模型正则化和调参：通过实验观察和比较，研究正则化技术和调参对模型的影响，以改善模型的泛化性能； 模型复杂度与性能：探究多层感知机模型的复杂度对训练和测试性能的影响，以及如何找到合适的模型复杂度...运行修改后的代码，将会生成训练损失与多项式阶数之间的图表。观察图表，可以看到随着多项式阶数的增加，训练损失逐渐减小。然而，当多项式阶数过高时，训练损失可能会变得很小，甚至降低到接近零的程度。...4.泛化误差可能为零吗？ 在实际情况下，泛化误差几乎不可能为零。泛化误差是指模型在未见过的数据上的误差，即在训练集之外的数据上的性能。...根据实验结果，可以选择性能最好的模型，并进一步进行优化，以提高其性能。 研究模型在训练数据上出现欠拟合或过拟合现象，是为了了解模型的泛化能力和优化方法的效果。...此外，还可以使用Dropout技术，在训练过程中随机地将一些隐藏单元设置为零，以减少不同单元之间的依赖关系，从而增加模型的泛化能力。另外，调参也是改善模型泛化性能的重要步骤。
尝试了几款调参神器后，还是选择了一款微软出的一款调参神器NNI . 除了各方面性能都挺好之外，完备的官方文档也是一个值得选择的原因。另外，weight & bias 也是一款比较优秀的调参神器。...NNI (Neural Network Intelligence)是一个轻量但强大的工具包，帮助用户自动的进行特征工程，神经网络架构搜索，超参调优以及模型压缩。...它还提供其他信息，例如调整算法，最大 Trial 运行次数和最大持续时间的参数。...python3 nni_train.py codeDir: . # gpuNum: 1 localConfig: useActiveGpu: true 注意各个文件路径 ---- 第三步：修改...efficientDet按照如上配置运行的状态如下： ? 等运行结束后，经过分析就可以大致获得想要的超参数了。
单因素方差分析的应用条件 四个必要条件： 因变量必须为连续数值型变量：代表一个坐标轴的某个区间内，任何一个点都可以取到的数值。如分类变量像性别（男/女）就 不是 连续数值型变量。...如在实验设计时已设计好有一组对照组，n组实验组，最后拿到数据后，只关心实验组和对照组之间的两两比较，而实验组与实验组之间的比较是不在实验设计范围内的，无需比较。...探索性研究：在实验设计阶段由于不明确那些组之间的比较是需要关注的，没办法事先设计好需要比较的组别，因此在拿到数据后，所有组的两两比较都需要进行，以进一步确定到底是那两组之间是存在差异的。...-多个独立样本秩和检验-事后两两比较 ，下面是文字整理 在ks检验的结果界面，选择非参数检验–独立样本 在弹出的对话框中只要修改字段这个模块，设置刚刚p值小于0.05的字段并添加组别直接运行 这时候发现弹出来的结果框中还是没有两两比较的结果...，接着双击结果框，再弹出的新对话框模型查看器中，选中检验字段（下图所示的黄底TP），在右边界面底下的查看中选择成对比较，则在右边出现了两两比较的信息，比如下图可以看出对于TP这个指标在1组和3组之间比较
据作者所知，作者的方法是首个能使后训练量化适用于重参化网络的工作。例如，量化的RepVGG-A1模型仅损失了0.3%的准确性。...然而，在重参化网络上直接应用量化方法会导致准确性显著下降。例如，RepVGG-A1在端部署模式下的量化后的准确性从74.5%下降到61.7%。量化重参化模型的准确性下降也阻碍了它们的实际应用。...此外，两种方法都需要从头训练修改后的模型，这是一个显著的限制。...得益于重新训练，RepOpt-VGG和QARepVGG在量化后的结果比原始结果更高。量化后的精度下降程度可以用于公平比较。...表5中的实验表明，作者的方法在大目标检测重参化网络上具有泛化能力。
