因此，建议在每次迭代中选择对系统最不熟悉的样本。实现这个技巧的一个简单方法是确保用于更新模型参数的连续示例来自不同的类别。...这个技巧也可以通过向模型展示并重新展示它在进行预测时犯的最多错误或产生最多错误的示例来实现。这种方法可能是有效的，但如果在训练期间过度表示的示例是离群值，它也可能导致灾难。...四、技巧3：标准化输入 当训练数据集中的示例总和为零时，神经网络通常学得更快。这可以通过从每个输入变量中减去平均值（称为居中）来实现。通常，如果训练集上每个输入变量的平均值接近零，收敛速度会更快。...转换输入： 训练集上每个输入变量的平均值应接近零； 缩放输入变量时，使它们的协方差大致相同； 如果可能的话，输入变量应无关联。 五、技巧4：激活函数 非线性激活函数赋予神经网络非线性能力。...九、其他 1、单批次过拟合 主要是用来测试我们网络的性能。首先，输入单个数据批次，并且保证这个batch数据对应的标签是正确的（如果需要标签的话）。
对于分类问题，有许多不同的评估方法。对于准确率，仅将正确预测的数据点数量除以总数据即可。这听起来很合理，但实际上，对于不平衡的数据问题，该数据并不足够。...这些函数可以简单地理解为决定信息是否通过神经元的过滤器。在神经网络训练期间，激活函数在调整导数斜率中起着重要作用。...当模型的学习率设置得太低时，模型训练速度将非常慢，因为它每次对权重的更新都很小。在达到局部最佳点之前，需要进行许多次的更新。 如果学习率设置得太高，权重每次更新变化太大，模型有可能不会收敛。...在每一次权重更新的步骤中，模型容易跨过局部最优，然后一直在局部最优点附近波动。 9、当输入图像大小增加一倍时，CNN的参数量增加多少倍？为什么？...使得损失函数的值在所有类别中更为全面。 ? 11、在训练深度学习模型时，Epoch，batch和Iterration都是什么概念？
- 然后 ICL 将查询的问题（即你需要预测标签的输入）和一个上下文演示（一些相关的示例）连接在一起，形成带有提示的输入，与监督学习需要使用反向梯度更新模型参数的训练阶段不同，ICL 不进行参数更新，而是直接在预训练的语言模型上进行预测...模型预计将从演示中学习到的模式进行正确的预测。 - 本质上，它利用训练有素的语言模型根据演示的示例来估计候选答案的可能性。...具体而言，LLM 在预训练期间基本上通过其参数对隐式模型进行编码。通过 ICL 中提供的例子，LLM 可以实现诸如梯度下降之类的学习算法，或者直接计算闭式解，以在前向计算期间更新这些模型。...为什么有效 训练数据分布：模型在大量的语料预训练过程中，学习到大量的 “concept”。“concept” 可以看作是一个潜在的变量，变量包含多种多样文本级别的数据。...推理阶段的优化方法分为微调（Fine tune）和打分函数（Scoring Function）设计 大语言模型在使用ICL进行决策时，不需要进行参数更新，然后进行预测。
译者注：在机器学习中，“ground truth”一词指的是监督学习技术中训练集分类的准确性，简单地说就是正确标注的数据。 7. 在过拟合上述小数据集的同时，找到合适的学习率。...使用一个得当的优化器，此处提供了常用优化器列表。 https://keras.io/optimizers/ 3. 确保变量真的在训练。...有一些方法可以实现过拟合，也有一些方法可以避免它。绘制损失值与训练周期的曲线图，如果曲线看起来像抛物线，那么很可能过拟合了。...如果下游变量（接近输出的变量）训练正常但上游变量（接近输入的变量）几乎不变，则可能遇上了梯度弥散的问题。...随机失活指在训练期间每个步骤随机地忽略掉一些神经元，在前向传播期间这些神经元的贡献被移除并且在反向传播期间它们不被更新。
