，主要证明了 AdaGrad 算法在非凸拓扑上能够很好地收敛。...在 [4] 中，AdaGrad-Norm 在凸优化中的收敛已被严格地验证，但在非凸的情况下，关于其收敛性无法通过 SGD 的收敛性推算证明。本文即提供了这一证明。...文章出色地证明出了 AdaGrad-Norm 的收敛性优于 SGD，即使在初始值过大或过小的情况下，收敛性依然很好。...当使用卷积的 ResNet 时，在更小级别的宽度上，随机初始化的梯度下降可以收敛至损失函数为零 6）分析师见解： 本文破解了神经网络优化中的迷思，即在过拟合的情况下神经网络是否可以优化至损失函数值为零。...图 2：运行 ASNG 在ε=0.05 与 0.0005 值下的成果图，图中为跑 100 次程序的平均值，空缺的数据代表参数不能跑出结果。 ASGN 在文中还被应用于图片的分类问题。
特别地，由于DRF在CRAN上的实现是基于GRF的，因此稍作修改后，也可以使用MIA方法。 当然，请注意，这是一个快速修复（据我所知）没有理论上的保证。根据缺失机制，分析可能会严重偏差。...另一方面，处理缺失值的最常用方法没有任何理论保证，或者众所周知会使分析产生偏差，并且至少从经验上来看，MIA 似乎运作良好，并且 工作原理 回想一下，在 RF 中，分割的构建形式为 X_j < S 或...: (-1.00, -0.69 -0.37) # with NAs: (-1.15, -0.67, -0.19) 值得注意的是，使用 NA 获得的值与上一篇文章中未使用 NA 的第一次分析得到的值非常接近...结论 在本文[1]中，我们讨论了 MIA，它是随机森林中分裂方法的一种改进，用于处理缺失值。由于它是在 GRF 和 DRF 中实现的，因此它可以被广泛使用，我们看到的小例子表明它工作得非常好。...MIA 方法对于这个问题来说决不是一个很好理解的解决方案。然而，目前这似乎是一个合理的快速解决方案，它似乎能够利用数据缺失的模式。如果有人进行了更广泛的模拟分析，我会对结果感到好奇。
微观平均值和宏观平均值表示在多类设置中解释混淆矩阵的两种方式。...我们将使用 包中的 confusionMatrix 函数 来确定混淆矩阵： 现在， 可以总结所有类的性能： metrics <- c("Precision", "Recall") print(yClass...在多类别设置中，我们可以根据它们对所有精度召回曲线的关系可视化多类别模型的性能。AUC也可以推广到多类别设置。 一对一的精确召回曲线 我们可以通过绘制K 二进制分类器的性能来可视化多类模型的性能。...该方法基于拟合K 对所有分类器，其中在第（i）次迭代中，组g\_i设置为正类，而所有类g\_j与j neq i 一起被视为否定类。...平均AUC 0.97 表示该模型很好地分隔了三个类别 多类设置的AUC通用化 单个决策值的广义AUC 当单个数量允许分类时，可使用包装中的roc 确定AUC。
https://blackbelt.analyticsvidhya.com/accelerate 目录 该系列中的各种函数包括： 设置上下文 apply lapply sapply vapply...tapply mapply 设置上下文 我将首先通过使用简单的数据集介绍上面的每个函数是如何工作的，然后我们将使用一个真实的数据集来使用这些函数。...因此，让我们首先创建一个简单的数值矩阵，从1到20，分布在5行4列中： data <- matrix(c(1:20), nrow = 5 , ncol = 4) data ? 这就是我们矩阵的样子。...因此，在处理具有不同数据类型特性的数据帧时，最好使用vapply()。 tapply() 简单地说，tapply()允许我们将数据分组，并对每个分组执行操作。...尾注 到目前为止，我们学习了R中apply()函数族中的各种函数。这些函数集提供了在一瞬间对数据应用各种操作的极其有效的方法。本文介绍了这些函数的基础知识，目的是让你了解这些函数是如何工作的。
微观平均值和宏观平均值表示在多类设置中解释混淆矩阵的两种方式。...在多类别设置中，我们可以根据它们对所有精度召回曲线的关系可视化多类别模型的性能。AUC也可以推广到多类别设置。...该方法基于拟合\（K \）对所有分类器，其中在第（i）次迭代中，组（g_i \）设置为正类，而所有类（（g_j \））与\（j \ neq i \）一起被视为否定类。...平均AUC 0.97 表示该模型很好地分隔了三个类别。...多类设置的AUC通用化 单个决策值的广义AUC 当单个数量允许分类时，可使用包装中的 multiclass.roc 功能 pROC确定AUC。