Determined使深度学习工程师可以集中精力大规模构建和训练模型，而无需担心DevOps，或者为常见任务（如容错或实验跟踪）编写代码。...模型训练部分，Determined可以帮助我们完成： 更快的分布式训练 智能的超参优化 实验跟踪和可视化 这样，它就可以使我们可以专注于手头的任务——即训练模型上。...Horovod 能够简化并加速分布式深度学习项目的启动与运行。当数据较多或者模型较大时，为提高机器学习模型训练效率，一般采用多 GPU 的分布式训练。...（我最亲爱的小伙伴也可以在这个平台上使用了诶！！） “Tensorflow和Pytorch都能支持吗？”...从一个团队开始，使用者可以在准备就绪后，轻松地共享和扩展工作。
在训练过程中，经常会出现过拟合的问题，就是模型可以很好的匹配训练数据，却不能很好在预测训练集外的数据。...交叉验证有效利用了有限的数据，并且评估结果能够尽可能接近模型在测试集上的表现，可以做为模型优化的指标使用。 补充： 训练集（train set） —— 用于模型拟合的数据样本。...缺陷 模型在一次次重新手动调参并继续训练后所逼近的验证集，可能只代表一部分非训练集，导致最终训练好的模型泛化性能不够 测试集为了具有泛化代表性，往往数据量比较大，测试一轮要很久，所以往往只取测试集的其中一小部分作为训练过程中的验证集...找到后，在全部训练集上重新训练模型，并使用独立测试集对模型性能做出最终评价。K折交叉验证使用了无重复抽样技术的好处：每次迭代过程中每个样本点只有一次被划入训练集或测试集的机会。...42（随便一个具体数值），那么每次运行结果都是一样的，不会随机产生结果，即每次运行结果都可以复现 from sklearn.model_selection import KFold import numpy
还记得目光深邃，功能多样的机械姬吗？也许这一天也不会太远。 ?...这种情况要求AutoML系统不仅要能在算法上尽快收敛超参搜索空间，同时在工程上也要能处理大规模并行实验调度。...近期目标： · 进一步改进超参调优 · 进一步分析实验pbt和贝叶斯优化等现有调参算法在mini task上的最优配置，并转移到强化学习类AI其他场景· 进行试验。...· 针对多机多卡大batch收敛中学习率等超参的阈值搜索进行调优，协助多机多卡大batch优化找到最佳的超参配置。 · 对其他监督学习类模型的超参调优和模型优化提供并行实验和参数搜索的基础服务。...4) 已经在更多基于强化学习的任务上进行落地实验，并正积极扩展到其他深度学习场景的超参调优中。
量化训练方法在训练过程中，不断地调整激活的数值分布，使激活的分布更适合量化。...先运行少量离线量化，如果精度损失大，则转为使用蒸馏量化训练对模型进行量化压缩。如果精度损失小，则使用离线量化超参搜索进行量化。...具体超参的设置可以参考ACT超参设置文档。...如果想单独设置某一种压缩策略，可以参考的具体的超参设置ACT超参设置文档。...，用来确认转换过来的模型和实现的dataloader是否正确 } 开始运行 两行代码就可以开始ACT量化训练。
在这篇文章中，我们将尝试探究以下几个问题： 不同的模型会存在不同的 MBTI 测试（性格测试）结果吗？ 通过 prompt 可以改变这些模型的性格测试结果吗？...不同类型的训练语料可以改变模型的性格倾向吗？ 更多实验的细节和实验代码我们开放在了这里[1] 。 探究1：不同模型会拥有不同的性格吗？...至此，我们得出了第一个结论：不同的模型确实会存在不同性格测试的结果。 但随之而来的是另一个问题：这些模型的初始性格可以通过注入提示来改变吗？ 探究2：使用 prompt 可以更改模型的性格吗？...两个模型在 S-N 上达到了相同的数值（Bloom 从 14-12 到 13-13，Llama 从10-16 到13-13）。...ChatGPT & GPT-4 在 T 指标上的数值要远远高于其他模型。
难道真要网格搜索全实验一遍吗？...调参不能靠直觉 以目前的情况来说，要想让深度神经网络在实际应用场景中取得较高的性能，需要工程师们付出大量的努力与「猜测」性实验。...开始新项目 在完成了足够多的问题定义、数据清理等基本工作后，在模型架构和训练设置上花时间才是有意义的。...在可能的情况下，尽量找一篇解决与手头问题尽可能接近的论文，并将该模型作为起点进行修改。 选择优化器（optimizer） 从手头问题类型中最常见优化器开始。...增加batch size通常会减少训练时间，一般来说都是有用的，比如可以在有限的时间内进行更多的实验来调整超参数，从而可能会构建一个性能更好的最终模型；也可以减少开发周期的延迟，更频繁地测试新想法。
