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sql期末复习整理

.-- 如何向存储过程传入参数?存储过程名称(IN 形名称 类型) 其他格式不变.-- 向外部 输出 结果?...实体间联系分为一对一联系, 联系和 联系三种,一个学生可以同时借阅多本图书,一本图书只能借给一个学生,图书和学生之间联系为 联系。二、选择题:(总 10 分,每小题2 分)1....(4分)(5) 本数据库中,实体完整性,参照完整性具体如何体现?...一个SELECT语句中,当WHERE子句、GROUP BY子句和HAVING子句同时出现在一个查询中时,SQL执行顺序如何?6. 使用JOIN关键字指定连接中,怎样指定连接多个表表名?...MySQL中,触发器有哪几类?每一个表最多可创建几个触发器?9.什么是事件?举例说明事件作用。10. 对比触发器和事件相似点和不同点。

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SIGIR 2022 | 多场景多任务优化支付宝数字金融搜索应用

共享嵌入层 与其他模型类似,我们设计了共享嵌入层,将底部类别和数值特征转换为连续特征向量。...这里核心问题是,如何进行专家选择? 整个过程用下图表示如下: 图 7:AESM 探索和稀疏化约束机制 为简单起见,我们只展示一层选择过程。...这种基于距离度量约束,类似样本聚类作用,但其实现是更简洁,可以与深度学习模型一起集成。 多任务部分,我们给定上述场景层输出 ,我们也利用相同选择过程来实现多任务学习。此处不再赘述。...与多场景不同,因为第一个多任务之后,每个任务都有不同输入层。在后续多任务层中使用相同专家结构,使用不同输入进行专家选择。当层数大于 1 时,我们使用前一层输出作为后一层输入。...对于多任务模型 PLE,原有的机构上再叠加一层 PLE 结构来解决多场景问题。 所有的基线模型同 AESM 一样使用合并场景数据进行训练,网络结构深度及选择专家个数等超均保持一致。

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如何利用多任务学习提升模型性能?

特别是如何使用与其他任务“相关性”与“差异性”,通过多个任务训练并共享不同任务已学到特征表示,减轻对特定任务过度拟合,从正则化效果中获益,提升最终性能,使学习嵌入在任务之间具有通用性。...多任务学习构建原则 理解建模任务之间相关性,以构建合适多任务方案。 同时对多个任务模型参数进行联合学习以挖掘不同任务共享信息。...对于loss平衡挺讲究,也算是调师需要掌握东西吧,有空再新写文章整理。 基于正则化共享,如均值约束联合特征学习等。...比如使用低秩参数矩阵分解,即假设不同任务参数可能会共享某些维度特征,那么每个任务参数都接近所有任务平均参数来建模任务之间相关性,即在loss中加入这样正则化来约束参数: 所以多任务优点在于它具有很好泛化性能...「Asymmetry Sharing(不对称共享)」:不同任务底层模块有各自对应输出,但其中部分任务输出会被其他任务所使用,而部分任务则使用自己独有的输出。

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大厂怎么做 | 快手短视频推荐中多目标排序

对多种不同打分逻辑常规融合方法是做线性加权: 该融合方法存在问题是不同Score之间含义、量级和分布差异较大;显式反馈如点赞率等不同用户间差异巨大,难以适应统一权重;并且依赖模型预估值绝对大小,预估值分布变化时需重新调节或校准...,很难手动判断参数之间关联进行全局调优;并且这些固定参数很难不同人群上做到个性化和场景化。...约束使用非线性约束:阈值内做线性弱衰减,可以用一些约束轻微去兑换时长;超出阈值做指数强衰减,避免约束项过分被损害。...在线多场景联合,精细寻找系统最优。...;损失函数选用加权LogLoss: 05 总结和展望 以上介绍了快手多目标排序方面的部分工作,接下来给一个总结和展望,包括粗精排阶段多目标排序、在线自动调和重排序几方面。

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【CTR】ESMM:多任务联合学习

通过淘宝推荐系统实验表明,ESMM 性能明显优于其他算法。 看到这里,大家可能有很多疑问: CVR 预估任务中,样本选择偏差是什么问题? ESMM 是怎样多任务训练,又是如何联合训练?...但这样训练方式有一个问题,模型是针对点击商品进行训练,而线上数据集大部分都是未点击,此时便会出现样本选择偏差(sample selection bias,SSB) 问题。...作者也做了这样实验,但是结果并不好,主要原因在于 pCTR 通常非常小,除以一个非常小数会引起数值不稳定,所以 ESMM 采用了乘法公式进行约束,而不是直接通过除法得到结果。...两个数据集信息如下所示: ? 下图为不同模型公共数据集中表现: ? 其中 ESMM-NS 为 ESMM 精简版,没有 Embedding Layer 参数共享。...可以看到两个版本 ESMM 不同任务下效果都取得了 SOTA 成绩。 再看一下不同模型在生产数据集上表现: ? ESMM 模型不同大小数据集上都是处于领先地位

