卷积神经网络已经在一些与计算机视觉相关的任务上取得了相当不错的结果，如图像分类和目标检测。这种成功可以用卷积神经元的工作原理来解释：它根据图像的空间属性来突出给定的特征。浅层网络注意是归纳一些形状或者纹理特征;然而，更深层次的网络可以检测出更复杂更抽象的特征，比如整个物体或人脸。如今，从生物识别到疾病检测，很难找到其他没有CNN的计算机视觉技术。
前言：本笔记是对近日阅读keynote“Troubleshooting Deep Neural Networks”的总结。
80%-90%时间用于debug和tune，10%-20%时间用于推导数学或者实现。
通过使用深度学习实现分类问题的动手演练，如何绘制问题以及如何改善其结果，来了解TensorFlow的最新版本。
选自arXiv 作者：Feng Li等 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 视觉追踪在多样本的历史追踪结果中学习时，可能遭遇过拟合问题，并在有遮挡的情况下导致追踪失败。为此，哈尔滨工业大学在本文中提出了 STRCF。通过引入时间正则化，STRCF 可以在有遮挡情况下来成功追踪目标，同时能够很好地适应较大的外观变化。该模型在准确率、鲁棒性和速度方面都表现良好，可实时追踪目标。 最近几年我们见证了判别相关滤波器（DCF）在视觉追踪领域的飞速进展。利用训练样本的周期性假设，通过快速傅立叶变换
模型压缩可以有效地减少模型的存储和计算资源需求，提高模型的推理速度和效率，从而实现在移动设备、边缘设备等资源受限的场景中进行高效的机器学习应用。常用的模型压缩方法有4种：知识蒸馏（Knowledge Distillation，KD）、 轻量化模型架构、 剪枝（Pruning）、 量化（Quantization）。
这样我们比较清楚过拟合在不同数据集会有什么样的表现。说白了，就是模型在训练集学习到的东西，不能很好的泛化到测试集，造成这样的原因有很多，稍后继续讲。
论文: YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection
深度神经网络（DNN）在解决图像分类、文本识别和语音转录等实际难题方面显示出卓越的效能。但是，为给定问题设计合适的 DNN 架构依然是一项具有挑战性的任务。考虑到巨大的架构搜索空间，就计算资源和时间而言，为具体应用从零开始设计一个网络是极其昂贵的。神经架构搜索（NAS）和 AdaNet 等方法使用机器学习来搜索架构设计空间，从而找出适合的改进版架构。另一种方法是利用现有架构来解决类似问题，即针对手头任务一次性对架构进行优化。
自动编码器已成为使计算机系统能够更有效地解决数据压缩问题的技术和技巧之一。它们成为减少嘈杂数据的流行解决方案。
本文介绍了深度学习系列教程（八）TensorFlow 中的正则化方法，包括L1正则化、L2正则化、Dropout正则化以及Early Stopping等方法，这些方法都是用于防止过拟合，提高模型的泛化能力。其中，L1正则化将权重矩阵的L1范数作为惩罚项，L2正则化将权重矩阵的L2范数作为惩罚项，Dropout正则化是通过在训练过程中随机地将某些神经元“丢弃”，Early Stopping是在训练过程中提前停止训练，防止过拟合。这些正则化方法在TensorFlow中都有相应的实现，可以帮助我们更好地训练和优化深度学习模型。
论文题目《YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》 论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.10934 论文代码：https://github.com/AlexeyAB/darknet
本文介绍了深度学习中的正则化方法，包括L1正则化、L2正则化、Dropout等方法，以及这些方法在TensorFlow中的实现和应用。通过使用这些正则化方法，可以有效地避免过拟合，提高模型的泛化能力。
机器之心专栏 机器之心编辑部 OPPO 研究院联合上海交通大学提出的新的自蒸馏框架DLB，无需额外的网络架构修改，对标签噪声具有鲁棒性，并可大幅节约训练的空间复杂度，在三个基准数据集的实验中达到了 SOTA 性能。 深度学习促进人工智能（AI）领域不断发展，实现了许多技术突破。与此同时，如何在有限硬件资源下挖掘模型潜能、提升部署模型的准确率成为了学界和业界的研究热点。其中，知识蒸馏作为一种模型压缩和增强的方法， 将泛化能力更强的「大网络模型」蕴含的知识「蒸馏」到「小网络模型」上，来提高小模型精度，广泛地应