为生产而构建的机器学习系统需要有效地培训、部署和更新机器学习模型。在决定每个系统的体系结构时，必须考虑各种因素。...Apache Beam可以用于批处理和流处理，因此同样的管道可以用于处理批处理数据(在培训期间)和预测期间的流数据。...必须检查输入，以确定它们是否是正确的类型，并且必须持续监视输入分布，因为如果输入分布发生了显著变化，那么模型性能将会下降，这将需要重新培训。它还可以指向输入源类型的更改或某种客户机端错误。...缩小模型大小有三种方法: 图形冻结-冻结图形将变量节点转换为常量节点，然后与图形一起存储，从而减小模型大小。...图形转换工具-图形转换工具删除预测期间未使用的节点，并帮助减少模型大小（例如，在推断期间可以删除批处理规范层）。 重量量化-此方法导致最大尺寸减小。
你通常使用哪些指标来评估你的模型？ 针对分类问题的评估方法有很多。准确度是一种很简单的指标，也就是用正确的预测数据除以总的数据。...在神经网络训练期间，激活函数在调整导数斜率方面具有非常重要的作用。 相比于使用线性函数，使用非线性激活函数能让神经网络学习更复杂的函数表征；但为了有效地使用它们，我们需要理解这些非线性函数的性质。...当模型的学习率过低时，模型的训练速度会变得非常慢，因为其每次对权重的更新会变得非常小。模型将需要大量更新才能到达局部最优点。 如果学习率过高，模型很可能无法收敛，因为权重的更新过大。...在加权的步骤中，模型有可能无法实现局部优化，然后使模型难以更新到最优点（因为每步更新都跳得过远，导致模型在局部最优点附近摇摆）。 问题9：当输入图像的尺寸加倍时，CNN 参数的数量会增加多少倍？...问题11：在训练深度学习模型时，epoch、batch（批）和 iteration（迭代）这些概念都是什么意思？ 这些是训练神经网络时非常基本的概念，但实际上很多面试者在区分这些概念时常常搞混淆。
但是在游戏中，必须考虑模型将读取每一帧的状态以及模型将提供给游戏的输入，然后相应地收集合适的奖励，此外还必须确保模型在游戏中具有正确的视角（它只能看到玩家看到的东西），否则它可能只是学会利用错误或者根本不收敛...经过一些迭代后，可以使用 ONNX 生成一个序列化模型，然后从 C# 端加载模型，并在每一帧中接收钓鱼小游戏的状态作为输入，并（希望）在每一帧上输出正确的动作。...通过API我们可以查看并从游戏内存中读取特定属性的代码，对于自动钓鱼，需要在钓鱼小游戏期间跟踪的 4 个变量。“钩子”中心的位置、鱼的位置、钩子的速度和绿色条的填充量（这是奖励！）。...更新函数在每一帧都运行，并以当前状态作为输入查询训练模型的动作，最后几行只是用于获取模型输出的 argMax一些代码，这是与产生的动作对应的索引。...为了进行输入我找到了一个名为 Harmony 的 C# 库在可以在运行时更改游戏的内部函数，这样我就可以让游戏以为它收到了鼠标输入。这就是上面让mode自己玩游戏的方法。
它在ImageNet数据集上表现突出，并比最先进的DPMs（即DiT）在训练期间的学习速度快了约3倍。 图2 方法 图3 训练阶段的潜在掩蔽迫使扩散模型从其上下文不完整的输入中重建图像的完整信息。...潜变量掩码 在潜在扩散模型（Latent diffusion model，LDM）中，MDT采用了在潜在空间而非原始像素空间中执行生成学习的方法，以减少计算成本。...首先，编码器将传统的可学习全局位置嵌入添加到噪声潜在嵌入输入中。同样，解码器在输入中也引入了可学习的位置嵌入，但在训练和推理阶段采用不同的方法。...可学习的映射 B_r 在训练期间会更新。 \operatorname{Softmax} 函数用于将分数转换为权重，用于加权值。...这意味着在训练和推理期间，至少在标记数量方面，编码器的输出（即解码器输入）存在很大差异。