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博士万字总结 || 多智能体强化学习(MARL)大总结与论文详细解读

由于所有的智能体都共享同一套参数,并且对于环境观察也是共享全局观察,那么对于特定任务(例如足球比赛),如何体现智能体角色上差别呢?...这些智能体一起环境中进行数据采样,最后将所有的数据集中起来,更新他们共享部分参数。...我们先来看看 QTRAN-base 方法,该方法模型分为三部分: 独立 Q 网络: 联合 Q 网络: 联合 V 网络: 整体损失函数如下: ? 其中: ? 接下来,本文认为约束: ?...对于非 action 约束过于松弛(因为训练数据中 数据很少,因而大部分数据都是满足第二个约束),会使得算法很难拟合联合 Q 函数。...为此,本文提出了一个新定理,即将上述约束第二个约束替换为下面一个更强约束,最终得到结果是一致: ? 这个约束更多聚焦于非 训练数据(这一部分数据占训练初期训练集部分)。

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2分31秒,腾讯云创造128卡训练ImageNet新记录

随着模型复杂度提升,模型中可供调节超参数数量及数值范围也增多。...超参数选择多 超参数选择对模型最终效果有极大影响,但由于超较多,而每一个超分布范围较广,使得超调优耗时较长,特别是针对ImageNet这种大数据集情况。...其次为了提高内存吞吐量,将多次传输合并为一次传输来减少CPU和GPU之间内存传输;另外使用带宽更高共享内存,并通过动态分配方式,提高共享内存使用效率;保证block内各个线程访问连续对齐内存块...由于考虑到训练中使用多分辨率样本,对学习率采用了分段线性变斜率策略,warmup前后采用不同斜率线性增长和线性减小,不同分辨率阶段使用不同学习率斜率,由AutoML进行端点斜率调节确定最终策略...实际超参选择中,确定学习率策略等超参数方案后,团队利用平台大算力结合自研天风AutoML框架,以最后一个epoch精度作为评估指标,对于各阶段不同大小样本进行分段分块有针对性微调,并结合AutoML

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MC-NeRF: 多相机神经辐射场

本文中,我们提出了MC-NeRF,一种可以联合优化内外以进行捆集调整神经辐射场方法。首先,我们进行了理论分析,以解决由于内外之间联合优化而产生退化情况和耦合问题。...NeRF本质是通过利用从多视图图像生成交叉光约束来学习和重建空间信息。这些信息存储神经网络中,实现了对场景隐式表示。NeRF系列方法一个重要前提是从不同视图获取图像。...通过收集两组辅助数据,即Pack1和Pack2,提到了它们不同世界坐标系定义。使用Pack2数据获取相机内参时,也会得到相应,但这些外世界坐标系原点是定义标定立方体中心。...最后,训练过程中,两个分支同时进行优化,共享相机内部参数,以及通过PnP优化得到外部参数。 NeRF与全局优化 首先通过解释为什么NeRF对于全局端到端网络架构是必要来展开这一部分。...还解释了在这一部分中同时优化所有相机参数和单独优化外之间差异。最后介绍了如何设计整个网络并将其从2D图像对齐空间过渡到3D空间细节。 图6:内参和外之间耦合问题。

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【神经网络搜索】Once for all

通过以上描述可以看出来,权重共享网络优化起来非常复杂,上边选择子网个数、学习率选择、epoch选择可能背后作者进行了无数次尝试调,才得到了一个比较好结果。...从直觉上来讲,优化7x7卷积核以后,再优化中间5x5卷积核势必会影响原先7x7卷积核结果,两者分布和数值上有较大不同,强制训练会导致性能有较大下降,所以这就需要引入变换矩阵,具体实现是一个MLP...,具体方法是: 不同使用各自独立变换矩阵来共享权重。...相同层内部,不同通道之间共享变换矩阵。 Elastic Depth: 如何优化不同深度网络呢? ? 不同深度优化 深度为2、3、4时候,按照上图所示,选择前i个层,进行训练和优化。...这一点可以参考通道剪枝,可能两种方法都是可行,具体选哪个需要看实验结果。 共享kernel size那部分工作分析非常好,想到使用一个转移矩阵来适应不同kernel所需要分布非常符合直觉。

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【神经网络搜索】Single Path One Shot