✍️ 背景交代 WOE回顾 LR模型的入参一定要WOE吗？ WOE不单调可以进LR模型吗？...WOE转化前的变量分箱结果的badrate一定需要满足单调性吗？ 连续变量一定要分箱？难道就不可以直接进LR模型吗？ 02 WOE回顾 在我们开始拆解问题前，有一个知识点需要回顾一下，那就是WOE。...对于上面的公式我们还可以 简单做一下转化： 所以，WOE主要就是体现组内的好坏占比与整体的差异化程度大小，WOE越大，差异越大。 03 LR模型的入参一定要WOE吗？...我们知道，在风控领域的变量可以大致分为两类，就是数值型变量以及类别型变量，前者就是类似于年龄、逾期天数等，后者就是职业类别、行业类别等。...2）针对数值变量 进行合适的分箱算法进行分箱后的bin，需要满足badrate单调性，然后才进行WOE编码。不过呢，这个也不是严格要求的。
很多人会回答7，其实程序运行之后，其答案是6，点解呢？ 为什么在这里形参的数值并不改变实参的数值？ ...这里需要给大家普及一个Python中的基础，在python中，string（字符串）, tuples（元组）, 和number（数值）是不可更改的对象，而list（列表）,dict（字典）等则是可以修改的对象...也就是说，这里形参的数值对于外部的实参的数值（number类型，不可变）来说是没有任何关系的，他们虽然是同一个名字，但是其指向对象是不一样的。...很多人会回答[1,2]，其实程序运行之后，其答案是[2,1]。 与第一个栗子刚刚相反，这里形参的数值调用把实参改变了。...因为本例中参数传递的是列表，其是可更改的对象，在函数内部经过系列赋值变化之后，所以在程序运行之后其输出值产生了变化。 山重水复疑无路，柳暗花明又一村。
具体超参的设置可以参考ACT超参设置文档。...如果想单独设置某一种压缩策略，可以参考的具体的超参设置ACT超参设置文档。...2) 模型剪枝需要修改训练代码，操作复杂，技术门槛高 结构化剪枝包括以下3步： 根据规则计算神经元的重要性； 根据重要性对模型神经元进行剪枝； 重新训练剪枝后的模型。...量化训练方法在训练过程中，不断地调整激活的数值分布，使激活的分布更适合量化。...先运行少量离线量化，如果精度损失大，则转为使用蒸馏量化训练对模型进行量化压缩。如果精度损失小，则使用离线量化超参搜索进行量化。
很多人会回答7，其实程序运行之后，其答案是6，点解呢？ 为什么在这里形参的数值并不改变实参的数值？...这里需要给大家普及一个Python中的基础，在python中，string（字符串）, tuples（元组）, 和number（数值）是不可更改的对象，而list（列表）,dict（字典）等则是可以修改的对象...也就是说，这里形参的数值对于外部的实参的数值（number类型，不可变）来说是没有任何关系的，他们虽然是同一个名字，但是其指向对象是不一样的。...很多人会回答[1,2]，其实程序运行之后，其答案是[2,1]。 与第一个栗子刚刚相反，这里形参的数值调用把实参改变了。...因为本例中参数传递的是列表，其是可更改的对象，在函数内部经过系列赋值变化之后，所以在程序运行之后其输出值产生了变化。 山重水复疑无路，柳暗花明又一村。
(map对比有所提升)，与此同时他还不是特别大的改变(对loss公式的修改非常简单易懂)。...，很多小伙伴可能不理解什么是一致正则化，通俗点就是说图像和图像+干扰应该在网络的输出结果是相同的，即抗噪声干扰的能力，也可以理解为鲁棒性，那么这个一致正则化很厉害吗？...反正笔者觉得数据增强不就是干这个用的吗，就好比为了摄取能量的进食行为一样的平凡，没什么高大上，只不过有人没接触过这俩词语罢了。那么这个STAC就可以理解为自训练和数据增强了，说明了什么？...3、文章在原有loss基础上加了两个超参，用实验拟合超参曲线，求得局部最优解 文章结论： 读了这个文章，分析分析我总结的发论文的几个点： 1、基础扎实，主要体现在相关领域涉猎足够广泛，领域内进展清晰...2、实验丰富，读文章就知道作者做了相当详实的实验，得出的结论很具有参考意义。 3、有个小小的创新点，你说文章提出的自学习那些东西以前有没有？有的，它这是攒卜攒卜，整一起了。你说数据增强算创新吗？