Vision Transformers(Vision transformer, ViT)在图像分类、目标检测和语义分割等视觉应用中得到了具有竞争力得性能。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 和普通的机器学习算法一样，DNN也会遇到过拟合的问题，需要考虑泛化，这里对DNN的正则化方法做一个总结。 DNN的L1与L2正则化 想到正则化，首先想到的就是L1正则化和L2正则化。（L1正则化和L2正则化原理类似，这里重点讲述DNN的L2正则化）而DNN的L2正则化通常的做法是只针对与线性系数矩阵W,而不针对偏倚系数b。假如我们的每个样本的损失函数是均方差损失函数,则所有的m个
和普通的机器学习算法一样，DNN也会遇到过拟合的问题，需要考虑泛化，这里我们就对DNN的正则化方法做一个总结。
1. 机器学习的主要挑战1.1 训练数据量不足1.2 没有代表性的训练数据1.3 低质量的数据1.4 不相关的特征1.5 过拟合1.6 欠拟合2. 测试和评估3. 小结
作者：Aidan N. Gomez、Ivan Zhang、Kevin Swersky、Yarin Gal、Geoffrey E. Hinton
创建一个X 包含 100 个观测值和 10 个预测变量的随机矩阵 。y 仅使用四个预测变量和少量噪声创建正态分布因变量 。
在机器学习中，我们将模型在训练集上的误差称之为训练误差，又称之为经验误差，在新的数据集（比如测试集）上的误差称之为泛化误差，泛化误差也可以说是模型在总体样本上的误差。对于一个好的模型应该是经验误差约等于泛化误差，也就是经验误差要收敛于泛化误差，根据霍夫丁不等式可知经验误差在一定条件下是可以收敛于泛化误差的。
之前介绍的文章之中，我们已多次接触到正则化方法，但没有详细的解释为什么要正则化，什么是正则化，以及L1正则化和L2正则化的区别。本次文章之中，我们将详解机器学习中正则化的概念和深度神经网络中的正则化方法。
https://jasonlian.github.io/2017/03/13/ML2-Feature-Selection/
教新手画画？字体风格迁移？换明星“假脸”？毫无疑问，在图像生成中 GAN 以其生成以假乱真的图像“发挥”出了巨大的潜力。
到现在为止，我们已经学习了几种不同的学习算法，包括线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过拟合(over-fitting)的问题，可能会导致它们效果很差。
本文约900字，建议阅读5分钟本文提出了一个用于半监督学习的可扩展高性能 GNN 框架。 论文标题：GRAND+: Scalable Graph Random Neural Networks 收录来源：WWW 2022 论文来源：https://arxiv.org/pdf/2203.06389.pdf 论文介绍 近期的工作认为图随机神经网络具有很好的性能，但是难以用在大型图上。本文提出了一个广义的前推算法，预先计算传播矩阵，并使用它以小批量方式执行图数据扩充，最后使用一个自信感知的一致性损失来优化模型。
· 适用于在已有了一些预先定义好的变量并且需要一个简单的预测模型的情况下使用；
本研究对去噪扩散模型（DDM）进行了解构，发现其关键组件是分词器，而其他组件并非必要。DDM的表现能力主要来自去噪过程而非扩散过程。研究还发现，通过消除类标签条件化项和KL正则化项，使用补丁式分词器可获得与卷积VAE相当的表现。最后，将现代DDM推向经典DAE，通过消除输入缩放和直接定义噪声调度，可获得更好的结果。
Visual Transformer在各种计算机视觉应用中取得了具有竞争力的性能。然而，它们的存储、运行时的内存以及计算需求阻碍了在移动设备上的部署。在这里，本文提出了一种Visual Transformer剪枝方法，该方法可以识别每个层中通道的影响，然后执行相应的修剪。通过促使Transformer通道的稀疏性，来使得重要的通道自动得到体现。同时为了获得较高的剪枝率，可以丢弃大量系数较小的通道，而不会造成显著的损害。
1、Numpy是最为流行的机器学习和数据科学包，Numpy包支持在多维数据上的数学运算，提供数据结构以及相应高效的处理函数，很多更高级的扩展库(包括Scipy、Matplotlib、Pandas等库）都依赖于Numpy库；
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。本文据此对XGBoost的原理做简单的介绍…