与之前工作不同,SPOS可以直接在大型数据集ImageNet上搜索,并且文章还提出了一种缓和权重共享NAS解耦策略,让模型能有更好排序一致性。 ?...使用嵌套联合优化方法。 基于梯度方法中,存在一些问题: 超网中权重是紧密耦合,尚不清楚子网权重继承为何是有效使用同时优化方式也给网络架构参数和超网参数引入了耦合。...Single Path示意图 为了减少权重之间耦合度,每个Choice Block选择时候必定会选择其中一个choice,不存在恒等映射。训练阶段随机选择子网,并验证其验证集上准确率。...不同类型搜索方式 通道数搜索:提出了一个基于权重共享choice block, 其核心思想是预先分配一个最大通道个数,然后随机选择通道个数,切分出对应权重进行训练。...进化算法伪代码 “重要细节:进行子网推理之前,网络中所有的Batch Normalization需要在训练集子集上重新计算。这是因为supernet中由BN计算数值往往不能应用于候选网络中。

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斯坦福CS229机器学习笔记-Lecture9- Learning Theory 学习理论

如上图中右侧图,过拟合,使得模型可能仅仅适用于当前小规模训练集,泛化性能很差; 所以我们希望 bias 和 variance 之间寻求一种平衡(tradeoff),以寻求较小泛化误差(generalization...不等式) 为了后面的证明,需要先引入两个引理: ① Union bound(联合约束)(维基百科中提到,其实这就是布尔不等式) 设 A1, A2, ..., Ak 是 K个不同事件(但不一定互相独立),...②Hoeffding Inequality(机器学习理论里面也称为 切尔诺夫约束,) 设 Z1, ... , Zm 是 m 个独立同分布(同伯努利分布)随机变量, ?...(最原始那个式子,使用hoeffding不等式那个阶段,不是指化简后最后结果), 这里有三个变量, m 和 γ 以及 误差概率,事实上,我们可以通过其中任意两个来对另一个变量进行约束。...我们学习算法选择了一个假设使得其获得 训练误差最小 ? 那么我们如何证明其泛化性呢? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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【CTR】MMoE:Google 多任务学习框架

Soft 参数共享 每个任务都有自己参数和模型,最后通过对不同任务参数之间差异施加约束。比如可以使用L2进行正则, 迹范数(trace norm)等。 ?...作者给出相关性不同数据集上多任务表现,其也阐述了,相关性越低,多任务学习效果越差: ? 其实,实际过程中,如何去识别不同任务之间相关性也是非常难: ?...2.3 Multi-gate MoE model MoE 能够实现不同数据多样化使用共享层,但针对不同任务而言,其使用共享层是一致。这种情况下,如果任务相关性较低,则会导致模型性能下降。...所以,作者 MoE 基础上提出了 MMoE 模型,为每个任务都设置了一个 Gate 网路,旨在使得不同任务和不同数据可以多样化使用共享层,其模型结构如下: ?...给出公式定义: 这种情况下,每个 Gate 网络都可以根据不同任务来选择专家网络子集,所以即使两个任务并不是十分相关,那么经过 Gate 后也可以得到不同权重系数,此时,MMoE 可以充分利用部分

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网络搜索之DARTS, GDAS, DenseNAS, P-DARTS, PC-DARTS

密集连接搜索空间 那么问题来了: 1.不同block宽度和分辨率可能不同,怎么进行连接? 2.block之间多了这么多path,怎么进行端到端梯度反向传播?...,跟DARTS一样,node之间该怎么反传就怎么反传;Block-level, 也仿照layer-level 来松弛软化使用softmax来当成多个head layers后权值叠加。...收敛得更快,故如何设计基于skip-connect约束项呢?...B、边缘正规化 上述部分通道连接”操作会带来一些正负作用: 正作用:能减少operations选择biases,弱化无子操作(Pooling, Skip-connect)作用。...训练阶段是共享,故学习到网络更少依赖于不同iterations间采样到channels,使得网络搜索过程更稳定。

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7篇顶会论文带你梳理多任务学习建模方法

不同任务之间虽然存在一定关联,但是也可能存在冲突。联合训练导致不相关甚至冲突任务之间出现负迁移现象,影响最终效果。...Hard Parameter Sharing问题在于没有学习不同Task之间关系,就强行进行了参数共享。...)中提出了将不同任务之间参数通过L2正则进行约束方法。...AdaShare训练阶段为了提升收敛速度,采用了多阶段训练方法。首先让多任务共享所有参数训练几轮,然后随着训练轮数增加,逐渐从最后几层开始使用Policy进行参数选择。...E阶段,评估每种Transfer Configuration效果(即使用当前配置得到最终表示预测任务上效果);M阶段,更新Task-specific参数以及共享参数。

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联邦学习最新研究趋势!