神经架构搜索（NAS）全览 NAS 是谷歌推出的一项有启发性的工作，后续推动了 ENAS、PNAS、DARTS 等工作的出现。...自动创建神经网络架构的思想一开始并非由 NAS 提出，因为很久之前就有其他方法用上了诸如遗传算法等方法，但是 NAS 有效地使用了 RL 来高效地搜索到能够实现详尽搜索的空间。...由于控制器是一个 LSTM，因此在初始时间步长 h_0 = [0,0，...，0] 的隐藏状态被设置为全 0 的向量。...这些决定相当于是从一组过去被认为是在循环或卷积架构上表现很好的选项中选择出来的。...架构搜索 VS 随机搜索 在我们的实验，以及 Sciuto 等人和 Li、Talwakar 在近期所做的相关工作中，使用基于 RL 的控制器来搜索架构空间，似乎并没有比使用随机搜索更好。
问题是轻量Anchor-Free检测器通常不能很好地平衡精度和效率。...这种结构以更少的参数带来了相当大的精度提高。具体的结构如图2所示。 在detector head使用深度可分卷积和5×5卷积来扩展感受野。深度可分卷积的个数可以设置为2,4或更多。...上述标签分配策略在全局训练过程中是不变的。SimOTA是一种标签分配策略，随着培训过程的不断变化，SimOTA在YOLOX中取得了很好的效果。...原SimOTA采用CE损失和IoU损失的加权和来计算cost 矩阵。为了使SimOTA中的cost与目标函数保持一致，作者使用Varifocal loss和GIoU loss的加权和作为cost矩阵。...过多的数据增强会增加正则化效果，使训练对轻量模型的收敛更加困难。因此，在本工作中，只使用随机翻转、随机裁剪和多尺度调整来增强训练中的数据。
但是，由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的，所以apply函数族一直是使用者玩不转一类核心函数。...21.5321427 $c [1] 0.0 0.0 0.5 1.0 1.0 lapply就可以很方便地把list数据集进行循环操作了，还可以用data.frame数据集按列进行循环，但如果传入的数据集是一个向量或矩阵对象...，那么直接使用lapply就不能达到想要的效果了。...5]] [1] 2 [[6]] [1] 1 [[7]] [1] 4 [[8]] [1] 5 lapply会分别循环矩阵中的每个值，而不是按行或按列进行分组计算。...时，输出结果按数组进行分组 USE.NAMES: 如果X为字符串，TRUE设置字符串为数据名，FALSE不设置 我们还用上面lapply的计算需求进行说明。
2）鲁棒搜索算法 我们基于One shot NAS方法[1]开发了鲁棒搜索算法。具体而言，我们将网络结构参数α中的所有元素设置为1，以获得包含所有可能网络结构的super-net。...在super-net的训练阶段，对于每批训练数据，我们从super-net中随机采样候选子网络结构（通过随机将α中的某些元素设置为0），随后通过PGD [2]生成对于采样子网络的对抗样本，并进行对抗训练以最大程度地减少对抗损失...由于每个cell中最大卷积操作数为14，因此我们将卷积总数小于7设置为小型预算，8到10个设置为中等预算，大于11设置为大型预算。...具体来说，我们计算网络结构中每个cell上的Gramian矩阵，表示为FSP [4]。...FSP矩阵计算如下： 与之前类似，我们采样不同的网络结构，评估每个网络结构在原始数据精度和对抗精度的差距，并计算了网络中每个cell的FSP矩阵距离。
该方法在保持 NAS 工作流程完整性和可微性的同时，在同一轮反向传播中训练神经运算的参数和网络架构分布的参数。...此外，作者为做出结构化的决策，自然地分解了一个全局资源约束，增强了这一信用分配问题的可行性。...该矩阵的列对应于运算 O^k。在本例中，有四个候选的操作，其中最后一个操作为零操作（即移除这条边）。目标函数是所有子图的泛化损失 L 的期望。...为了利用可微的泛化损失中的梯度信息进行结构搜索，作者提出了一种新的搜索梯度。 作者证明了这种搜索梯度优化了与基于强化学习的 NAS 相同的目标，但可以更高效地为结构化决策分配信用。...2 方法 SNAS 的主要研究动机是在尽可能少地破坏 NAS 系统工作流程的前提下，构建一个高效而经济的端到端学习系统。
