如何理解归一化(Normalization)对于神经网络(深度学习)的帮助? 作者:知乎用户链接:https://www.zhihu.com/question/326034346/answer/730051338来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 回顾一下围绕normalization的一些工作(由最新到最旧的BatchNorm): 2019,Weight Standardization(没有发表,但是有大佬Alan Yuille加持) Weight

1. 偏差与方差 - 机器学习算法泛化性能分析 在一个项目中,我们通过设计和训练得到了一个model,该model的泛化可能很好,也可能不尽如人意,其背后的决定因素是什么呢?或者说我们可以从哪些方面去改进从而使下次得到的model更加令人满意呢? ”偏差-方差分解(bias-variance decomposition)“是解释学习算法泛化能力性能的一种重要工具.偏差-方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解. 假设测试样本为x,yd 为 x 在数据集中的标记(注意,有可能出现噪声使得 y

AlexNet将LeNet的思想发扬光大,把CNN的基本原理应用到了很深很宽的网络中.AlexNet主要使用到的新技术点如下. (1)成功使用ReLU作为CNN的激活函数,并验证其效果在较深的网络超过了Sigmoid,成功解决了Sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题.虽然ReLU激活函数在很久之前就被提出了,但是直到AlexNet的出现才将其发扬光大. (2)训练时使用Dropout随机忽略一部分神经元,以避免模型过拟合.Dropout虽有单独的论文论述,但是AlexNet将其实用化,通过实践

HInton第9课,这节课没有放论文进去.....如有不对之处还望指正.话说hinton的课果然信息量够大.推荐认真看PRML<Pattern Recognition and Machine Learning>. 摘自PRML中22页. 正文: 一.提高泛化方法的概述 在这部分中,将会介绍通过减少(当一个模型的数据表现能力大大的超过训练时提供的数据而产生的)过拟合来提高模型的泛化能力,将会介绍不同的方法去控制网络的数据表达能力,并介绍当我们使用这样一种方法的时候如何设置元参数,然后给出一个通过

梯度中心化GC对权值梯度进行零均值化,能够使得网络的训练更加稳定,并且能提高网络的泛化能力,算法思路简单,论文的理论分析十分充分,能够很好地解释GC的作用原理   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Gradient Centralization: A New Optimization Technique for Deep Neural Networks 论文地址:https://arxiv.org/abs/2004.01461 论文代码:https://github.com/Yongho

代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Jul 12 09:36:49 2018 @author: zhen """ """ 分析n_neighbors的大小对K近邻算法预测精度和泛化能力的影响 """ from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model

大家好,我是对白. 何恺明时隔两年发一作论文,提出了一种视觉自监督学习新范式-- 用掩蔽自编码器MAE,为视觉大模型开路. 这一次,北大博士生提出一个新方法CAE,在其下游任务中展现的泛化能力超过了MAE. 来看看这是一项什么样的研究? 这是一项什么研究? 自何恺明提出MAE以来,基于MIM,Masked Image Modeling,这一自监督学习表征算法就越来越引发关注. 它的主要思路,就是对输入图像进行分块和随机掩码操作,然后对掩码区域做预测. 预测的目标可以是Token ID(如微软提出

前言 我们先跟随百度百科了解一下什么是"数据可视化 [1]". 数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究. 其中,这种数据的视觉表现形式被定义为,一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量. 它是一个处于不断演变之中的概念,其边界在不断地扩大. 主要指的是技术上较为高级的技术方法,而这些技术方法允许利用图形.图像处理.计算机视觉以及用户界面,通过表达.建模以及对立体.表面.属性以及动画的显示,对数据加以可视化解释. 与立体建模之类的特殊技术方法相比,数据

图解YOLO 晓雷 3 个月前 YOLO核心思想:从R-CNN到Fast R-CNN一直采用的思路是proposal+分类 (proposal 提供位置信息, 分类提供类别信息)精度已经很高,但是速度还不行. YOLO提供了另一种更为直接的思路: 直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属的类别(整张图作为网络的输入,把 Object Detection 的问题转化成一个 Regression 问题). YOLO的主要特点: 速度快,能够达到实时的要求.在 Ti

大部分介绍神经网络的文章中概念性的东西太多,而且夹杂着很多数学公式,读起来让人头疼,尤其没什么基础的人完全get不到作者想要表达的思想.本篇文章尝试零公式(但有少量数学知识)说清楚什么是神经网络,并且举例来说明神经网络能干什么.另外一些文章喜欢举“根据历史交易数据预测房子价值”或者“根据历史数据来预测未来几天是否下雨”的例子来引入“机器学习/深度学习/神经网络/监督学习”的主题,并介绍他们的作用,这种例子的样本(输入X输出Y)都是数值,数字到数字的映射,简单易懂,但是现实应用中还有很多场景并非如

