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问答
(2851)
视频
沙龙
1
回答
如
何在
PyTorch
中
实现
学习
率
的
随机
对数
空间
搜索
?
machine-learning
、
deep-learning
、
pytorch
、
hyperparameters
、
learning-rate
我希望对GNN进行微调,我
的
主管建议探索不同
的
学习
率
。我遇到了this tutorial video,他提到在实践
中
通常会对超参数进行
随机
化
的
日志
空间
搜索
。出于介绍性教程
的
考虑,没有涉及到这一点。任何关于如
何在
PyTorch
中
实现
这一点
的
帮助或建议都是非常感谢
的
。谢谢!
浏览 37
提问于2021-02-05
得票数 1
回答已采纳
1
回答
为什么直接使用图片数据集和
pytorch
自己
的
数据集精度差异这么大?
deep-learning
、
dataset
、
pytorch
、
torchvision
例如,对于cifar10数据集,直接使用
pytorch
自带
的
数据集,在相同
的
网络结构下,准确
率
可以达到96%,但我将cifar10转换成图片后,我对其进行了测试,准确
率
仅为92%。为什么?test_dataset = dset.CIFAR10(args.data_path, train=False, transform=test_transform, download=True) 修改后
的
代码如下
浏览 26
提问于2020-08-11
得票数 1
2
回答
使用Py手电
的
数据采集器&用滑雪板变换
python
、
scikit-learn
、
dataset
、
pytorch
我已经使用了很多除草器,并习惯了他们
的
数据存储和转换,特别是在数据增强方面,因为它们非常用户友好,易于理解。 但是,我需要从sklearn运行一些ML模型。有没有一种方法可以使用比目鱼
的
数据器来
学习
滑雪?
浏览 0
提问于2019-12-09
得票数 1
1
回答
差分隐私显着降低了模型性能
python
、
machine-learning
、
pytorch
、
privacy
、
confusion-matrix
背景信息我尝试通过使用差异隐私来增加培训过程
中
的
隐私。具体来说,我使用了。如果我选择增加几乎没有隐私(这可以通过选择一个非常低
的
噪声乘数值(sigma),即1e-7)和一个非常高
的
增量来
实现
,那么培训也同样有效。
的
问题是:如
何在
一定程度上增加隐私,同时确保我
的</
浏览 0
提问于2020-06-07
得票数 2
2
回答
Tensorflow模型
的
超参数整定隐藏层大小和隐层数
tensorflow
、
optimization
、
deep-learning
、
hyperparameters
我需要调整隐藏层
的
数量和它们
的
隐藏大小
的
回归模型。 正如我之前测试过
的
,由于有大量
的
超参数,一般
的
超参数优化算法(网格
搜索
和
随机
搜索
)是不够
的
。我可以使用PBT或贝叶斯优化来调整网络结构吗?一般来说,除了网格
搜索
和
随机
搜索
之外,是否有优化方法来调整隐藏层
的
大小或隐藏层
的
数目?
浏览 13
提问于2022-12-04
得票数 1
1
回答
我应该选择哪种
学习
率
?
deep-learning
、
training
、
loss-function
、
optimization
、
learning-rate
我在2d图像上训练一个分割模型,Unet++,现在我正在寻找最优
的
学习
速度。模型
的
主干是Resnet34,我使用Adam优化器,损失函数是骰子丢失函数。keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(), ]📷 验证和训练损失在前2
浏览 0
提问于2020-11-13
得票数 3
回答已采纳
1
回答
RandomSearchCV和GridSearchCV是什么?
machine-learning
在这样做
的
时候,我学到了以上
的
概念。那么randomsearchCV和gridsearchCV是什么呢?
浏览 1
提问于2019-08-09
得票数 2
回答已采纳
1
回答
在
PyTorch
中
实现
一种简单
的
优化算法
algorithm
、
matlab
、
optimization
、
pytorch
、
autograd
我目前正在
学习
PyTorch
,以便利用它
的
开源自动评分功能,作为我自己
的
练习,我想
实现
一个简单
的
优化算法,我已经在MATLAB
中
实现
了这个算法。
PyTorch
中
实现
这种优化算法?换句话说,我想在
PyTorch
中
执行与上面完全相同
的
算法,只是简单地使用
PyTorch
的
自动梯度功能来计算梯度,而不是自己计算梯度。这
浏览 7
提问于2020-12-01
得票数 0
4
回答
需要好
的
方法来选择和调整“
学习
率
”
machine-learning
、
statistics
、
neural-network
在下图中,您可以看到一个
学习
算法,它试图
学习
生成所需
的
输出(红线)。该
学习
算法类似于反向误差传播神经网络。 “
学习
率
”是一个值,它控制在训练过程中所做
的
调整
的
大小。如果
学习
率
太高,则算法
学习
速度很快,但其预测在训练过程中会跳跃很多(绿线
学习
率
为0.001),如果
学习
率
较低,则预测跳跃较少,但算法需要更长
的
<em
浏览 1
提问于2009-06-05
得票数 11
回答已采纳
4
回答
Pytorch
模型
的
超参数优化
python
、
machine-learning
、
deep-learning
、
pytorch
、
hyperparameters
对
Pytorch
模型执行超参数优化
的
最佳方法是什么?我自己
实现
随机
搜索
吗?使用Skicit吗?或者还有其他我不知道
的
事情吗?
