这里有一张随机图 有些论文对比对象不一致 ---- 为了说明一种新的算法优于现有的方法，保持尽可能多的参数不变是很重要的。这样，我们可以确定是新算法提高了性能，而不是一个无关的参数提高了性能。...但是在基准度量学习论文中并非如此： 1.网络架构并没有保持不变。...因此，大部分性能提升可能来自网络架构的选择，而不是他们提出的方法。 2.图像增强并没有保持不变。...作者解释说，这有助于减少过度拟合，让 CUB200 数据集的性能提高 2 个点。但他们的论文中并没有提到这一点。 ? 在 ImageNet 上预先训练的模型的准确性。...为什么要用这个工具？ 透明性。你运行的每个实验都附带了详细的配置文件，这些文件精确地显示了使用了哪些模型、损失、转换等等。所以现在我们可以公平地比较各种方法的优缺点。 更好的性能衡量指标。
不公平的比较 为了宣称新算法的性能比已有的方法要好。尽可能多地保持参数不变是很重要的。这样便能够确定性能的优化是新算法带来的提升，而不是由额外的参数造成的。但现有的度量学习论文的研究情况却不是如此。...提高准确率最简单的方法之一是优化网络架构，但这些论文却没有保证这项基本参数固定不变。度量学习中架构的选择是非常重要的。在较小的数据集上的初始的准确率会随着所选择的网络而变化。...许多论文表示，自己方法的性能超出了对比损失一倍还多，比三元组损失也高出 50% 以上。这些提升是因为这些损失造成了非常低的准确性。...他们将三元组的 margin 设置为 1，而最优的值大约是 0.1。尽管有这些实现缺陷，大多数论文仍旧只是简单地引用这些较低的数字，而不是依靠自己实现损失去获得一个更有意义的基线。...学术研究也适用于这条定律：「走得太远，忘记了为什么出发。」 ? 图源：知乎 @ 王晋东不在家。
（2）为什么要训练多个epoch，即数据要被“轮”多次 在神经网络中传递完整的数据集一次是不够的，对于有限的数据集（是在批梯度下降情况下），使用一个迭代过程，更新权重一次或者说使用一个epoch是不够的...每次的参数更新有两种方式： 第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。...对于固定的batch size: （a）在合理范围内随着epoch的增加，训练集和测试集的误差呈下降趋势，模型的训练有了效果 （b）随着epoch的继续增加，训练集的误差呈下降而测试集的误差呈上升趋势...，模型过拟合训练集对测试集性能不好 （2）实验实验，通过实验+经验选取合适的batch size 和 epoch 训练截图： ?...或者正则化） train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题;（检查dataset） train loss 趋于不变，test loss趋于不变，说明学习遇到瓶颈，
编译 | sunlei 发布 | ATYUN订阅号 在昨天的文章中，我们介绍了TensorFlow 2.0的初学者教程中实现一个基本神经网络的知识，今天我们继续昨天没有聊完的话题。...ReLU激活函数 ReLU所做的是激活任何负logits 0(节点不触发)，而保持任何正logits不变(节点以与输入强度成线性比例的强度触发)。...有关ReLU的功能以及为什么它有用的更多信息，请参阅本文。 另一个常用的激活函数Dense（）的第二个实例中使用称为“softmax”。 ?...如果损失是对预测与正确答案之间的距离的测量，而损失越大意味着预测越不正确，则寻求最小化损失是确定模型性能的一种可量化方法。...您还可以看到损失随着每个时段的增加而减少，精度也随之提高，这意味着模型在对每个时段的数字进行分类方面越来越出色。
DAN经过优化，通过最小化这种损失来区分源域和目标域。另一方面，对主干进行优化，以最大限度地提高学习域不变特征的损失。因此，对于这两个域，主干的特征应该是不可区分的。...因此，骨干网络提取的特征将更具域不变性。 因此，虽然基线架构使用两个阶段的神经网络来减少特征通道的数量，但我们提出的渐进特征减少根据原始特征大小使用四个或五个阶段。...在训练开始时，我们发现DC损失开始于其最高值，约为0.745。然后，随着训练的进行，DAN通过最小化损失来优化，而YOLO骨干通过最大化损失来优化。换言之，丹和YOLO骨干相互竞争。...从图中，我们观察到检测性能继续提高，直到损耗大约达到0.6左右。之后，性能几乎保持不变，因为随着DC损耗变小，DAN对主干的影响不会很大。...除了多尺度域自适应网络的基线架构外，我们还开发了三种不同的深度学习架构，以产生更稳健的域不变特征，从而减少域偏移的影响。