总第98篇 本篇讲解一些特征工程部分的特征选择(feature_selection),主要包括以下几方面： 特征选择是什么 为什么要做特征选择 特征选择的基本原则 特征选择的方法及实现 特征选择是什么 特征选择也称特征子集选择，是从现有的m个特征中选出对机器学习有用的n个特征(n<=m)，以此降低特征维度减少计算量，同时也使模型效果达到最优。 为什么要做特征选择 在实际业务中，用于模型中的特征维度往往很高，几万维，有的一些CTR预估中维度高达上亿维，维度过高会增大模型计算复杂度，但是在这么多维数据中，并
翻译：韩海畴 校对：丁楠雅 本文带大家认识了什么是过拟合，并且示范了用正则化的方法来避免过拟合的问题。 多项式回归&过拟合 你可能训练过这样的机器学习模型，它在训练样本上表现得无可挑剔，却在新样本预
在有监督学习中，通过训练数据得到的模型，需要考察其泛化能力，通常用泛化误差来衡量模型泛化能力的高低。
增加更多的训练数据有助于防止过拟合，主要是因为更多的数据能够提供更全面、更准确的信息，从而使模型更好地学习数据中的真实模式。以下是一些解释：
人工智能在众多计算机视觉领域都取得了很大的成功，然而深度学习（Deep Learning）因其计算复杂度或参数冗余，在一些场景和设备上限制了相应的模型部署，需要借助模型压缩、优化加速、异构计算等方法突破瓶颈。
1.统计学习 统计学习的对象是数据，它从数据出发，提取数据的特征，抽象出数据的模型，发现数据中的知识，又回到对数据的分析与预测中去。统计学习关于数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性，这是统计学习的前提。 统计学习的目的就是考虑学习什么样的模型和如何学习模型。 统计学习方法包括模型的假设空间、模型选择的准则以及模型学习的算法。实现统计学习的步骤如下： （1） 得到一个有限的训练数据集合； （2）
\color{red}{泛化能力}：从训练集上学习到数据的真实模型，从而在未知的测试集上也能表现的良好的能力。
前言：特征工程是机器学习的重点，他直接影响着模型的好坏。 数据收集 在进行机器学习之前，收集数据的过程中，我们主要按照以下规则找出我们所需 要的数据： 业务的实现需要哪些数据？ 基于对业务规则的理解，尽可能多的找出对因变量有影响的所有自变量数据。 数据可用性评估 在获取数据的过程中，首先需要考虑的是这个数据获取的成本； 获取得到的数据，在使用之前，需要考虑一下这个数据是否覆盖了所有情况以及这个数 据的可信度情况。 数据源 用户行为日志数据：记录的用户在系统上所有操作所留下来的日志行为数据 业务数据： 商
本文介绍由Yueshan Li, Liting Zhang, Yifei Wang, Jun Zou共同在nature communications上发表题为“Generative deep learning enables the discovery of a potent and selective RIPK1 inhibitor”的文章。本文提出了一种基于分布式学习条件递归神经网络 (cRNN)的生成式深度学习 (GDL) 模型，用于为给定的生物靶标生成量身定制的虚拟化合物库，然后将GDL模型应用于RIPK1。
在小数据量的时代，如 100、1000、10000 的数据量大小，可以将数据集按照以下比例进行划分：
) 是机器学习中对原始损失函数引入惩罚项，以防止过拟合或提高模型泛化性能的一类方法的统称。所谓惩罚是指对损失函数中的某些参数做一些限制。此时目标函数变成了原始损失函数+惩罚项，常用的正则项一般有两种，英文称作
当我们设计并训练好一个神经网络之后，需要在训练集上进行验证模型效果是否良好。这一步的目的在于判断模型是否存在欠拟合；在确定已经在训练集上拟合的很好，就需要在测试集上进行验证，如果验证结果差就需要重新设计模型；如果效果一般，可能需要增加正则化，或者增加训练数据；
对当前学习任务有用的属性称为相关特征，没什么用的属性称为无关特征，从给定的特征集合中选择出相关特征自己的过程，称为特征选择。
在机器学习中，许多策略被显式的设计来减少测试误差（可能会以增大训练误差为代价）。这些策略统称为正则化。
剪枝是一种帮助神经网络实现规模更小、效率更高的深度学习方法。这是一种模型优化技术，它删除权重张量中不必要的值，从而使得压缩后的神经网络运行速度更快，网络训练过程中的计算成本也有所降低。在将模型部署到手机等边缘设备上时，剪枝的作用更加明显现。
大家在做模型的时候，往往关注一个特定指标的优化，如做点击率模型，就优化AUC，做二分类模型，就优化f-score。然而，这样忽视了模型通过学习其他任务所能带来的信息增益和效果上的提升。通过在不同的任务中共享向量表达，我们能够让模型在各个任务上的泛化效果大大提升。这个方法就是我们今天要谈论的主题-多任务学习(MTL)。
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