CURL错误列表 curl_exec($ch);//执行curl if (curl_errno($ch)) { echo 'Curl error: ' . curl_error($ch);//出错输出错误...} curl_close($ch);//关闭curl 同理，像正则，Json，数据库这些出错时基本都会有提供有帮助的错误信息 CURL状态码列表 状态码 状态原因 解释 0 正常访问 1 错误的协议...并非所有的FTP 服务器支持PORT 命令，请 尝试使用被动(PASV)传输代替！ 31 FTP错误 FTP 无法使用REST 命令。REST 命令失败。此命令用来恢复的FTP 传输。...由一个不正确参数调用了功能。 45 接口错误 接口错误。指定的外发接口无法使用。 47 过多的重定向 过多的重定向。...56 衰竭接收网络数据 在接收网络数据时失败。 57 58 本地客户端证书 本地证书有问题。 59 无法使用密码 无法使用指定的SSL 密码。
F.20: For "out" output values, prefer return values to output parameters（输出结果时更应该使用返回值而不是输出参数） Reason...返回值本身可以说明用途，而引用类型可以是输入/输出参数也有可能只是输出参数，容易被误用。...为了让处于内循环中的函数调用可以重复使用带有容量的对象（例如std::string,std::vector）：把它看做输入/输出参数并通过引用传递。...int val(); // OK void val(int&); // Bad: Is val reading its argument 译者注：示例代码说明的是POD使用引用传递输出值...警告那些没有在写之前读（没有输入用途）而且可以低成本返回的参数，它们应该作为返回值输出。 Flag returning a const value.
特殊之处在于，在每个卷积层+池化层之后，都会加一个sigmoid层，用于修正输出结果。现在更多使用relu来修正。 三、AlexNet ?...这个模型参数非常多，有1.38亿个参数，计算量非常大，但是其卷积的数量是非常的工整。 五、残差网络 1、背景 上面的几种模型，主要的缺点是层数多的情况下，容易发生梯度爆炸或者梯度消失，影响训练。...对于普通的神经网络，理论上，层次越多，训练误差应该越低，而实际上层次太多，会发生梯度爆炸和梯度消失，反而导致训练误差变多，加入了残差块则可以解决此问题。...这里需要说明的是，要用残差网络，会涉及到大量的same padding，因为第l层和第l+2层的输出要是一致的。...如果需要池化，缩减输出，则需要在计算第l+2层的a时，给第l层的a乘以一个系数矩阵Ws，以便于维度一致，如下图所示： ? 5、普通网络与残差网络 综上，普通网络隔层跳跃，则可以形成残差网络。 ?
在实践方面不会涉及太多基础内容 (实践和经验方面的内容，请参看原书)。 文章涉及使用到的框架以PyTorch和TensorFlow为主。默认读者已经掌握Python和TensorFlow基础。...这个模型简单实用，经常被嵌入其它深层网络结构中，作为特征提取层使用。 2．残差结构的原理 残差网络结构是由若干个残差块组成的深度卷积网络结构，如图所示是一个残差块。...在图中，x是该残差块输入，H(x)是期望输出。identity表示恒等映射，即输入是x，输出也是x。F(x)表示期望输出H(x)与输入x的残差，即F(x) =H(x) -x。...从图中可以看出，当残差F(x)=0时，H(x) =x，这时网络没有误差。 利用这种残差结构，可以使得网络达到上百层的深度。...return model 代码第11行设置了激活函数leaky_relu的负向参数，该激活函数在DGL库中的GATConv类在计算注意力时的非线性变换使用。
为输入空间，Y为输出空间。如果将输入空间 ? 划分为J个互不相交的区域 ? ，并且在每个区域上确定输出的常量 ? ，那么树可以表示为： ? ，其中参数 ?...回归问题的提升树使用以下前向分步算法： ? ? ? 在前向分步算法的第m步，给定当前模型 ? ，需求解 ? 得到 ? ，即第m棵树的参数。 当采用平方误差损失函数时， ? ，其损失变为 ? 这里 ?...是当前模型拟合数据的残差，所说义，对回归问题提升树算法来说，只需简单地拟合当前模型的残差。 回归问题提升树算法描述如下： 输入：训练数据集 ? 输出：提升树 ? （1）初始化 ?...作为回归问题提升树算法中的残差的近似值，拟合一个回归树。 梯度提升算法描述如下： 输入：训练数据集 ? ，损失函数 ? 输出：回归树 ? （1）初始化 ? （2）对m=1,2,......GB中使用Loss Function对f(x)的一阶导数计算出伪残差用于学习生成fm(x)，xgboost不仅使用到了一阶导数，还使用二阶导数。 第t次的loss： ?