事实上，变量有效地将输入序列分割：每个决策决定当前段是否应该继续（）或是否应该打开一个新段（）。更新后，DMC 的缓存长度为 ，而在普通 Transformer 中，它始终为 。...然而，这带来了严峻的挑战。首先，我们选择通过梯度下降和决策变量的连续松弛来进行端到端学习。因此，我们必须定义一个 KV 缓存更新操作，当 时，导致部分聚合、部分累积的key和value状态。...离散决策的梯度估计推理时是累积还是追加的决策是离散的；然而，在训练中将四舍五入到最接近的整数会导致非可微分操作，梯度为零。因此，我们在训练过程中采用决策变量的随机重参数化。...然而，这在训练和评估之间造成了不匹配，因为在训练期间，所有key和value的中间状态在自注意力机制中都是可访问的。...为了在训练期间正确模拟推理时间KV Cache的演变，保留所有展开的中间KV Cache项。 论文使用基于值序列的加性掩码来修改方程（4）中的注意力分数，如上图3所示。
如果以某种方法知道了神经元准确的权重和偏差，你就可以近似任何函数。实现这个最佳的办法是什么？...A.输入变量可能不包含有关输出变量的完整信息 B.系统（创建输入-输出映射）可以是随机的 C.有限的训练数据 D.所有 答案：（D） 想在现实中实现准确的预测，是一个神话，所以我们的希望应该放在实现一个...A.在训练任何其它相邻单元时，不会更新的单元 B.没有完全响应任何训练模式的单元 C.产生最大平方误差的单元 D.以上均不符合 答案：（A） 30 以下哪项是对早期停止的最佳描述？...A.训练网络直到达到误差函数中的局部最小值 B.在每次训练期后在测试数据集上模拟网络，当泛化误差开始增加时停止训练 C.在中心化权重更新中添加一个梯度下降加速算子，以便训练更快地收敛 D.更快的方法是反向传播...A.对于新的数据集重新训练模型 B.在每一层评估模型如何执行，只选择其中的一些 C.只微调最后几层 D.冻结除最后一层之外的所有层，重新训练最后一层 答案：（D） 如果数据集大部分相似，最好的方法是只训练最后一层
1）在输入空间中预测接下来会发生什么 这通常是通过一个包含了有关环境所有未知信息（包括智能体和智能体之间交互信息）的潜变量来实现的，通过训练模型来预测未来，或者等效地使用重构错误作为学习表示的方法来重构未来...潜变量的信息容量须受到多种方法的限制，例如使潜变量满足稀疏性要求的正则化，添加噪声等方法。这些潜变量通常是在训练期间通过编码器学得的，该编码器同时接受输入（x）和要预测的实际数据（y'）。...在左侧图中：节点X的输出是输入的加权和，在推理期间，权重w1，w2，w3，w4，w5保持不变，与输入（A1-A5，B1-B5）无关。...在右侧图中：注意力模型中节点X的输出也是输入的加权和，但权重本身（在训练和推理期间）是根据输入动态计算的。这就使得在输入（A1-A5，B1-B5）不同时权重也会发生变化，如不同颜色的虚线边所示。...也许从输入开始就一直执行稀疏性（类似于随机投影和上限等操作原语）将权重更新限制在几个参数上，有助于快速学习。
Adaptive Gradient Algorithm （自适应梯度算法） AdaGrad是一种梯度下降优化算法，它根据参数在训练期间的更新频率进行自适应调整，更新幅度小、频率快。...在更新参数前，它必须计算整个训练集的梯度，因此如果数据集很大，BGD可能会很慢。...每次更新参数时，Dropout会在训练期间丢弃不同的节点，这就迫使相邻节点之间避免过多依赖，并始终保持自身的正确表示。...Learning Rate Decay（学习率衰减） 学习率衰减指的是在训练期间改变神经网络的学习率，它反映了学习的灵活性。在深度学习实践中，随着训练进行，学习率一般是逐渐衰减的。...分类为输入变量分配了一个类，但回归为输入变量分配的是无限多个可能的值，而且它通常是一个数字。常见的回归任务有房价预测和客户年龄预测。
作者指出，尽管大语言模型（如 ChatGPT）在对话和文本生成方面表现出色，但在生成以知识为基础的内容时，它们在回忆事实和应用正确知识方面存在困难。 3. 作者想要解决什么问题？...作者提出了三种增强 PLMs 的方法：预训练前的增强、训练期间的增强和训练后的增强。这些方法涉及将知识图谱与文本信息融合，改进模型架构，以及在特定任务上微调模型。 5. 作者如何验证他们的方法？...结果表明，知识图谱能够有效地增强预训练语言模型的知识推理能力，这对于提高模型在复杂 NLP 任务中的性能至关重要。 8. 这些结果的局限性是什么？...生成基于知识的提示（Prompts）：利用开放信息提取模型和基于规则的后处理来构建定制的动态知识图谱。 其他增强方法： 数据增强：通过在预训练期间改进训练数据，强调信息丰富的词汇。...实时知识更新：与需要重新训练的模型相比，知识图谱可以更容易地更新，帮助 KGLLMs 获取最新知识。
