第i个训练样本=(x(i),y(i)) 本例中:m:数据个数,x:房屋大小,y:价格监督学习过程: 1) 将训练样本提供给学习算法 2) 算法生成一个输出函数(一般用h表示,成为假

处理FF margin-top下降问题

处理DIV子级ZImargin-top下降,父级更着下降问题 html结构如下 <div id="top"> <div id="zi"></div> </div> css如下 #top{width:200px; height:200px; overflow:hidden;/*解决父级下降问题*/ } #zi{width:200px; height:100px; nargin-top:20px; } 注意:当子级marg

最长不下降子序列（LIS）

最长上升子序列.最长不下降子序列,解法差不多,就一点等于不等于的差别,我这里说最长不下降子序列的. 有两种解法. 一种是DP,很容易想到,就这样: REP(i,n) { f[i]=; FOR(j,,i-) ); } DP是O(n^2)的,我感觉已经不错了不过还有超碉的nlogn的方法. nlogn的方法: 用栈和二分查找. 遇到一个元素a[i],若它不小于栈顶s[top],直接入栈:若小于栈顶,则在栈中二分查找,用它替换栈中比它大的第一个元素.最终栈的大小就是最长不下降子序列的长度(栈中元素并不

最长不下降子序列 O(nlogn) || 记忆化搜索

#include<stdio.h> ] , temp[] ; int n , top ; int binary_search (int x) { ; int last = top ; int mid ; while (fir <= last ) { mid = (fir + last) / ; if ( x <= temp[mid] ) { last = mid - ; } else { ] ) ; else fir = mid + ; } } } int main () { //

BUY LOW, BUY LOWER_最长下降子序列

Description The advice to "buy low" is half the formula to success in the bovine stock market.To be considered a great investor you must also follow this problems' advice: "Buy low; buy lower" Each time you buy a stock, you must purcha

tyvj 1049 最长不下降子序列 n^2/nlogn

P1049 最长不下降子序列时间: 1000ms / 空间: 131072KiB / Java类名: Main 描述求最长不下降子序列的长度输入格式第一行为n,表示n个数第二行n个数输出格式最长不下降子序列的长度测试样例1 输入 3 1 2 3 输出 3 备注 N小于5000for each num <=maxint 题意:中文题意题解:不下降也就是>= n^n dp[i] 表示以a[i]结尾的最长不下降子序列的长度 /**********************

最长不下降子序列的O(n^2)算法和O(nlogn)算法

一.简单的O(n^2)的算法很容易想到用动态规划做.设lis[]用于保存第1~i元素元素中最长不下降序列的长度,则lis[i]=max(lis[j])+1,且num[i]>num[j],i>j.然后在lis[]中找到最大的一个值,时间复杂度是O(n^2). 代码实现: int Longest_Increasing(int num[],int n){ int lis[n],i,j; for(i=0;i<n;i++){ lis[i]=1; for(j=0;j<i;j++) if(nu

Matlab梯度下降解决评分矩阵分解

for iter = 1:num_iters %梯度下降用户向量 for i = 1:m %返回有0有1 是逻辑值 ratedIndex1 = R_training(i,:)~=0 ; %U(i,:) * V' 第i个用户分别对每个电影的评分 %sumVec1 第i个用户分别对每个电影的评分减去真实值 sumVec1 = ratedIndex1 .* (U(i,:) * V' - R_training(i,:)); product1 = sumVec1 * V; derivative1 =

机器学习（一）：梯度下降、神经网络、BP神经网络

这几天围绕论文A Neural Probability Language Model 看了一些周边资料,如神经网络.梯度下降算法,然后顺便又延伸温习了一下线性代数.概率论以及求导.总的来说,学到不少知识.下面是一些笔记概要. 一. 神经网络神经网络我之前听过无数次,但是没有正儿八经研究过.形象一点来说,神经网络就是人们模仿生物神经元去搭建的一个系统.人们创建它也是为了能解决一些其他方法难以解决的问题. 对于单一的神经元而言,当生物刺激强度达到一定程度,其就会被激发,然后做出一系列的反应.模仿这

trainloss不下降了

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