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独家 | 如何解决深度学习泛化理论

深度学习悖论 深度学习一个“显而易见悖论”是:尽管实际问题中它具有大容量、数值不稳定、尖锐极小解(SharpMinima)非鲁棒性等特点,它在实践中可以很好地推广。...从更严格意义上,泛化间隙可以被定义为在给定学习算法A数据集SM上函数F不可计算预期风险计算经验风险之间差: 本质上,如果我们将泛化间隙上界设定成一个小数值,它将保证深度学习算法f实际中很好地泛化...这一数值可以用来解释为什么深度学习可以泛化得如此好,尽管可能带来不稳定、非鲁棒性尖锐利极小解(Sharp Minima)。还有一个悬而未决问题是:为什么我们能够找到导致低验证错误体系结构参数。...他们进一步证明了非凸函数(如深度神经网络)中SGD泛化间隙平均数据上界数据相关性: 其中m是训练集大小,T是训练步长,γ表征了初始点曲率对稳定性影响。从中至少可以得出两个结论。...首先,目标函数初始化附近曲率对目标函数初值有着至关重要影响。从一个低风险曲率较小区域中一个点开始,能产生更高稳定性,即更快地泛化。

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深度学习优化入门:Momentum、RMSProp Adam

虽然局部极小值鞍点会阻碍我们训练,但病态曲率会减慢训练速度,以至于从事机器学习的人可能会认为搜索已经收敛到一个次优极小值。让我们深入了解什么是病态曲率。 病态曲率 考虑以下损失曲线图。...梯度下降沿着峡谷山脊反弹,向最小方向移动速度非常慢。这是因为山脊曲线 W1 方向上弯曲更陡。 考虑山脊表面的 A 。...我所说权值组合,如下所示。 ? Hessian 矩阵一个大矩阵中计算所有这些梯度。 ? Hessian 矩阵给出了一个损失曲面曲率估计。...然后将当前梯度平方乘(1-nu)。最后我们将他们加到一得到这一时刻指数平均。 我们之所以使用指数平均是因为 momentum 例子中看到那样,它可以使得间隔权重成正比例变化。...但是用带 Momentum SGD 算法比 Adam 算法找到极小值更加平坦,而自适应方法往往会收敛到更加尖锐极小值。平坦极小值通常好于尖锐极小值。 ?

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深度学习优化入门:Momentum、RMSProp Adam

虽然局部极小值鞍点会阻碍我们训练,但病态曲率会减慢训练速度,以至于从事机器学习的人可能会认为搜索已经收敛到一个次优极小值。让我们深入了解什么是病态曲率。 病态曲率 考虑以下损失曲线图。...梯度下降沿着峡谷山脊反弹,向最小方向移动速度非常慢。这是因为山脊曲线 W1 方向上弯曲更陡。 考虑山脊表面的 A 。...我所说权值组合,如下所示。 ? Hessian 矩阵一个大矩阵中计算所有这些梯度。 ? Hessian 矩阵给出了一个损失曲面曲率估计。...然后将当前梯度平方乘(1-nu)。最后我们将他们加到一得到这一时刻指数平均。 我们之所以使用指数平均是因为 momentum 例子中看到那样,它可以使得间隔权重成正比例变化。...但是用带 Momentum SGD 算法比 Adam 算法找到极小值更加平坦,而自适应方法往往会收敛到更加尖锐极小值。平坦极小值通常好于尖锐极小值。 ?

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深度学习优化入门:Momentum、RMSProp Adam

让我们深入了解什么是病态曲率。 病态曲率 考虑以下损失曲线图。 **病态曲率** 如你所知,我们进入一个以蓝色为标志像沟一样区域之前是随机。...这是因为山脊曲线 W1 方向上弯曲更陡。 考虑山脊表面的 A 。我们看到,梯度在这点可以分解为两个分量,一个沿着 W1 方向,另外一个沿着 W2 方向。...我所说权值组合,如下所示。 Hessian 矩阵一个大矩阵中计算所有这些梯度。 Hessian 矩阵给出了一个损失曲面曲率估计。...然后将当前梯度平方乘(1-nu)。最后我们将他们加到一得到这一时刻指数平均。 我们之所以使用指数平均是因为 momentum 例子中看到那样,它可以使得间隔权重成正比例变化。...但是用带 Momentum SGD 算法比 Adam 算法找到极小值更加平坦,而自适应方法往往会收敛到更加尖锐极小值。平坦极小值通常好于尖锐极小值。

