以三层的BP神经网络为例： 输出如下：最后一层的激活函数统一用softmax，所以单独拎出来并没有写在里面。为什么要用softmax这个激活函数呢？因为输出的y1、y2并不属于任何一个分布，我们想让输出满足一个概率分布，就要进行softmax处理，计算公式如下图：可以看出o1+o2是等于1的。 对损失的计算一般选择是交叉熵，针对不同的分类问题，最后层的激活函数不同，导致交叉熵的计算公式略有差别：
转载
2024-01-12 12:45:09
66阅读
对一个学习算法除了通过实验估计其泛化性能，还需要更好的了解泛化能力的原因，偏差-方差分解时解释算法泛化性能的一种重要的工具。测试样本x，令yD为x在数据集中的标记（可能存在噪声导致标记值和真实值不同），y为x的真实值，f(x;D)在训练集D上学得模型f在x上的输出。以回归任务为例： 学习算法的期望预测为： 就是所有预测值的平均值； 产生的方差的计算为： 方差就是表示在某测试数据
1. 为什么会有偏差和方差？对学习算法除了通过实验估计其泛化性能之外，人们往往还希望了解它为什么具有这样的性能。“偏差-方差分解”（bias-variance decomposition）就是从偏差和方差的角度来解释学习算法泛化性能的一种重要工具。在机器学习中，我们用训练数据集去训练一个模型，通常的做法是定义一个误差函数，通过将这个误差的最小化过程，来提高模型的性能。然而我们学习一个模型的目的是为
偏差&方差在统计学里面有两个衡量模型的重要指标，分别是偏差Bias 和 方差Variance。偏差：表示每次模型学习到的数据跟真实数据之间的差距。方差：表示每次模型学习到的数据之间的差距。以下我们通过以下几幅图来讲解这两个指标的含义。 首先我们给定一个模型，训练5次，每次的结果分布我们这里表示为上图的黑色五角星。如果5次的结果都在我们可容忍的结果范围内（上图的圆圈中），那么就说明结果的偏差
转载
2024-03-27 10:58:18
33阅读
偏差、方差、噪声偏差：度量了模型的期望预测和真实结果的偏离程度，刻画了模型本身的拟合能力。方差：度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，即刻画了数据扰动所造成的影响。噪声：表达了当前任务上任何模型所能达到的期望泛化误差的下界，刻画了学习问题本身的难度。偏差-方差窘境(bias-variance dilemma)为了得到泛化性能好的模型，我们需要使偏差较小，即能充分拟合数据，并且使方差小
转载
2023-12-07 06:48:11
123阅读
数组中存在一个词汇：偏移量，在刚开始学习这部分的时候，不理解这个概念，看着例子中的计算方法也不理解。小组讨论时，也没有得出结果，只能悬起来，等深入学习之后继续研究。初步学习阶段已过，现在该回过头来看看遗留问题了，看到这一内容时，忽然间豁然开朗了。 什么是偏移量？ 网上查资料的解说
在近年来，深度学习的应用越来越广泛，尤其是在数据密集型的场景中，像图像识别、自然语言处理等领域，权重深度学习技术的作用尤为显著。然而，作为一个IT技术专家，我们必须面对随之而来的"权重深度学习"问题，如何有效解决这一问题，已经成为我工作的一个重要部分。下面，我将分享解决“权重深度学习”问题的完整过程。
### 背景定位
随着权重深度学习模型的复杂性逐渐增加，适配数据的压力也与日俱增。这使得模型
在工业场景中，因为工艺技术现在发展都比较好，所以很难收集到大量的缺陷数据用于深度学习的学习和训练，针对这种情况，我们可以利用数据增强来帮助深度学习算法更好学习小样本中的特征什么是数据增强呢？就是让有限的数据产生更多的等价数据 例如这是一台电脑 如果不使用数据增强的话这个电脑就只是一个电脑，每次训练的电脑都是这样的样子的，但是我们实际生活中电脑是多样的。因此我们可以通过改变亮度，图像扭曲等方式使得图
1、误差的两大来源机器学习中有两个主要的误差来源：偏差和方差。理解它们将协助合理安排时间去执行策略来提升性能。首先了解一下数据集的分类：训练集（training set） 用于运行你的学习算法。验证集（hold-out cross validation set） 用于调整参数，选择特征，以及对学习算法作出其它决定。测试集（test set） 用于评估算法的性能，但不会据此改变学习算法或参数。偏差，
一、高精度孔径测量仪比对法测量，可快速高效测量孔内几何形状，自定中心，应用范围广，操作简单精度高，结构牢固长寿命，不会划伤工件适用于精密微型孔径的测量,如微型轴承,喷嘴等高精度工件在生产中的检测,支持动态测量和静态测量,亦可进行测量数据存储与分析,重复性再现性好,效率高,是大批量生产中必不可少的检测利器。 北京地泰科盛致力于测量事业的发展，引进国外先进测量理念，传播先进的测量技术，代理
