from bisect import bisect_rightimport torch# FIXME ideally this would be achieve...
以下摘自池化-ufldl： 如果人们选择图像中的连续范围作为池化区域，并且只是池化相同(重复)的隐藏单元产生的特征，那么，这些池化单元就具有平移不变性 (translation invariant...在很多任务中 (例如物体检测、声音识别)，我们都更希望得到具有平移不变性的特征，因为即使图像经过了平移，样例(图像)的标记仍然保持不变。
2019年底，使用对比学习的自我监督学习研究论文数量激增。在2019年12月，Misra等人。来自Facebook AI Research的研究人员提出了一种新的方法PIRL来学习图像表示。...动机 最近提出了许多有趣的自我监督学习方法来学习图像表示。其中许多使用这样的想法，即利用某种几何变换来建立前置任务以获取标签。...设置前置任务，以便学习变换图像的表示形式，以预测变换的某些属性。例如对于旋转预测任务，将图像随机旋转90度，然后要求网络预测旋转角度。...迁移学习 训练模型后，然后投影头 F（。）f （。） 和G（。） 删除 g （。），并将ResNet-50编码器用于下游任务。...Chaudhary}, year = 2020, note = {\url{https://amitness.com/2020/03/illustrated-pirl}} } 参考文献 自主学习的不变表示形式学习
为什么卷积神经网络具有平移不变性 简单地说，卷积+最大池化约等于平移不变性。 卷积：简单地说，图像经过平移，相应的特征图上的表达也是平移的。 下图只是一个为了说明这个问题的例子。...这就有点平移不变的意思了。 所以这两种操作共同提供了一些平移不变性，即使图像被平移，卷积保证仍然能检测到它的特征，池化则尽可能地保持一致的表达。...总结 卷积的平移不变性就是通过卷积+池化以后不管某一特征移动了位置，总可以检测出来输入到下一层中，又由于全连接是加权求和计算，被CNN激活的特征又可以传导到下一层中。
学习率 学习率属于超参数。学习率决定梯度下降速度的快慢，学习率越大，速度越快；学习率越小，速度越慢。如果学习率过大，很可能会越过最优值；反而如果学习率过小，优化的效率可能过低，长时间算法无法收敛。...所以学习率对于算法性能的表现至关重要。...指数衰减学习率 指数衰减学习率是在学习率的基础上增加了动态变化的机制，会随着梯度下降变化而动态变化 tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_step..., decay_steps, decay_rate, staircase=False, name=None) learn_rate：事先设定的初始学习率 global_step：训练轮数 decay_steps...(指数函数)；为 True 时，global_step/decay_steps 会转化为整数，此时学习率便是阶梯函数 步骤： 首先使用较大学习率(目的：为快速得到一个比较优的解); 然后通过迭代逐步减小学习率
学习率 大 学习率 小 学习速度 快 慢 使用时间点 刚开始训练时 一定轮数过后 副作用 1.易损失值爆炸；2.易振荡。...学习率设置 在训练过程中，一般根据训练轮数设置动态变化的学习率。 刚开始训练时：学习率以 0.01 ~ 0.001 为宜。 一定轮数过后：逐渐减缓。 接近训练结束：学习速率的衰减应该在100倍以上。...学习率减缓机制 轮数减缓 指数减缓 分数减缓 英文名 step decay exponential decay 1/t1/t1/t decay 方法 每N轮学习率减半 学习率按训练轮数增长指数插值递减...曲线 初始时 上扬 [红线]： Solution：初始 学习率过大 导致 振荡，应减小学习率，并 从头 开始训练 。...曲线 全程缓慢 [黄线]： Solution：初始 学习率过小 导致 收敛慢，应增大学习率，并 从头 开始训练 。