每一个列表组件都可设置标签，就像向量的变量名或矩阵的行名一样，标签hi显示在$的后面。...列表元素的索引有多种，意识索引列表某组件，二是索引列表中某组件里的内容 一、索引列表某组件，可以通过标签索引一个组件整体，方法与向量，矩阵的访问差不多 > A <- "our one list" #...NULL > ourlist7 $a [1] "很好" "非常好" $c [1] "好极了" 注意，结合之前仿照向量使用负索引也可以的 > ourlist7 很好",..." "非常好" "good" "nice" 解除列表 直接使用unlist（）函数解除列表 列表相关函数 lapply()函数 lapply()-list apply 给每个组件执行给定函数，...返回列表，和矩阵apply（）类似，同属于apply家族 使用方法：lapply（目标列表，函数） > W <- list(d3= c(1,2,3,4),d4 = c(5,6,7,8)) > lapply
现有的方法通常使用均匀的抽样策略，对概率相等的所有网络进行抽样。尽管有很好的结果被证明，但是均匀采样策略使得训练阶段和搜索阶段是独立的。...这种方法错过了在训练阶段提高网络在帕累托上的准确性的机会。 在这项工作中，建议通过更多地关注那些更有可能产生更好的帕累托前沿的模型来改进基准均匀抽样。...尽管优化公式（2）中的平均损失似乎是很自然的选择，它并不是为提高任务性能和 DNN 资源使用之间的权衡而量身定制的。实际上，人们常常对形成最佳权衡的帕累托最优 DNN 感兴趣，如下图所示： ?...如果这仍然是两阶段NAS的情况，一个预先训练的准确性预测者不能很好地跨不同的设置。因此，首先了解候选子网在不同训练阶段和设置下的性能变化是很重要的。...使用带有100棵树的随机森林回归器作为精度预测器，并将最大深度设置为每棵树15。
（NAS）设计图卷积网络（GCN）的工作，用于基于skeleton的人体动作识别中，在当前最大的两个数据集中达到目前最高的精度。...而我们认为，将高层的特征表示限制是底层的拓扑结构当中是不合理的一种做法。此外，一阶的多项式估计并不能很好的捕捉到高阶的邻接关系。 ? 图1. 我们设计的8种EM生成的模块。...当前的GCN不能够很好的捕捉到该信息，是因为GCN采用的乃是一阶的切比雪夫多项式进行估计的。 那么我们只需要引入高阶的切比雪夫多项式就可以捕捉到这种信息。...同时，我们也发现，将所有的模块同时添加到GCN当中并不能保证得到最好的性能。这也证明了通过NAS进行自动设计的必要性。...结果如下Table3 4，在不同的测试协议和不同的数据库上面，我们都能够得到当前最好的性能。 ? ? 结论 我们这篇文章应该是第一个尝试采用NAS来设计GCN的工作吧（据我所知）。
最直观的过程是使用Loop循环。这里使用一个例子来讲解一下如何实现化整为零策略。在plyr包中有数据ozone,它是一个三维矩阵(24X24X72)，其中最后一维72是指的6年12个月每个月的结果。...当然还可以使用c(1,2)这样的方式来设置第二个参数，就是并行计算每个值。第三个参数是需要应用的函数。之后的…是需要传入函数的其它参数。...sapply的返回值其实就是在lapply的基础上再使用了simplify2array(x, higher=TRUE)函数，使用其结果变成一个array。...从上面的比较中，我们很清楚的看到，sapply返回值的排列形式，以list的names为colnames。可以想象，它使用的是按列填充matrix的方式输出的。...我们如果需要做上述的分析应该怎么办呢？在思路上，我们的想法可能会是先从ozonedf出发生成一个类似ozone这样子的数据，然后再使用apply,lapply这样的函数来完成就可以。
从零开始学习R编程语言的时候确实是有一些重难点，比如任意数据结构的转换： 在R编程语言里面的有很多底层数据结构 在R语言中，基础数据结构主要包括以下几种： 向量（Vector）： 向量是R中最基本的数据结构...(function(x, y) cbind(x, y), mylist) # 将列名设置为列表元素的名称 colnames(df) <- names(mylist) # 查看结果 print(df)...在这个例子中，Reduce函数迭代地将列表中的向量组合（通过cbind）成一个单一的数据框，names(mylist)用于获取列表元素的名称并设置为新数据框的列名。...如果你希望使用基础R的功能，那么Reduce和cbind是一个很好的选择。...对于长度不相等的向量，可以采取以下方法来处理： 使用 data.table 包的 rbindlist 函数：通过设置 fill 参数为 TRUE，可以使得较短的向量用NA填充到与其他向量相同的长度。