上周我们用PaddlePaddle和Tensorflow实现了图像分类,分别用自己手写的一个简单的CNN网络simple_cnn和LeNet-5的CNN网络识别cifar-10数据集.在上周的实验表现中,经过200次迭代后的LeNet-5的准确率为60%左右,这个结果差强人意,毕竟是二十年前写的网络结构,结果简单,层数也很少,这一节中我们讲讲在2012年的Image比赛中大放异彩的AlexNet,并用AlexNet对cifar-10数据进行分类,对比上周的LeNet-5的效果. 什么是AlexN

上周我们用PaddlePaddle和Tensorflow实现了图像分类,分别用自己手写的一个简单的CNN网络simple_cnn和LeNet-5的CNN网络识别cifar-10数据集.在上周的实验表现中,经过200次迭代后的LeNet-5的准确率为60%左右,这个结果差强人意,毕竟是二十年前写的网络结构,结果简单,层数也很少,这一节中我们讲讲在2012年的Image比赛中大放异彩的AlexNet,并用AlexNet对cifar-10数据进行分类,对比上周的LeNet-5的效果. 什么是AlexN

原文链接: https://blog.csdn.net/qq_41058526/article/details/80578932 attention 总结 参考:注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用 Attention函数的本质可以被描述为一个查询(query)到一系列(键key-值value)对的映射,如下图. 在计算attention时主要分为三步: 第一步是将query和每个key进行相似度计算得到权重,常用的相似度函数有点积,拼接,感知机等: 第二步

PPT 可以说是讲得相当之清楚了... deepsystems.io 中文翻译: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24916786 图解YOLO YOLO核心思想:从R-CNN到Fast R-CNN一直采用的思路是proposal+分类 (proposal 提供位置信息, 分类提供类别信息)精度已经很高,但是速度还不行. YOLO提供了另一种更为直接的思路: 直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属的类别(整张图作为网络的输入,把 O

在前文中,我们介绍了LeNet的相关细节,它是由两个卷积层.两个池化层以及两个全链接层组成.卷积都是5*5的模板,stride =1,池化为MAX.整体来说它有三大特点:局部感受野,权值共享和池化.2012年ALex发布了AlexNet,他比LeNet5更深,而且可以学习更复杂的图像高维特征.接下来,我们就将一起学习AlexNet模型. 论文原文: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 论文翻译:AlexN

前排提示:本文为综述性文章,梳理搜索相关技术,如寻求前沿应用可简读或略过 搜索引擎介绍 搜索引擎(Search Engine),狭义来讲是基于软件技术开发的互联网数据查询系统,用户通过搜索引擎查询所需信息,如日常使用的Baidu.Google等:广义上讲,搜索引擎是信息检索(Information Retrieval,IR)系统的重要组成部分,完整的信息检索系统包含搜索引擎.信息抽取(Information Extraction).信息过滤(Infomation Filtering).信息推荐(

支持向量机和神经网络都可以用来做非线性回归拟合,但它们的原理是不相同的,支持向量机基于结构风险最小化理论,普遍认为其泛化能力要比神经网络的强.大量仿真证实,支持向量机的泛化能力强于神经网络,而且能避免神经网络的固有缺陷--训练结果不稳定.本源码可以用于线性回归.非线性回归.非线性函数拟合.数据建模.预测.分类等多种应用场合.function [Alpha1,Alpha2,Alpha,Flag,B]=SVMNR(X,Y,Epsilon,C,TKF,Para1,Para2)%%% SVMNR.m%

  支持向量机是Vapnik等人于1995年首先提出的,它是基于VC维理论和结构风险最小化原则的学习机器.它在解决小样本.非线性和高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,并在一定程度上克服了"维数灾难"和"过学习"等传统困难,再加上它具有坚实的理论基础,简单明了的数学模型,使得支持向量机从提出以来受到广泛的关注,并取得了长足的发展 .支持向量机(Support Vector Machine, SVM)本身是一个二元分类算法,是对感知机算法模型的一种扩展,现在的 SV

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系.另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合.本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力. 1.  bagging的原理 在集成学习原理小结中,我们给Bagging画了下面一张原理图. 从上图可以看出,

<ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks> 剖析 CNN 领域的经典之作, 作者训练了一个面向数量为 1.2 百万的高分辨率的图像数据集ImageNet, 图像的种类为1000 种的深度卷积神经网络.并在图像识别的benchmark数据集上取得了卓越的成绩. 和之间的LeNet还是有着异曲同工之妙.这里涉及到 category 种类多的因素,该网络考虑了多通道卷积操作, 卷积操作也不是 LeNet 的单通道

本文转载自 火光摇曳 原文链接:VC维的来龙去脉 目录: 说说历史 Hoeffding不等式 Connection to Learning 学习可行的两个核心条件 Effective Number of Hypotheses Growth Function Break Point与Shatter VC Bound VC dimension 深度学习与VC维 小结 参考文献 VC维在机器学习领域是一个很基础的概念,它给诸多机器学习方法的可学习性提供了坚实的理论基础,但有时候,特别是对我们工程师而言