一个合适的学习率能够在确保模型收敛的同时，提高训练效率。然而，学习率的选择并非易事；过高或过低的学习率都可能导致模型性能下降或者训练不稳定。...本章将从定义与解释、学习率与梯度下降、以及学习率对模型性能的影响等几个方面，详细地介绍学习率的基础知识。 定义与解释 学习率通常用符号 (\alpha) 表示，并且是一个正实数。...常量学习率 最简单的学习率调整策略就是使用一个固定的学习率。这是最早期梯度下降算法中常用的方法。...在这种策略中，学习率随着训练迭代次数的增加而逐渐减小。公式表示为： 自适应学习率 自适应学习率算法试图根据模型的训练状态动态调整学习率。...学习率范围测试 定义： 学习率范围测试是一种经验性方法，用于找出模型训练中较优的学习率范围。
这些是代码覆盖率可以试图回答的问题。...总之，出于以下原因我们需要测量代码覆盖率： 了解我们的测试用例对源代码的测试效果 了解我们是否进行了足够的测试 在软件的整个生命周期内保持测试质量举例：假设代码覆盖率只在某一些模块代码覆盖率很高，但在一些关键模块并没有足够的测试用例覆盖...，那样虽然代码覆盖率很高，但并不能说明产品质量就很高。
缺点： 语句覆盖率仅涵盖每个语句的条件。 语句覆盖率范围对逻辑运算符（比如*||和&&*）完全不敏感，很容易漏掉。 语句覆盖率是基本覆盖率，因此不能保证100％语句覆盖率。...什么是测试覆盖率指标 下面是是5个关键的测试覆盖率指标。 代码级指标 测试执行覆盖率，它也称为已执行测试，是已通过/已执行测试在总测试数量中所占的百分比。...许多质量检查团队在衡量测试覆盖率时不会考虑的一件事：如何衡量测试覆盖率？...如何测量测试覆盖率？ 测试覆盖率是根据代码行测得的。这是上面讨论的测试执行覆盖率。例如，如果测试工程师已经通过测试用例执行了800行代码，那么在1000行代码中，改项目的测试覆盖率为80％。...提高测试覆盖率 删除无效代码 总覆盖率可以定义为代码覆盖率和测试覆盖率的比率（「covered/total」）。可以通过减少作为总代码的分母来增加覆盖范围。这可以通过删除Dead代码来实现。
在我们做PPC竞价排名的时候，偶尔会遇到这样一种情况，那就是目标着陆页，出现较高的跳出率，但我们非常明确PPC可是真金白银，花钱投放出来的广告，理论上，所带来的流量，应该是特别精准的，并且有一定的页面停留时间与站内询盘...101.jpg 那么，为什么做PPC时，跳出率会很高？...这种情况厚昌竞价托管建议大家要对所有的出站链接点击进行追踪，对这类有较多外部链接的页面进行单独标记或过滤，避免对整站的真实跳出率变化产生影响。 6、观察此行业的整体跳出率。...有的行业中确实存在普遍跳出高的问题，这和行业有一定的关系，但如果关键词合适、页面内容恰当，一般情况下不会有太大的跳出率，从一个用户点击进入着陆页，到他找到的产品至少需要十秒以上的时间，如果提供了联系方式...，加上记录联系方式，或是直接扫一扫得到联系方式，所需要的时间大约在十五至二十秒以上，并且还包括了用户了解产品的时间（这是比较快的），如果这样的话，用户超过十秒以上停留在网页上，基本上这就不算跳出率了。
但是超参数往往又特别重要，比如学习率，如果设置了一个太大的学习率，那么loss就爆了，设置的学习率太小，需要等待的时间就特别长，那么我们是否有一个科学的办法来决定我们的初始学习率呢？...这里 α 就是学习率，如果学习率太小，会导致网络loss下降非常慢，如果学习率太大，那么参数更新的幅度就非常大，就会导致网络收敛到局部最优点，或者loss直接开始增加，如下图所示。...这个方法在论文中是用来估计网络允许的最小学习率和最大学习率，我们也可以用来找我们的最优初始学习率，方法非常简单。...最后我们可以描绘出学习的变化曲线和loss的变化曲线，从中就能够发现最好的学习率。 下面就是随着迭代次数的增加，学习率不断增加的曲线，以及不同的学习率对应的loss的曲线。...之所以上面的方法可以work，因为小的学习率对参数更新的影响相对于大的学习率来讲是非常小的，比如第一次迭代的时候学习率是1e-5，参数进行了更新，然后进入第二次迭代，学习率变成了5e-5，参数又进行了更新