通过动态计算分配方式，可以在保持性能的同时显著提高模型速度，可比isoFLOP最优基线模型快66%！...在实现过程中，总计算量是由用户定义的，并且在训练前是不变的，而不是网络动态决策的函数。因此，硬件使用效率的提升可以根据占用内存的减少、每次前向传播FLOP的减少进行提前预测。...通过这种方法，模型能够在保持性能的同时减少计算量，提高运行效率。...实验结果 「速度提升」 下图展示了MoD超参数微调结果，其中包括不同模型变体的性能比较，以及学习曲线，说明了模型在保持相同性能的同时，速度比isoFLOP最优基线模型快66%。...「isoFLOP分析」 如下图所示，存在一些MoD变体在步骤速度上比isoFLOP最优基线模型更快，同时实现更低的训练损失。这些结果表明MoD模型在保持性能的同时，能够实现更高的计算效率
从事机器学习方面相关研究的人都了解，网络模型的最终性能少不了优化。其中损失函数扮演了非常重要的角色，而随机梯度下降算法（SGD）由于其良好的收敛性，常常被用来进行梯度更新。...回想一下，在解释传统（确定）梯度下降中，如果 LR 小于损失函数平滑度的倒数，那么每一步都会减少损失。SGD 是随机的，在可能的路径上都有分布。...上述推理表明，极小的 LR 至少可以减少损失，那么更高的 LR 也可以。当然，在深度学习中，我们不仅关注优化，还关注泛化。在这里小的 LR 是有危害的。...由于对应的平稳点是局部极小值 W^* 邻域的多维高斯函数 N（W^*, Σ），这就解释了为什么 SWA 有助于减少训练损失。...据研究者所知，在现代体系架构上，SGD 的性能对于初始化的规模具有鲁棒性（通常独立于初始化），因此在保持固有 LR 不变的同时更改初始 LR 的影响也可以忽略不计。
实验结果表明，与几种基线方法相比，DoubleEnsemble具有更好的性能。...简单样本无论如何都可以拟合，而拟合噪声样本可能会导致拟合过度。 项有助于减少简单样本的权重。具体而言，简单样品的损失很小，会导致值较大，因此权重较小。...由于训练过程是由大多数样本驱动的，因此大多数样本的损失趋于减少，而噪声样本的损失通常保持不变甚至增加。因此，噪声样本的归一化损耗曲线将增加，从而导致较大的值和较小的权重。...对于简单易分类的样品，它们的标准化损耗曲线更有可能保持不变或者轻微波动，这会导致值适中。对于难以分类的样本，它们的归一化损失曲线在训练过程中缓慢下降，这表明它们对决策边界的贡献。...这表明Doubleensemble的策略具有优越而稳定的性能。 小结 本文通过学习基于轨迹的样本重加权和基于洗牌的特征选择，提出了一种稳健有效的集成模型DoubleEnsemble。
Dennard Scaling的核心观点是，随着晶体管尺寸的缩小，其功率密度保持不变，从而使芯片的功率与芯片面积成正比。...相应地，电路的延迟减少30%，工作频率增加约40%，同时为了保持电场恒定，电压降低30%，能量降低65%，功率降低50%。...因此，在每一代技术中，晶体管密度增加一倍，电路速度提高40%，而功耗保持不变。...集成电路中的晶体管数量仍在增加，但性能提升开始放缓。主要原因在于，当芯片尺寸不变而晶体管数量增多时，电流泄漏问题变得更加严重，导致芯片升温，进一步增加能源成本。...因此，Dennard Scaling定律在深亚微米时代不再准确，需要新的技术如多核处理器、3D芯片技术、先进封装技术等来继续推动性能的提升。
2.3.1.2 偏差与方差的意义 “偏差-方差分解”（bias-variance decomposition）是解释学习算法泛化性能的一种重要工具。...泛化误差可分解为偏差、方差与噪声，泛化性能是由学习算法的能力、数据的充分性以及学习任务本身的难度所共同决定的。...2.3.2.2 正则化项的理解 在损失函数中增加一项，那么其实梯度下降是要减少损失函数的大小，对于L2或者L1来讲都是要去减少这个正则项的大小，那么也就是会减少W权重的大小。...增加最后一行代码的原因，在预测的时候，所有的隐藏层单元都需要参与进来，就需要测试的时候将输出结果除以以pp使下一层的输入规模保持不变。...即使卷积神经网络被放在不同方向上，卷积神经网络对平移、视角、尺寸或照度（或以上组合）保持不变性，都会认为是一个物体。 为什么这样做？ 假设数据集中的两个类。