前言 本文暂未写完 本人纯小白一个，文章很有可能出错，欢迎指正。...，可以得到所谓的残差，之后再做正则化操作。...除了vlad,在计算PDE时用到的multi-grad也用到了残差，这意味着通过把残差作为一个信息，输入到未知解的层当中，能够优化这些层对信息的处理能力。...在这里，作者认为，resnet优秀的特点，在于其能够保持梯度相关性，而传统的深层网络的梯度在一步步传回去时，相关性越来越差，最后接近白噪声，基本等同于随机扰动。...ResNeXt kaiming参与的作品 与resnet的结构对比： inception inception被提出来时，面临这样几种困境（参考百度百科）： 参数太多，容易过拟合，若训练数据集有限； 网络越大计算复杂度越大
ResNet 中的残差学习模块有两种形式，如下左图的形式称作 buliding block，用于层数较少的模型，右图的形式称作bottleneck，降低参数数目（想一探究竟的朋友们可以自行了解下1x1卷积降低参数的原因...一眼看去，貌似中间的（3）很合理，残差中使用的是 weight(也就是卷积Conv)->BN->ReLU，属于我们的常规操作，但是你仔细想想，由于最后是ReLU，这样残差中出来的结果就是非负的，经过多次的前向反馈后...Convolution）的等价形式，通过实验证明，(c)性能最好（速度最快），而且结构最为简单，相比于 ResNet 几乎不需做太多改造，主要是将bottleneck 中间那一层3x3卷积层改为使用分组卷积...它的结构主要分为两部分，包括 主干（Trunk）和 软掩膜分支（Soft Mask Branch），主干是残差操作，软掩膜用于生成注意力因子，然后与主干的输出相乘，接着，采用了残差学习的思想把主干的输出与结合了注意力的结果相加...（相当于这里把主干的输出看作是恒等映射x，而软掩膜输出与主干输出相乘的结果看作是残差映射F(x)），最终构成这样的一个个注意力模块，堆叠起来。
MobileNetV2:Inverted Residuals and Linear BottleNecks 1 引言 MobileNetv2架构是基于倒置残差结构(inverted residual structure...)，原本的残差结构的主分支是有三个卷积，两个逐点卷积通道数较多，而倒置的残差结构刚好相反，中间的卷积通道数(依旧使用深度分离卷积结构)较多，旁边的较小。...论文的主要贡献在于提出一种新型层结构： 具有线性瓶颈的倒残差结构(the inverted residual with linear bottleneck)。...实验证明，使用linear bottleneck可以防止非线性破坏太多信息。...Expansion layer的功能正相反，使用 1x 1 的网络结构，目的是将低维空间映射到高维空间。这里Expansion有一个超参数是维度扩展几倍。
最后将每次拟合的岁数加起来便是模型输出的结果。 ---- 提升树算法： （1）初始化 ? （2）对 ? （a）计算残差 ? （b）拟合残差 ? 学习一个回归树，得到 ? ...当采用平方损失函数时 ? 这里， ? 是当前模型拟合数据的残差（residual） 所以，对于提升树来说只需要简单地拟合当前模型的残差。...回到我们上面讲的那个通俗易懂的例子中，第一次迭代的残差是10岁，第二 次残差4岁…… ---- 当损失函数是平方损失和指数损失函数时，梯度提升树每一步优化是很简单的，但是对于一般损失函数而言，往往每一步优化起来不那么容易...此时我们的树深度满足了设置，还需要做一件事情，给这每个叶子节点分别赋一个参数 γ，来拟合残差。 ?...这里其实和上面初始化学习器是一个道理，平方损失，求导，令导数等于零，化简之后得到每个叶子节点的参数 γ，其实就是标签值的均值。这个地方的标签值不是原始的 y，而是本轮要拟合的标残差 ? .