但是超参数往往又特别重要，比如学习率，如果设置了一个太大的学习率，那么loss就爆了，设置的学习率太小，需要等待的时间就特别长，那么我们是否有一个科学的办法来决定我们的初始学习率呢？...就是学习率，如果学习率太小，会导致网络loss下降非常慢，如果学习率太大，那么参数更新的幅度就非常大，就会导致网络收敛到局部最优点，或者loss直接开始增加，如下图所示。 ?...这个方法在论文中是用来估计网络允许的最小学习率和最大学习率，我们也可以用来找我们的最优初始学习率，方法非常简单。...最后我们可以描绘出学习的变化曲线和loss的变化曲线，从中就能够发现最好的学习率。 下面就是随着迭代次数的增加，学习率不断增加的曲线，以及不同的学习率对应的loss的曲线。 ? ?...之所以上面的方法可以work，因为小的学习率对参数更新的影响相对于大的学习率来讲是非常小的，比如第一次迭代的时候学习率是1e-5，参数进行了更新，然后进入第二次迭代，学习率变成了5e-5，参数又进行了更新
(二)、为什么使用Warmup?(三)、Warmup的改进 (四)总结---- 学习率是神经网络训练中最重要的超参数之一，针对学习率的优化方式很多,Warmup是其中的一种。...(二)、为什么使用Warmup?...内学习率较小,在预热的小学习率下，模型可以慢慢趋于稳定,等模型相对稳定后再选择预先设置的学习率进行训练,使得模型收敛速度变得更快，模型效果更佳。...0.1的学习率进行训练。...(四)总结使用Warmup预热学习率的方式,即先用最初的小学习率训练，然后每个step增大一点点，直到达到最初设置的比较大的学习率时（注：此时预热学习率完成），采用最初设置的学习率进行训练（注：预热学习率完成后的训练过程
本文从梯度学习算法的角度中看学习率对于学习算法性能的影响，以及介绍如何调整学习率的一般经验和技巧。...学习率的调整 为了能够使得梯度下降法有较好的性能，我们需要把学习率的值设定在合适的范围内。学习率决定了参数移动到最优值的速度快慢。...如果学习率过大，很可能会越过最优值；反而如果学习率过小，优化的效率可能过低，长时间算法无法收敛。所以学习率对于算法性能的表现至关重要。...在每次迭代中调节不同的学习率 在每次迭代中去调整学习率的值是另一种很好的学习率自适应方法。此类方法的基本思路是当你离最优值越远，你需要朝最优值移动的就越多，即学习率就应该越大；反之亦反。...如果相对于上一次迭代，错误率减少了，就可以增大学习率，以5%的幅度；如果相对于上一次迭代，错误率增大了（意味着跳过了最优值），那么应该重新设置上一轮迭代ωj 的值，并且减少学习率到之前的50%。
学习率 × 梯度) 如果学习率过小，梯度下降很慢，如果学习率过大，如Andrew Ng的Stanford公开课程所说梯度下降的步子过大可能会跨过最优值。...不同的学习率对loss的影响如下图所示： 学习率的调整方法： 1、从自己和其他人一般的经验来看，学习率可以设置为3、1、0.5、0.1、0.05、0.01、0.005，0.005、0.0001、0.00001...2、根据数据集的大小来选择合适的学习率，当使用平方和误差作为成本函数时，随着数据量的增多，学习率应该被设置为相应更小的值（从梯度下降算法的原理可以分析得出）。...，错误率增大了，那么应该重新设置上一轮迭代的值，并且减少学习率到之前的50%。...因此，这是一种学习率自适应调节的方法。在Caffe、Tensorflow等深度学习框架中都有很简单直接的学习率动态变化设置方法。