为所以该篇论文提出了一种新的体系结构，减少了网络的深度，增加了网络的宽度，这种结构称为宽残差网络（WRN），宽度即网络输出通道数，并通过实验证明它们远远优于常用的薄而深的网络结构。...通过保持整体训练所用参数不变，作者研究、分析了residual block内conv层数目不同所带来的性能结果差异。...l数目对比结果 Residual block内宽度 k表示wide-resnet加宽因子，当我们增加加宽参数k时，必须保持总参数不变。...另一方面，当保持相同的固定加宽系数k=8或k=10且深度从16变为28时，也能提升相关性能，但是当我们进一步将深度增加到40时，精度会降低（例如，WRN-40-8的精度会降低到WRN-22-8）。...绿色的线表示wide-resnet损失误差曲线，红色表示原resnet损失曲线 计算效率 如下图所示，条形图旁边的数字表示CIFAR-10上的测试错误，顶部时间（ms）。测试时间是这些基准的比例分数。
具体来说，本文将对抗训练纳入到变分自编码器MultVAE架构中，从而形成了一个新的模型——基于对抗训练的多项式自编码器模型（Adv-MultVAE），其目的是去除受保护属性的隐性信息，同时保持推荐性能。...其中，推荐算法在本文中为多项式似然的变分自编码器MultVAE，而敏感属性预测器则为一个对抗网络，旨在从潜在向量中预测用户的受保护属性。...本文的训练过程旨在从中间特征中删除受保护属性的信息，同时并保持推荐性能。...对于本文的损失函数直观的理解是在保证推荐性能的基础上，尽可能的减少中间变量z中所携带的敏感信息。...关于梯度反转层GRL的Pytorch代码如下，在前向传播过程中保持原值不变，在反向传播的过程中乘上了梯度缩放系数。
为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注。...02 问题阐述 作者在实验中发现，如果让网络在基类训练时保持“变换不变性（invariant）”，比如旋转不变性，平移不变性等，网络对特征的提取、概括能力会增强，但是泛化到新类上的性能会下降；如果让网络在基类训练时保持...用的是图像类别损失（最基础的损失，本质是CE Loss）+图像变换类别损失（强化“equivariant”， 本质是CE Loss）+ 对比损失（强化”invariant“， 本质是infoNCE Loss...Enforcing Equivariance 强化等变特征，类似于让网络知道图片发生了什么变化，作者认为这样可以到新任务上的增强泛化性能。为什么可以增强？ ?...Enforcing Invariance 强化不变特征，让网络将原图及其变换后的图像认定为一类。比较弱的对比损失。正样本就是原图经过变换后的图，负样本来自额外增加的负样本库。 ? ?
并且在调整的过程中，整体基调都是围绕“实际使用”进行的，避免跳转到专业的设置，为此，研究人员将所有内容都保持在PyTorch框架的实现级别上。...然后是对架构的修改，下图显示了不同模型在随着token数量的增加MLM任务损失的变化。 结果很显然，一个模型损失的衰减很大程度地取决于模型的大小，而不是模型的类型。...不过对于同大小的所有模型，每个梯度效率是几乎保持不变的，因此可以在保证模型大小不变的情况下，选择能够通过快速搜索加速计算的架构。...（因为Dropout会导致每秒更新的净减少） 而在数据集方面，研究团队采用了两种基于数据的途径来更好地缩小规模，分别是以各种方式过滤、处理或排序现有的数据和交换数据源，具体可以看下表。...而当模型训练计算量为16倍时，即（2天，在8个GPU），依旧是一样的数据和设置，最终得到的结果比最初的BERT提高了很多，达到了RoBERTa的性能水平。
在初始化权值和最终训练权值之间进行线性插值时，为什么损失会平滑、单调地减小？ 3. 两个独立训练的模型，它们具有不同的随机初始化和数据批处理顺序，为何会实现几乎相同的性能？...此外，为什么它们的训练损失曲线看起来一样 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2209.04836.pdf 本文认为：在模型训练中存在一些不变性，这样一来才会有不同的训练表现出几乎相同的性能...为什么会这样呢？2019 年，Brea 等人注意到神经网络中的隐藏单元具有置换对称性。简单的说就是：我们可以交换网络中隐藏层的任意两个单元，而网络功能将保持不变。...没关系，使用本文提出的 Git Re-Basin，你能在权值空间合并这两个模型 A+B，而不会损害损失。...另有人认为如果置换不变性能够这样高效地捕捉大部分等价性，它将为神经网络的理论研究提供启发。 论文一作、华盛顿大学博士 Samuel Ainsworth 也解答了网友提出的一些问题。