ResNet相较于VGG更受欢迎的一个关键原因，在于其使用的残差连接，能够将输入特征保留下来，在训练时只需要学习输出特征与输入特征的差值f(x)，即残差。 残差连接使训练非常深的网络，成为了可能。...RepVGG[2]进一步改进这一方法，训练阶段显式地使用残差连接，推理阶段使用“重参数化”方法，将残差连接合并到残差中，从而得到直筒型的模型。并首次在ImageNet数据集上，获得了超过80%准确率。...如上图a)所示，训练时使用正常的ResNet，残差连接将输入特征传递到残差的输出特征处（Reserving），将二者相加（Merging）。...• BN层表达式为： ， 当 ， 时， y=x，此时BN层也可以不改变输入特征。 • 由于每个残差块最后都有一个ReLU，每个残差块的输入和输出都为非负值。...其中通过残差连接将输入通道保留到输出通道的比例叫做reserve ratio，当reserve ratio等于0时，模型就和RepVGG完全一致了。
但在这个数据库上，最大的问题是数据太少，总共只有 10,717 条数据，导致大部分的模型参数不能太多，要不然会有过度拟合 (over fitting) 的现象发生。...为了解决这个问题，我们使用残差网络，来帮助网络的特征学习。...图二，残差网络在关系抽取的架构 如图二所示，我们使用拥有两层卷积网络的残差区块，将浅层网络的特征传到较深层的网络。...表一，残差网络与其它网络结构的结果比较 结论 本篇文章提供读者、研究人员可以在 distant supervision 的数据库使用大型深度神经网络。...利用残差网络可以解决这样的问题，这篇文章在关系抽取的研究上，证明其结果。 文章趣事 本篇文章是我在加州圣塔芭芭拉大学 (UCSB)，做交换学生时完成的作品。
因子 为超函数 的输出： ? 为函数数量， 为维度数，激活参数 不仅与 相关，也与 相关。...子网共输出 个元素，分别对应 和 的残差，最终的输出为初始值和残差之和： ? 和 为 和 的初始值， 和 是用来控制残差大小的标量。...在学习到特定的参数后，DY-ReLU可等价于ReLU、LeakyReLU以及PReLU。而当 ，偏置 时，则等价于SE模块。...DY-ReLU-B 仅空间位置共享(spatial-shared and channel-wise)，计算如图2b所示，输出 个参数。...虽然表达能力很强，但需要输出的参数( )太多了，像前面那要直接用全连接层输出会带来过多的额外计算。
关于深度分离卷积的计算量已有太多的资料、博客进行分析，所以这里就不再赘述了。...同时，轻量型网络的基础模块往往采用逆残差模块形式，逆残差模块是MobileNetV2一文提出的一种网络模块，关于MobileNetV2的介绍资料实在太多了，略过。这里直接开始介绍ANTBlock。...不知道各位同学有没有考虑过为什么SENet、ANTNet、SKNet、MobileNetV3等注意力模块在残差模块中添加的位置不一样？...比如SENet与SKNet是添加到残差模块最后一个卷积之后，而ANTNet、MobileNetV3等轻量型网路则是添加到Depthwise卷积之后。这是为什么呢？留给各位同学思考思考哈。...上面的模块是比较简单的，就是在一个残差模块中又多添加了一个分支。
GBDT 是使用负梯度进行boost，残差是一种特例。...比如在线性回归中，损失函数通常为样本输出和假设函数的差取平方。 损失函数极小化，意味着拟合程度最好，对应的模型参数即为最优参数。...为什么前向分步时不直接拟合残差？ GBDT并不是用负梯度代替残差！！！GBDT建树时拟合的是负梯度！...GBDT本身就是使用负梯度进行boost，残差反而是一种特例。更具体的说，损失函数为平方损失函数时梯度值恰好是残差。不过这是一个特例，其它的损失函数就不会有这样的性质。...于是在GBDT中，就使用损失函数的负梯度作为提升树算法中残差的近似值，然后每次迭代时，都去拟合损失函数在当前模型下的负梯度。这就找到了一种通用的拟合方法。 为什么通过拟合负梯度就能纠正上一轮的错误了？
当LeNet-5模型被提出时，其池化层使用的是平均池化，而且各层激活函数一般选用Sigmoid和tanh。现在我们更多的会使用最大池化并选用ReLU作为激活函数。...这种神经网络被称为Residual Networks(ResNets)残差网络。 [残差网络 ResNets] 上图的结构被称为残差块(Residual block)。...但使用跳接的残差网络，随着网络变深，训练集误差持续呈现下降趋势。...2.2 残差网络有效的原因 [残差网络为什么有用？ Why ResNets Work?] 下面我们借助1个例子来解释为什么ResNets有效，为什么它能支撑训练更深的神经网络。...注意，为了将所有的输出组合起来，红色的池化层使用Same类型的填充(padding)来池化使得输出的宽高不变，通道数也不变。