另外一些离落地还较远的点有：在大部分实验场景中作者将激光设置在物体一侧而非相机一侧；实验场景较小，激光离物体和墙壁都非常近——作者也提到未来可以使用边缘发光二极管激光器等能够发射发散光束的激光器来增加面积...虽然这样做模型多了一定计算量，但由于作者使用的是 EM 算法，该算法在 2D 空间的矩阵计算十分快，并且由于检测框是轴对齐的，协方差矩阵是对角协方差（diagonal covariances），可以进一步提高计算速度...这似乎有些困难，不过笔者相信，热爱这份工作的人一定会对面对的困难感到兴奋，同时在新知识的学习中找到乐趣。...毕竟在工作中能够自由地、名正言顺地探索、试错、测验自己的想法的机会并不多 :p 作者简介：YUANYUAN LI：几次转行，本科国际贸易，研究生转向统计，毕业后留在欧洲，选择从事农用机械研发工作，主要负责图像处理...欣赏一切简单、优雅但有效地算法，试图在深度学习的簇拥者和怀疑者之间找到一个平衡。我追求生活的宽度，这也是为什么在工作之外，我也是机器之心的一名兼职分析师。
（注：“博士生下降”英文为Grad Student Descent，简单而言就是“找一个博士生，让他不断调参，直到算法工作”。...CVPR 2019上的NAS 下面本文将目光转向在CVPR 2019会议上登场的NAS相关工作。...图片来源：Liu et. al 有意思的是，作者并没有将搜索到的网络在ImageNet上进行预训练，而是直接从零开始在CityScapes和ADE20K数据集上进行训练的，只有对PASCAL VOC数据集使用了...作者将多模态融合问题也定义为神经架构搜索，它不是从零开始对整个网络结构进行的搜索，而是仅仅寻找已经训练好的网络的连接方式。 为此，作者使用了基于序列模型的优化方法（SMBO）。...我不禁想到了我们在2015年左右见到的语义分割的进展——那时候的那些工作，大多数都是基于图像分类器的改进的（见Long et. al的开创性工作——FCN）。
一、日期分组 1、关于时间的包都有很多很好的日期分组应用。...2.aggregate函数不能对分组后的数据进行多种汇总计算，因此要用两句代码分别实现sum和max算法，最后再用cbind拼合。显然，上述代码在性能和易用性上存在不足。...tapply 只对单字段分组适用，在进行双字段联合分组时其结果为二维矩阵，用户还需要进行复杂的处理才行，比如 tapply(orders$AMOUNT, orders[,c("SELLERID","CLIENT...data.table包的语法简洁，并且只需一行代码就可以完成很多事情。进一步地，data.table在某些情况下执行效率更高。...在使用data.table时候，需要预先布置一下环境： data<-data.table(data) 如果不布置环境，很多内容用不了。
一种解决办法是将计算任务转移到云侧，但这并不能最终解决问题，因为许多深度学习应用程序需要在端侧进行计算，例如部署在无人机（通常会在断网情况下工作）或卫星上的应用。...2 压缩卷积滤波器和矩阵分解 在DNNs中卷积操作占了很大一部分，以AlexNet为例，其中的全连接层占了近89%的参数。因此若想降低DNNs的功耗，应当减少卷积层的计算量和全连接层的参数量。...但Cai等人表明，在代理任务上优化的DNN架构并不能保证在目标任务上是最优的，为了克服基于代理的NAS解决方案所带来的局限性，他们提出了Proxyless-NAS，这种方法会使用路径级剪枝来减少候选架构的数量...缺点及改进方向：知识蒸馏通常对学生和教师的结构和规模有严格的假设，因此很难推广到所有的应用中。此外目前的知识蒸馏技术严重依赖于softmax输出，不能与不同的输出层协同工作。...3）当从零开始训练一个新的DNN模型时，应该使用压缩卷积滤波器和矩阵分解来减少模型的大小和计算量。 4）NAS可以用来寻找针对单个设备的最优DNN模型。
毫无疑问的指向data.table 包中的fread。 它有两个优点： 效率飞速，自带多线程操作； data.table 格式很好地节约内存。 可是，300多G 对我来说还是有些大了。...通过设置循环，每次固定读取一定行数的文件，并设置循环退出条件为读取结果为零即可： while( TRUE ){ # read genotype tmp 的包，似乎无法处理readLines 这种文件链接，在我的测试中，每次并行循环都会重建链接，也就是若干个前N 行的文件。 1.2-将数据拆分 那么该如何来并行呢？.../Input/split/xx_raw_ # -l 设置拆分文件的行数 # -a 用于设置后缀长度，后缀使用字母a-z # -a 2 则后缀为 aa,ab,ac ...ba,bb ... zz 使用脚本同时处理若干个文件即可...如果更大规模的数据量呢？至少我暂时还没有遇到。而且简单的数据处理，linux 中的sed 或awk 也是不错的选择，csvtk 也是一个很好用的软件。 ps：感觉我的这期翻译味好重，奇怪了。
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