对数据整体分类准确率高，不代表对奢侈品用户的分类准确率高 方案 可以考虑平均准确率，即计算每个类别下的样本准确率，再求平均 ---- 4....可以对照这个图，看一下准确率，精度，和召回率的定义。 右上角是准确率的公式。...精度—召回率 之间存在制衡 随着精度的增加，召回率会降低，召回率增加，精度就会降低。 有时如果需要召回率高，就可以接受较低的精度。...如果我们想要在更大程度上强调精度或者召回率，我们可以选择这些指标上最佳时对应的模型。 ---- 预告 next： 机器学习中常用评估指标汇总 ROC 曲线详解 ---- 大家好！...我是 Alice，欢迎进入一起学《百面机器学习》系列！ 这个系列并不只是根据书本画个思维导图，除了用导图的形式提炼出精华，还会对涉及到的重要概念进行更深度的解释，顺便也梳理一下机器学习的知识体系。
如果你已经尝试了所有方法，但产品的转化率依然处于下滑趋势，那么对比测试可能是导致这种现象的罪魁祸首。 ...是的，就是对比测试，这个难以想象的流量开关、转化率助推器、自诩为观众支持策略的主要贡献者，却很少兑现它的承诺。它有可能成为那些计划得最好的广告中失败的问题所在。 ...重要的是你要清楚它有多少是真的直接影响你的底线和转换率，以及它有多少只是为了给人留下印象。 统计学的巅峰 我曾经写过“统计学意义”，讲的是它为什么重要以及它如何影响你的测试。 ...这可能渗透到你的转化率，但只是暂时的。 如果你没有足够的流量来标记一个在统计数字上重要的测试项目该怎么办呢？...庆幸的是，这里有些方法你可以采纳来使你的对比测试对工作真正的起作用，能够得到正确的结果，真正影响转化率——一贯的。
接下来，我会先和你说明为什么简单地删除表数据达不到表空间回收的效果，然后再和你介绍正确回收空间的方法。...为什么要退化呢？为了实现 Online，MDL 读锁不会阻塞增删改操作。 那为什么不干脆直接解锁呢？为了保护自己，禁止其他线程对这个表同时做 DDL。
第二个式子约束了学习率随着训练进行有效地降低，保证收敛稳定性，各种自适应学习率算法本质上就是不断在调整各个时刻的学习率。...2.2、学习率变换策略对模型性能的影响 学习率在模型的训练过程中很少有不变的，通常会有两种方式对学习率进行更改，一种是预设规则学习率变化法，一种是自适应学习率变换方法。...3.1 谈谈深度学习中的 Batch_Size Batch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数。 首先，为什么需要有 Batch_Size 这个参数？...那么这是为什么呢？ 研究表明大的batchsize收敛到sharp minimum，而小的batchsize收敛到flat minimum，**后者具有更好的泛化能力。...但是如果要保证权重的方差不变，则学习率应该增加为原来的sqrt(N)倍，目前这两种策略都被研究过，使用前者的明显居多。 从两种常见的调整策略来看，学习率和batchsize都是同时增加的。
符合这种调整策略的方法，一般是step，step学习率下降策略是最为常用的一种，表现为，在初始学习率的基础上，每到一个阶段学习率将以gamma的指数倍下降，通常情况下gamma为0.1。...，训练中，当前的epoch达到目标的时候，学习率调整，milestones就是定义的一系列目标，当last_epoch不在milestones中时，学习率保持不变，相反的，则gamma的指数倍调整，当然...余弦退火调整策略 以余弦函数为周期，并在每个周期最大值时重新设置学习率。以初始学习率为最大学习率，以 2∗Tmax 为周期，在一个周期内先下降，后上升。...而循环学习率方法使得一个范围（base_lr ~ max_lr）里的学习率在训练中都能得到运用，也就是说，在下边界和上边界中，那个最佳的学习率将会在训练中有机会运用到训练中。...ReduceLROnPlateau ReduceLROnPlateau的名字很直观，就是在持续平稳的状态时下降学习率，当某指标不再变化（下降或升高），则调整学习率，这是非常实用的学习率调整策略。
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