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计算机视觉中曲率尺度空间技术

国际上有关尺度空间技术研究大致分为如下两个分支: 线性尺度空间技术   其实现途径是将一维信号(如曲线曲率函数)或二维信号(如图象)与高斯函数 作卷积运算。...由此构造了一款典型非线性尺度空间技术。作为尺度空间技术重要特例,曲率尺度空间技术以二维物体或三维物体二维视觉为研究对象,以曲率特征为工具对物体形状进行描述分析。...哪个角更尖锐?图1中给出了三组角(注:图 1(c)-1(e)为同一组角不同显示)。需要我们判断每组角中哪个角更为尖锐。图1(a)中,显然右边角更尖锐,这是因为同左边角相比其角度值较小。...图2(a)呈现了一片雪花形状轮廓,要求我们找出该形状上很多计算机视觉任务中,角都有着重要作用。数学上,角一般是指大曲率曲率无穷大点。...图2(b)中,雪花形状 上所有曲率无穷大点都被确认为角, 一共有192个,如圆圈所标记。

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关于尺度空间理解认识_尺度空间理论

图1(e)中,观察窗口大小变更为6*8。 在这个较小尺度下,问题答案发生了有趣变化:此时右边角更加尖锐。...图2(a)呈现了一片雪花形状轮廓,要求我们找出该形状上很多计算机视觉任务中,角都有着重要作用。数学上,角一般是指大曲率曲率无穷大点。...图2(b)中,雪花形状上所有曲率无穷大点都被确认为角,一共有192个,如圆圈所标记。...概括地说,“尺度空间”概念就是多个尺度下观察目标,然后加以综合分析理解。...最后贴点数学公式吧,不然不完美: 线性尺度空间技术: 其实现途径是将一维信号(如曲线曲率函数)或二维信号(如图象)与高斯函数 g(x,t)=1/(sqrt(t*pi))*exp(-x^2/(4t

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D11-Android自定义控件之动画篇3-插值器与估值器

零、前言 估值器插值器丰富了动画更新时效果 为方便本案例演示使用了我LogicCanvas绘图库--github地址,当然你也可以自己绘制 估值器:TypeEvaluator :该以什么方式运动...(x, y); } } 由此可以看出:不同移动曲线只是x坐标变化是对y坐标的不同处理。...//从0到PI/2均匀变化值 float rad = Logic.rad(90 * input); //返回这个弧度sin值--sin曲线0~PI...{ return (float) (Math.log10(1 + 10 * input)); } } 要加速效果将返回值改为1-XXX就行了 插值器从表现上来看就是某个函数值...0~1上图象曲率变化速率作用与View某个属性上 ---- 三、插播一个路径动画吧: 使用sin型减速 ?

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three.js 几何体(二)

这两种曲线不同之处在于指定曲线曲率方法不一样,如下图所示:对于二次曲线,除了指定结束(x, y)外,还需要额外指定一个(cpx, cpy)来控制曲线曲率(不用指定起始点,因为路径的当前位置就是起始点...);对于三次曲线,除了指定结束(x, y)外,还需要额外指定两个(cpx1, cpy1, cpx2, cpy2)来控制曲线曲率。...,一般都会搭配FontLoader()或者Font()一使用。...PolyhedronGeometry多面几何体 image.png 这个几何体其实Geometry非常相似,通过传递和面的数组构建几何体,不过他还有两个参数,一个是半径,一个是细分数,简单说半径越大几何体就越大...可以通过一系列创建一条平滑曲线

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ICLR 2024| 用巧妙「传送」技巧,让神经网络训练更加高效