联邦学习是一个机器学习框架,它允许用户使用分布不同位置多个数据集来训练机器学习模型,同时防止数据泄露并遵守严格数据隐私法规。 能够防止数据泄露!这也意味着联邦学习或许是解决数据敏感重要途径。...3 如何提高效率 论文这一部分属于探索各种技术开放性章节,讨论问题包括开发更好优化算法?如何不同客户端提供差异化模型?联邦学习背景下如何执行机器学习任务?...如何处理Non-IID数据呢?最一般方法是修改现有的算法。对于一些应用程序,可以选择扩充数据,也可以用一些方法让跨客户端数据更加相似。例如创建一个可以全局共享小型数据集。...论文还讨论了不同类型攻击和失败之间关系,以及这些关系联邦学习中重要性。 对模型性能对抗性攻击:攻击方可能不光针对模型性能进行攻击,而是可能推断参与训练用户私有数据。...探究隐私与稳健性之间张力:往往使用安全聚合技术来加强隐私保护,但通常会使防御敌意攻击变得更加困难,因为中央服务器只看到客户端更新集合,因此,研究使用安全聚合时如何防御敌意攻击非常重要。

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视觉惯性导航系统初始化方法综述

,使得初始化精度有所损失;而半联合初始化可以看作是联合初始化和非联合初始化之间一种平衡,它对初始化求解过程中耦合程度最低纯视觉部分单独处理,不仅简化了后续求解过程,而且保证了初始化精度。...文献[32]基础上,Martinelli提出了一种针对VINS初始化闭式求解方法,该方法不考虑系统外和陀螺仪Bias情况下,基于系统运动方程和特征点在不同图像帧之间空间约束,构造单个特征点在两帧图像中初始化方程...与VI-ORB方法相同,改进VI-ORB方法也分为四步,其与VI-ORB方法区别在于: ①参照文献[28],VI-ORB方法第一步中加入对系统外旋转分量估计; ②第二步和第三步中,外平移分量从已知项变为运动约束方程组中求解项...同年,Huang等改进VI-ORB方法基础上,提出了一种考虑时间-空间约束VINS初始化方法,可以对IMU和相机之间传感器时延进行估计。 此外,非联合初始化还被推广到了更复杂传感融合系统中。...一方面,初始化算法面对不同传感器平台以及不同任务场景时,应具备更强适应性;另一方面,如何针对特殊场景或特殊应用需求对初始化过程进行改进优化,使其满足不同需求,是未来VINS和初始化研究工作亟须解决问题

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旷视AutoML首次曝光!孙剑、危夷晨团队最新力作,效果超谷歌

大多数权重共享方法使用连续搜索空间,将模型结构分布不断参数化。这些参数超网络训练期间与网络权重进行联合优化。因此可以优化时进行模型搜索,从分布中采样最优架构。其公式化表示优雅而理论完备。...这些方法依然只训练一次超网络,并允许各结构共享其中权重。 但是,超网络训练及模型搜索作为先后次序两个步骤是解耦。请注意,这不同于嵌套优化或联合优化。...图 2:不同采样策略单路径超网络进化模型搜索 本文注意到,优化时根据结构分布采样一个路径已经出现在之前权重共享方法之中,区别在于,本文训练中(等式(7))分布 是一个固定先验,而在先前方法中...图 3:进化算法搜索对比随机搜索 进化算法可以灵活处理等式 (3) 不同约束,因为变异和交叉过程是可控,以产生满足约束条件合适候选。...4 (第一部分)所示;为进一步提升精度,本文对构造单元和通道做了联合搜索。

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深度学习人脸识别核心技术—框架和优化目标

实际用时候margin需要精细地调,而样本选择也很有技巧,需要使用难样本挖掘,使Triplet Network训练有一定难度。...由于距离度量尺度变化时比较敏感,Tripletmargin选择不同intra-class也无法通用,有研究者使用角度来代替距离,提出了基于角度Angular loss[5]。...图6.4 DeepFace网络 图6.4中包括两个共享卷积层C1和C3,3个不共享卷积层(同一张图像不同区域使用不同卷积核)L4、L5、L6。...另外,特征提取网络第三层只2×2区域内共享权重,第四层则完全不共享权重。...因为DeepID2中加入Contrastive loss,CNN学习出特征可以直接用于计算L2距离进行人脸验证,效果不会比联合贝叶斯方法差很多。最后通过选择不同图像块,训练了7个分类器进行集成。

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自适应梯度打败人工调

例如,社交推荐中,用户偏好学习可以与辅助任务(预测用户之间联系与信任)联合训练。 但理想归理想,现实却往往“事故多发”。...说不定,加了多个辅助任务,并经历艰难之后,目标任务效果却令人头秃。...更具可能性情况是,上述两个可能原因在训练过程中交替出现,并且同一个网络不同部分之间变化。...多任务学习中,模型训练loss通常由多个损失函数加权得到,而不同任务重要程度往往是需要人为设,使得我们可能在调问题上时间花费较多。...可以看到,当 越接近1,两种梯度接近度越高。 不仅如此, 实际上会影响每个辅助任务权重,将算法1中第六行改写为: 那么,应该如何选择合适 值呢?

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