首先我们实验的app是一款编写好的XposedDemo,将其安装到模拟器上，打开运行后没有任何效果，如图所示： 使用jadx-gui反编译工具查看其代码，注意在一个Activity在启动的时候，都会在...然后将写好的xposed编译安装到xposed后，勾选上写好的xposed模块，并重启手机，然后运行app,打开ddms,点击button按钮,查看ddms中日志情况如下，可以发现test()函数已经被成功...hook，并且添加上两条日志信息 0x03 Hook获取参数与返回值 Hook获取参数是方法中要传入的参数，我们也是可以在beforeHookedMethod和afterHookedMethod方法中获取我们的参数值...，如图所示： 然后安装运行后的日志信息如下： Hook获取返回值一般都是在afterHookedMethod方法中，Hook的代码如下： public void afterHookedMethod...0x04 Hook构造函数 Hook构造函数可分为有参构造函数前、无参构造函数前、有参构造函数后和无参构造函数后。
随着端侧算力日益增长，以及模型小型化方案日趋成熟，使得高精度的深度学习模型在移动端、嵌入式等终端设备上流畅运行成为可能。...在 YOLOv3 模型中，通过模型压缩的裁剪方法对检测头进行裁剪，下文有详细的实战说明。 调参技巧大放送 对于端侧模型，除了通过修改结构来获得较好的延时以外，往往还需要通过优化训练过程来提升精度。...实验发现，相比通常的三段学习率，使用余弦学习率策略训练可以达到更高的精度，而且该策略不引入额外超参，鲁棒性较高。...在 MobileNetv3-YOLOv3 中就是通过此方案实现的模型加速。感兴趣的同学可以猛戳这里进行 YOLOv3 剪裁的实操实验。...最终的实验结果表明，在 COCO 数据集上可以获得 2-3 个点的精度收益。感兴趣的同学可以继续猛戳这里进行实操实验。
随着端侧算力日益增长，以及模型小型化方案日趋成熟，使得高精度的深度学习模型在移动端、嵌入式等终端设备上流畅运行成为可能。...在YOLOv3模型中，通过模型压缩的裁剪方法对检测头进行裁剪，下文有详细的实战说明。 调参技巧大放送 对于端侧模型，除了通过修改结构来获得较好的延时以外，往往还需要通过优化训练过程来提升精度。...实验发现，相比通常的三段学习率，使用余弦学习率策略训练可以达到更高的精度，而且该策略不引入额外超参，鲁棒性较高。...在MobileNetv3-YOLOv3中就是通过此方案实现的模型加速。感兴趣的同学可以猛戳这里进行YOLOv3剪裁的实操实验。...最终的实验结果表明，在COCO数据集上可以获得2-3个点的精度收益。感兴趣的同学可以继续猛戳这里进行实操实验。
这几天在处理数据时候，数据中有一些非数值型的特征，应该怎么处理才能在XGBoost中使用呢？这方面有什么技巧吗？有空的时候可以帮我看看。...大壮答：你好，一般情况下，在XGBoost中处理非数值型特征通常需要进行特征工程的处理，因为XGBoost是一种基于树模型的算法，只能处理数值型的特征。...自定义变换 根据业务逻辑，可以使用其他自定义的方法来将非数值型特征转换为数值型特征。 在实际应用中，可以根据数据的性质和问题的要求选择合适的方法。...特征重要性图可用于进一步分析模型的表现。 防止过拟合和欠拟合问题 读者问：我看了Early Stopping的内容，还是不太通透，是用来防止过拟合的吗？它怎么在XGBoost中使用？...总体而言，网格搜索和随机搜索都是有效的调参方法，选择取决于实际情况。在实践中，你也可以结合使用这两种方法，先使用随机搜索缩小搜索空间，然后在缩小后的空间中使用网格搜索进行更精细的调参。
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