孔、轴的公差带标注形式：孔、轴的公差带代号由基本偏差代号与公差等级组成。画公差带图，需要理解下面几个概念：基本尺寸、极限偏差、上偏差、下偏差、基本偏差、基本偏差代号、标准公差、标准公差等级；下面我们来分析φ50Η8/f7这个配合关系中，孔、轴分别的公差带情况：孔φ50Η8：φ50Η8表示基本尺寸是φ50，公差等级为8级，基本偏差代号为Η的孔的公差带。基本尺寸φ50，基本偏差代号H的基本偏差通过基本
1.什么是归一化将数据的数值规约到（0,1）或者是（-1,1）区间，让各维度数据分布接近，避免模型参数被分布范围较大或者较小的数据支配。2.为什么归一化机器学习的目标就是不断优化损失函数，使其值最小，未归一化时，使用梯度下降时，梯度方向会偏离最小值方向，使梯度更新总很多弯路，归一化之后，损失函数曲线变得比较圆，有利于梯度下降。加快梯度下降,损失函数收敛;—速度上提升模型精度–也就是分类准确率.(消
Gaia卫星隶属于欧南台，是目前世界上测光精度最高的空间望远镜，光学领域的研究经常需要结合Gaia卫星的数据，在进行研究的时候，通常我们需要把另一个星表和Gaia数据做交叉，然后再进行分析，那么如何做Gaia数据的在线交叉呢？首先打开Gaia数据的网址Gaia Archive，然后选择search然后选择第二个，Advanced(ADQL)左边的就是Gaia全部的数据名称了，点击加号之后可以看到包
一、简介1、 AdaBoost就是损失函数为指数损失的Boosting算法(当然这是后话，意思是指数损失的前向分步算法和Adaboost一致)二、细节1、算法流程2、最重要的两点误差率：==（也就是在一轮过后，误差率直接用分错样本的权重想加就可以了） （1）、弱分类器的权重如何确定权重仅仅由该分类器的分类误差率e决定，e的范围应该是[0, 0.5],所以误差率越大，权重越小&
# 如何实现深度学习中的Loss权重
在深度学习中，Loss权重的设置是一个非常重要的步骤。它可以帮助我们处理类不平衡或者调整不同类别的重要性。本文将详细介绍如何实现Loss权重，并提供具体代码示例和相关流程图表。
## 整体流程
我们可以将实现Loss权重的流程分为以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 定
得分函数 其中x为输入的特征点，为n* 1矩阵,W为计算权重为1n矩阵，如果这是一个五分类的任务，需要分别计算，当前对象分别属于五类的得分，W就是5n矩阵，b是一个5* 1的矩阵，微调参数。最后就会得到一个5* 1的矩阵，也就是当前对象属于每一类的得分。损失函数 其他类的得分，减去当前类的得分再加1，和0取最大值求和，就是损失函数的值，表示其他类的得分大于当前类得分的程度，损失函数的值越大，表示当
与中国的高中的分数排名次不同。日本的高中排名采用偏差值的算法。25为最低，75为最高。注意是偏差值只是一个系数。不是排名。更不是分数。那么偏差值是怎么算出来的呢。日本高中学校偏差值计算方法：所谓“偏差值”是指相对平均值的偏差数值。它与传统的以百分为满分的评价方法不同，通常以50为平均值，75为最高值，25为最低值。计算方法为将统一考试中个人的成绩减去平均分，再除以标准偏差，再乘以10，最后加上50
转载
2024-02-26 10:08:09
284阅读
# 深度学习中的网络权重
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术，其在许多任务上取得了显著的成就。在深度学习中，网络权重是非常重要的一部分。本文将介绍深度学习中的网络权重以及其在神经网络中的作用。
## 网络权重是什么？
在深度学习中，网络权重是指连接神经元之间的强度。每个神经元都有一个或多个输入连接，每个连接都有一个权重值。这些权重值决定了输入信号在神经元中的传递程度。通过调整网络权
原创
2023-08-02 10:07:22
340阅读
网站权重，(英文:Page Strength)，是指搜索引擎给网站(包括网页)赋予一定的权威值，对网站(含网页)权威的评估评价。一个网站权重越高，在搜索引擎所占的份量越大，在搜索引擎排名就越好。提高网站权重，不但利于网站(包括网页)在搜索引擎的排名更靠前，还能提高整站的流量，提高网站信任度。所以提高网站的权重具有相当重要的意义。 权重即网站在SEO中的重要性，权威性。 1、权重不等于排名
PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object DetectionAbstract1. Introduction2. Related Work3. PV-RCNN for Point Cloud Object Detection3.1. 3D Voxel CNN for Efficient Feature Encoding a