在本文中，我们将着重讨论如何通过文档、提示输入和正确的变量名称来提高应用程序/脚本的可读性的五个基本技巧。 1....Explicit Typing Python 语言是动态类型的，这意味着变量类型只会在运行时检查。此外，变量可以在代码执行期间更改类型。...另一方面，静态类型涉及明确说明变量是什么类型，并且在代码执行期间不能更改。...在这里，我们可以指定每个参数是什么，这比基本的类型提示更加详细，我们还可以包含有关函数背后的方法的更多信息，例如学术参考或方程式。...此外，如果我们在多个地方有相同的魔法数字并且需要更新它，我们将不得不更新它的每个实例。然而如果将数字分配给正确命名的变量，则整个过程会容易得多。
将它们进行分类的最简单的方法就是使用 784 个像素作为单层神经网络的输入。...测试数字（右下图）：为了测试在现实条件下的识别质量，我们必须使用系统在训练期间从未看过的数字。否则，它可能记住了所有的训练数字，却仍无法识别我刚才写的「8」。...我们首先定义 TensorFlow 的变量和占位符（placeholder），即权重和偏置。 ? 占位符是在训练期间填充实际数据的参数，通常是训练图像。...梯度然后被用来更新权重和偏置。学习率为 0.003。 那么梯度和学习率是什么呢？...就行正确理解 RNN 的工作原理很难一样，向它们正确的输入数据也很难，你会发现里面里面有很多误差。接下来 Gorner 尝试了如何做出正确的输入、得到正确的输出。
误差梯度是在训练神经网络时计算的方向和量的大小，用于在正确的方向以正确的量更新网络权重。在深度网络或RNN中，更新过程中可能会累积误差梯度，并最终累积成非常大的梯度。...在RNN中，爆炸梯度会导致神经网络不稳定，无法从训练数据中学习，最好的情况下，网络不能学习数据的长输入数据序列。 梯度爆炸问题是指训练过程中梯度范数的大幅增加。往往是由于长期成分的激增。...训练期间，模型权重很快变得非常大。 训练期间，模型权重转换为NaN值。 训练期间，每个节点和层的误差梯度值始终高于1.0。 如何修复爆炸梯度？ 解决爆炸梯度有很多方法。...在RNN中，在训练期间通过较少的先前时间步进行更新，被称为截断BPTT(Backpropagation through time)，可以减少爆炸梯度问题。...4.使用梯度裁剪 即使以上方法都使用，梯度爆炸仍然可能发生。如果梯度爆炸仍在出现，你可以在网络训练期间检查并限制梯度的大小。这种方法被称为梯度裁剪。
但如果是其他类型的数据，你必须找到能够检查结果的方法，以确保在预处理、训练和推断的每个流程都正确，并将结果与ground truth数据进行比较。 为什么？...一部分方法是为了确切地说明所报告的训练错误是什么意思。可视化应用于训练集的网络的结果——你的网络的结果与实践中的ground truth 相比较如何？...你可能会在训练期间将错误从100降到1，但是如果1的错误仍然是不可接受的结果，那结果仍然无法使用。如果网络在训练集上工作，那就检查验证集——它仍然适用于以前没有见过的数据吗？...虽然通常dropout被认为是将序偶多随机子网络的预测结合起来的技术，但也可以将dropout视为通过在训练过程中产生许多类似输入数据的变化来动态地扩展训练集大小的方法。...如果你要做分类，可以使用五到十倍的class的数量，而如果你做回归，可能需要使用输入或输出变量数量的两到三倍。
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