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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