因为编码器被固定后，潜在特征和比特率保持不变，这稳定了 QR 网络的训练。...图2 不同 \alpha 下，模型性能表现 我们的一个关键发现是，存在一个最优学习参数，增加或减少它只会单调降低编码效率。...表 1 中最佳的 PSNR 结果将被选为训练时的 \alpha 参数，注意到，当参数增加到选定值以上或减少到选定值以下时，PSNR 性能单调下降。...对于任何给定的基线模型，应用 QR 网络后，平均 bpp 值保持不变。QR 网络在 PSNR 和 MS-SSIM 两方面在不同压缩质量下一致地改进了所有基线模型。...图3 在PSNR下模型性能表现 图4 在MS-SSIM下模型性能表现 表2 模型的平均和最大性能提升 除了比较模型的性能表现，我们还提出了一种新的度量，量化误差 \epsilon_Q ，来体现我们的方法在保持图像特征方面的能力
这就是为什么它被称为boost。这个过程一直持续到num_boost_round轮询为止，不管是否比上一轮有所改进。...8、gamma 如果你读过XGBoost文档，它说gamma是: 在树的叶节点上进行进一步分区所需的最小损失减少。...如果损失函数的减少(通常称为增益)在潜在分裂后小于选择的伽马，则不执行分裂。这意味着叶节点将保持不变，并且树不会从该点开始生长。...所以调优的目标是找到导致损失函数最大减少的最佳分割，这意味着改进的模型性能。 9、min_child_weight XGBoost从具有单个根节点的单个决策树开始初始训练过程。...然后随着 XGBoost 选择潜在的特征和分割标准最大程度地减少损失，更深的节点将包含越来越少的实例。 如果让XGBoost任意运行，树可能会长到最后节点中只有几个无关紧要的实例。
然而，一个宽而浅的网络的所能容纳的数据可以复制到一个深度的网络，并且在性能上有显著的改进。为什么性能会提升，一种可能的解释是，与浅层网络相比，较深的体系结构能够更好地捕获数据的不变性。...然而最初对于为什么深层网络能够捕捉这种不变性的数学分析是难以达到的，最近的一些研究进展为深层网络的某些子类别阐明了这个问题。特别地，散射网络9是深度网络的一种，其卷积滤波器由复杂的多分辨率小波族给出。...这种额外的特殊结构是可证明的稳定和局部不变的信号表示，并揭示了几何和稳定性在支撑现代深层卷积网络体系结构的泛化性能中的基础作用。详见第四部分。 B....尽管对表征学习有很大的兴趣，但是一个全面的解释了深层网络作为构造最优表征性能的理论还不存在。事实上，即使是充分性和不变性等基本概念也得到了不同的处理9, 14, 15。...优化性能 ---- 训练神经网络的经典方法是利用反向传播19（一种专门用于神经网络的梯度下降法）使（正则化的）损失最小化。反向传播的现代版本依靠随机梯度下降（SGD）来高效逼近海量数据集的梯度。
为什么我发现遗传学如此吸引人？ 你的基因不仅揭示你的信息，而且还揭示出祖先的基因组历史，通过这么多年保存下来的显性基因。...不同的种群有不同的序列不变量，但在家族内部可能是相同的(因此亚洲人看起来与欧洲人不同)。对SNP序列的分析将是本博客其余部分的重点。...在研究你们的网络的性能时，我发现以下是主要的特征： 损失 让我们从损失函数开始:这是网络性能的"面包和黄油"，loss在epoch中呈指数级下降。...同时，模型的通用性较好，使验证损失保持在训练损失的范围内。原因很简单:模型在训练时而不是验证时，返回一个更高的损失值，如果您遇到这样的情况，你的模型可能是过度拟合的。...，同时在使用大批量训练时时保持训练时间不变。
例如，在一个长尾数据集上，每个图片都是随机均匀旋转的，分类器往往对来自头部类的图片保持旋转不变，而对来自尾部类的图片则不保持旋转不变。 为此，论文提出了一种更有效地跨类传递不变性的简单方法。...为了使数据集具有长尾分布（LT），先从大到小随机选择类别，然后有选择地减少类别的图片数直到数量分布符合参数为2.0的Zipf定律，同时强制最少的类为5张图片。...每个长尾数据集有7864张图片，最多的类有4828张图片，最小的类有5张图片，而测试集则保持原先的不变。...结果如图1所示，可以看到两个现象： 在不同变化数据集上，不变性随着类图片数减少都降低了。这表明虽然复杂变换是类无关的，但在不平衡数据集上，模型无法在类之间传递学习到的不变性。...此外，还可以有选择地进行增强，避免由于生成模型的缺陷损害性能的可能性，比如对数量足够且不变性已经很好的头部类不进行增强。
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