图 3 通过可视化方式展示了一个梯度流 L (w) 一条极小值上曲线(γ),这两条曲线曲率对应着极小值锐度和曲率。此外,表中还显示了测试集上损失与锐度或曲率之间 Pearson 相关性。...当数据分布发生变化导致损失地形变化时,尖锐极小值损失增加较大(如图 4 右侧所示)。图 4 中,曲率较大极小值与变化后极小值距离更远(如图 4 左侧所示)。...图 5 为 CIFAR-10 上 SGD 训练曲线,其中第 20 个 epoch 进行了一次传送。实线代表平均测试损失,虚线代表平均训练损失。 图 5 传送到更平坦略微改善了验证损失。...通过传送改变曲率对泛化能力有更显著影响。传送到曲率较大有助于找到具有较低验证损失极小值,而传送到曲率较小则产生相反效果。这表明至少局部,曲率与泛化相关。...这种方法避免了群流形上优化计算成本,并改进了现有的仅限于局部更新元学习方法。 图 7 总结了训练算法。

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ICLR 2024 Oral|用巧妙「传送」技巧,让神经网络训练更加高效

图 3 通过可视化方式展示了一个梯度流 L (w) 一条极小值上曲线(γ),这两条曲线曲率对应着极小值锐度和曲率。此外,表中还显示了测试集上损失与锐度或曲率之间 Pearson 相关性。...当数据分布发生变化导致损失地形变化时,尖锐极小值损失增加较大(如图 4 右侧所示)。图 4 中,曲率较大极小值与变化后极小值距离更远(如图 4 左侧所示)。...图 5 为 CIFAR-10 上 SGD 训练曲线,其中第 20 个 epoch 进行了一次传送。实线代表平均测试损失,虚线代表平均训练损失。 图 5 传送到更平坦略微改善了验证损失。...通过传送改变曲率对泛化能力有更显著影响。传送到曲率较大有助于找到具有较低验证损失极小值,而传送到曲率较小则产生相反效果。这表明至少局部,曲率与泛化相关。...这种方法避免了群流形上优化计算成本,并改进了现有的仅限于局部更新元学习方法。 图 7 总结了训练算法。

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为什么小批量会可以使模型获得更大泛化

他们“提供了支持大批量方法趋向于收敛到训练测试函数sharp minima(尖锐最小值)观点数值证据——众所周知,sharp minima会导致较差泛化。...而这种尖锐损失将降低网络泛化能力。 较小批量创建更平坦损失图像。这是由于梯度估计中噪声造成。 作者论文中强调了这一,声明如下: 我们现在将查看他们提供证据。...作者也提到了这一, 所以他们使用更简单启发式方法:通过相邻点来进行锐度检查, 该函数最大值就可以用于灵敏度计算。...用作者的话来说,“对于始点附近较大损失函数值,小批次大批次 方法产生相似的锐度值。...这不是我们实验中观察到。F2C1网络训练-测试曲线见图2,它们是其他网络代表。因此,旨在防止模型过拟合早停启发式方法并不能够缩小泛化差距。”

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使用LCamHdl库动态生成凸轮曲线

1 使用LCamHdl库动态生成凸轮曲线 通过前面两个文档学习,我们了解了凸轮工艺对象数据结构,以及如何通过编程设置及线段方法动态生成凸轮曲线。...下载完库文件后,博途中打开库: 图2-1打开全局库 打开全局库后,可以看到以下功能块: 图2-2库中功能块 其中LCamHdl_CreateCamBasedOnXYPointsLCamHdl_CreateCamBasic...我们可以定义主轴起始点(leadingValueStart)、结束(leadingValueEnd),从轴始点结束曲线始点速度即斜率(geoVeloStart)、结束速度即斜率(geoVeloEnd...),起始、结束加速度即曲率,起始、结束加加速等参数。...第一条线段斜率为50/100=0.5,所以我们把第二条曲线始点斜率设置为0.5: 图3-8 调整曲线参数 调整后生成曲线为: 图3-9 调整后曲线 调整后曲线连接点上斜率一致,看起来很光滑