我的理解是，这更多是一种实验发现的，对作者使用的数据集效果比较好的参数（作者使用的数据集当然是比较流行的开放数据集），但是是否在特定场景下是否就是最优呢？...，就是两个3*3的卷积层堆叠在一起： 例如，对于ResNet18的残差块conv2_x结构： 而所谓残差链接，其实关键就一句： out += identity 就是跳层将输入和输出进行相加...为了残差能正常连接在一起，残差块的输入输出需要是一致的。 看源码，还有一个downsample，这个后面再说。...这样做的好处是大大减少了参数的数量，如上图的参数量是：1x1x256x64 + 3x3x64x64 + 1x1x64x256 = 69632，而如果这使用BaseBlock来实现的话，参数量变为：3x3x256x256x2...对于训练时，ResNet18执行的大概是： ResNet(BasicBlock, [2, 2, 2, 2]) 其中第二个参数是conv2_x到conv5_x这四个部分的残差块的数量。
前言 本人纯小白一个，文章很有可能出错，欢迎指正。...，可以得到所谓的残差，之后再做正则化操作。...除了vlad,在计算PDE时用到的multi-grad也用到了残差，这意味着通过把残差作为一个信息，输入到未知解的层当中，能够优化这些层对信息的处理能力。...在这里，作者认为，resnet优秀的特点，在于其能够保持梯度相关性，而传统的深层网络的梯度在一步步传回去时，相关性越来越差，最后接近白噪声，基本等同于随机扰动。...ResNeXt kaiming参与的作品 与resnet的结构对比： inception inception被提出来时，面临这样几种困境（参考百度百科）： 参数太多，容易过拟合，若训练数据集有限； 网络越大计算复杂度越大
在问题中使用多个模型的这种方法称为集合学习。使用多个模型的重要性如下图所示。图中显示了在预测样本结果时的误差很大。...为了衡量预测的损失量，对其计算残差，剩余量是期望和预测输出之间的差异。计算等式如下： 期望−预测1=残差1 其中预测和残差1分别是第一个弱模型的预测输出和残差。...因此，上述例子的残差将为为： 15−9=6 由于预测输出和期望输出之间存在残差值为6的差距，因此可以创建第二个弱模型，其目标是预测输出等于第一模型的残差。...期望输出将等于所有弱模型的预测，如下所示： 期望输出=预测1+预测2（残差1）+预测3（残差2）+预测4（残差3） 如果第四个弱模型正确地预测其目标（即，残差值3），则总共使用四个弱模型即可达到...这就是梯度增强算法的核心思想，使用先前模型的残差作为下一个模型的目标，有点类似于递归算法，满足终止条件即退出递归。
因此，用depth-concatenation能够有效避免这种情况的发生，并且增加输出的多样性，进而促进特征的重新使用。...作者们使用一个叫做“增长率”(k)的超参数防止网络变得过宽，他们还用了一个1*1的卷积瓶颈层在3*3卷积前减少特征映射的数量。...从形式上来看，H_l是第l个残差块的输出结果，f_l是由l第l个残差块的权重映射所决定的映射，b_l是一个Bernoulli随机变量（此变量的值只有1或0，反映出一个block是否是被激活的）。...具体训练过程如下： 当b_l=1时，这个block就是一个正常的残差块；当b_l=0时，上面的公式就变成了这样： 既然我们已经知道了H_(l-1)是一个ReLU的输出结果，而且这个输出结果已经是非负的了...大部分的路径都流经了19到35个残差块。 为了得到路径长度k的梯度幅度，作者们首先向网络输入了一批数据，然后任意采样了k个残差块。当反向传递梯度时，他们仅将采样的残差块通过权重层进行传递。
p=22328 最近我们被客户要求撰写关于局部加权回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。...如何处理从逻辑回归中得到的残差图？为了更好地理解，让我们考虑以下数据集 glm(Y~X1+X2,family=binomial) 如果我们使用R的诊断图，第一个是残差的散点图，对照预测值。...当我们使用彩色时，可以更清楚地看到，如果真值是0，那么我们总是预测得更多，残差必须是负的（蓝点），如果真值是1，那么我们就低估了，残差必须是正的（红点）。...事实上，该图可能不是观察残差的唯一方法。如果不把它们与两个解释变量绘制在一起呢？...观点是 图形可以用来观察可能出错的地方，对可能的非线性转换有更多的直觉判断。 图形不是万能的，从理论上讲，残差线应该是一条水平的直线。但我们也希望模型尽可能的简单。
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