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如何在WPF绘图中(通过贝塞尔曲线)绘制平滑曲线

移动两端端点时贝塞尔曲线改变曲线曲率(弯曲程度);移动中间(也就是移动虚拟控制线)时,贝塞尔曲线始点终止锁定情况下做均匀移动。 ? 上图显示了这四个是如何决定曲线形状。...曲线从起始点(A)开始,向第一个控制(B)方向移动。它在终点(D)结束,从第二个控制(C)方向来。图中蓝色线显示了端点控制之间方向。...从起点终点到控制距离决定了曲线与蓝色线距离。如果控制较远,则曲线沿蓝色线较长。 要绘制一条连接一系列平滑曲线,可以构建多个从这些点开始结束贝塞尔曲线。...那么如何定义控制呢?看看右边图片,它显示了三条连接点A、B、CD贝塞尔曲线。现在关注蓝色曲线。它需要两个控制,一个B之后,一个C之前。...要找到蓝色曲线C附近控制,您可以类似地查看点BD之间部分。 建立这一系列曲线有两种特殊情况。起始点结束两边都没有邻居,所以它们被用来代替它们缺少邻居。

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VREP学习笔记-Paths

每个控制都有一些属性,可以更详细地描述其附近路径:每个控制都可以描述是否应该计算Bezier曲线,以及如何计算Bezier曲线。下面举例说明这个属性: ?...Bezier曲线切片由3个参数描述,如下图所示: ? 贝塞尔插值因子指示贝塞尔曲线始点结束,贝塞尔计数指示曲线细节(或平滑)程度。...1Bezier计数在技术上禁用Bezier曲线插值机制,但为了简单起见,控制随后被称为Bezier路径编辑模式下,可以手动调整控制位置方向。然而,贝塞尔方向不能单独调整。...它是相当自动计算。默认情况下,Bezier方向会跟随路径曲率(如果启用了自动方向选项),否则它们会被控制方向插值,如下图所示: ?...在下面的例子中,3个重合虚拟距离为2(1第一个重合控制中间重合控制之间,1中间第三个重合控制之间)。

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LOAM论文程序代码解读

左图为平面点云例子,其中有的点在直线上有的位于边角上,我们计算曲率。为了直观地展示曲率大小,我用直线表示各个上,直线高度与曲率c cc成正比,如右图所示。...越尖锐曲率越大,直线上曲率则是0。 第二个例子是由光滑曲线轮廓生成云,如下图所示,这时计算曲率如右图所示,同样是曲率越大地方直线越高。这两个例子证明我们对上面公式理解是正确。...下面我用实际激光云数据来展示特征提取效果。下图中绿色是velodyne 16线激光雷达始点云,扫描环境是笔者卧室,大概就是一个长方体,能够看到点云垂直方向大致分成了16条线。...作者论文中声称采用了LM方法,但是程序中却使用了高斯牛顿法。不管用哪种方法,都需要计算目标函数雅克比矩阵,这个是最繁琐一步。雅克比矩阵由一阶导数构成,求导数可以采用数值法,也可以用解析法。...建图过程就是不断地把匹配好云堆积在一过程,其中思路与状态估计有些类似,但是有很多地方不一样。特征定义使用与前面状态估计一样,但是数量更多了,多了10倍。

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逻辑回归

然而,海维塞得阶跃函数问题在于: 该函数跳跃上从 0 瞬间跳跃到 1,这个瞬间跳跃过程有时很难处理。...下图给出了 Sigmoid 函数不同坐标尺度下两条曲线图。当 x 为 0 时,Sigmoid 函数值为 0.5 。...从 P0 开始,计算完该梯度,函数就根据梯度移动到下一 P1。 P1 ,梯度再次被重新计算,并沿着新梯度方向移动到 P2 。如此循环迭代,直到满足停止条件。...可能梯度下降最终点并非是全局最小点,可能是一个局部最小点,如我们上图中右边梯度下降曲线,描述是最终到达一个局部最小点,这是我们重新选择了一个初始点得到。...Logistic 回归 算法特点 优点: 计算代价不高,易于理解实现。 缺点: 容易欠拟合,分类精度可能不高。 适用数据类型: 数值标称型数据。

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债券收益率曲线构建

NS 模型中有四个参数,每个都有自身经济含义,而且不同参数值能描述不同情境下利率曲线变动情况。...β2 因子载荷先增后减,从 0 增到 1 再减到 0,这表明 β2 对利率曲线短端长端影响较弱,对中端影响较大,因此 β2 控制曲线曲率(curvature)。...τ 是 β1 β2 因子载荷衰减速度,该值越大衰减越快。 用 NS 模型可以模拟利率曲线最基本三种形式:平移、斜率和曲率,足够了。...我实际操作中没有发现它显著强于 NS 模型,而且拟合 10 几年债券收益率曲线时,Svensson 模型更容易发生参数跳跃情形,这不是我们希望看到结果。因此我偏向于用 NS 模型。...3 代码展示 引入所有需要包: ---- NS 模型下核心函数(计算瞬时远期利率、即期利率、折现因子、离散远期利率): ---- 读取数据,将债券发行日到期日用 pd.to_datetime()

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【SVG】Path 路径用法详解

用法 控制描述曲线始点斜率,曲线上各个斜率,是从起点斜率到终点斜率渐变过程 C = curveto(C X1,Y1,X2,Y2,ENDX,ENDY) 画三次贝赛曲线,具体用法如下: C...x1,y1 x2,y2 x,y (x,y)表示曲线终点,(x1,y1)是起点控制,(x2,y2)是终点控制。...c dx1,dxy dx2,dy2 dx,dy dx1、dy1dx2、dy2都是相对于初始点,而不是相对于结束。dxdy分别是向右向下距离 1.5.2....q dx1,dxy dx,dy dx1、dy1是相对于初始点距离。dxdy分别是向右向下距离 1.5.2. 示例 将画笔移动到绝对位置后,并绘制三次贝赛曲线 1.7....用法 S = smooth curveto(S X1,Y1,ENDX,ENDY) 画平滑曲率,具体用法如下: S x1,y1 x,y (x1,y1)是中间,(x,y)是终点。

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MasterCAM曲面类型

曲面:通过选取两个或多个截面外形,利用参数化最小光滑熔接方式形成一个平滑曲面。(各曲线串联起始点都应对齐,方向应相同,否则生成曲面扭曲。...自动串连方式:通过选取3条边界曲线来定义各COONS曲面片边界曲线串连;这3条边界曲线分别是左上角两条曲线串连右下角一条曲线串连,同时还需指定最小分枝角度一供系统用来分析选择各曲面片要串连边界曲线...选取前两个边界曲线必须交于一个角,选取应尽量靠近该角;选 取第3条边界曲线应为交于对角两条边界曲线一条, Coons surface子菜单中 Blending选项用来设置产生昆氏曲面时熔接方式...;设置为S时为三次式曲线配合斜率 ( Cubic with Slope Matching),用于当抛物线或三次式曲线曲面上产生平时候。...为了保证选取串连时各串连起点方向一致,常采用打断。 牵引曲面:将断面外形或基本曲线,沿一直线挤压生成曲面,这条直线是由一个长度一个角度来定义。

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网格测量

所以从定义上看,测地曲率刻画了曲线曲面内蕴弯曲程度,而法曲率刻画了曲线嵌入空间弯曲程度。...两之间最短曲线就是测地线,反过来讲不一定成立,但是从局部上看是成立。全局上看不一定成立,比如球上连接两优弧虽然是测地线,但不是最短距离。...经过曲面某一有无数条曲线,每条曲线都有法曲率,那么就有最大最小曲率,这个最大最小值就是主曲率,对应曲线在这点切线方向就是主曲率方向。有时候,最大最小值相等,就退化成脐。...高斯曲率为0曲面也叫可展曲面,它展平到平面不会产生扭曲。高斯曲率也等于两个主曲率乘积,但是它本身不依赖主曲率。 平均曲率:属于曲面曲率概念,它度量了曲面空间中弯曲程度。...数字单位需要用户指定,或者导入数据文件有标明单位。一般模型文件,如stl,obj,asc等,都没有单位信息。导入模型文件后,需要软件用户指定单位。数值计算是没有单位概念

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领券