浏览 0
提问于2017-05-30
得票数 38
5
回答
人工智能与机器
学习
中
的
随机
性
artificial-intelligence
、
machine-learning
、
data-mining
、
classification
当我在AI和ML
的
两个项目中工作时,这个问题突然出现在我
的
脑海中。如果我正在构建一个模型(例如,分类神经网络,K-NN,..等),该模型使用了一些包含
随机
性
的
函数。如果我不修复种子,那么每次在相同
的
训练数据上运行算法时,我都会得到不同
的
准确性结果。但是,如果我修复它,那么其他一些设置可能会提供更好
的
结果。 平均一组精度是否足以说明此模型
的
精度为xx%?我不确定这是否是问这样一个问题/开始这样一个讨论
的
合适地方。
浏览 6
提问于2011-05-05
得票数 11
回答已采纳
1
回答
在
随机
梯度下降
中
,当成本函数基于单个训练数据进行更新时,会不会导致过拟合?
optimization
、
neural-network
、
deep-learning
、
gradient-descent
、
stochastic
当我们处理
随机
梯度下降时,成本函数基于单个
随机
训练数据进行更新。但这一项可能会改变权重,使其对其有利,并且由于成本函数仅依赖于该项,因此成本函数可能会误导我们,因为它实际上并没有降低成本,而是过度拟合特定
的
条目。对于下一个条目,权重将再次更新以支持此条目。
浏览 1
提问于2017-11-09
得票数 1
1
回答
n_jobs >1使用滑雪板和手电筒是否可以在神经轴内使用?
python
、
scikit-learn
、
pytorch
、
neuraxle
我在GPU (cuda)中使用
pytorch
训练建立了我自己
的
类似滑雪板
的
估计器,当RandomizedSearchCV n_jobs==1时,它运行得很好。LSTM’>:主上
的
属性查找失败 model = my_model(input_size=1, hidden_layer_size=80, n_lstm_units=3,我找到了最接近
的
解决方案,但仍然不知道如
何在
Neur桥中使用RandomizedSearchCV。这是一个全
浏览 4
提问于2020-09-27
得票数 1
回答已采纳
2
回答
BERT作为特征提取器与微调BERT层固定
的
区别
deep-learning
、
nlp
、
bert
、
finetuning
据我所知,利用BERT进行某些NLP分类任务有两种方法: BERT可以执行“特征提取”,其输出将进一步输入到另一个(分类)模型
中
。另一种方法是微调一些文本分类任务
的
BERT,方法是在预培训
的
BERT
中
添加一个或多个输出层,并对整个过程进行再培训(有不同数量
的
BERT层固定)。但是,如果在第二种情况下,我们修复了所有的层,并且添加了分类模型
中
的
所有层,那么第一种和第二种方法实际上是相同
的
,对吗?
浏览 0
提问于2020-03-26
得票数 1
2
回答
如
何在
PyTorch
中
实现
时间分布密集层
deep-learning
、
pytorch
在一些分析时态数据(
如
音频或视频)
的
深度
学习
模型
中
,我们使用了一个“时间分布密集”层(TDD)。这所创造
的
是一个完全连接(密集)层,它分别应用于每一个时间步骤。如
何在
中
手动
实现
的
时间分布密集性?
浏览 13
提问于2020-04-22
得票数 3
回答已采纳
4
回答
几个基本
的
C语言问题
c
我是一个试图
学习
C语言的人,但我在做项目时遇到了一些问题:random = random(100);int a = null; if (a ==
浏览 11
提问于2009-04-24
得票数 2
回答已采纳
3
回答
用变压器可以进行时间序列预测吗?
time-series
、
pytorch
、
forecasting
、
transformer
在我
的
学士项目中,我
的
任务是制作一个能够预测时间序列数据,特别是powergrid数据
的
转换器。我需要一个长度为N
的
单变量时间序列,它可以预测另一个单变量时间序列M走向未来。我从遵循"注意是你所需要
的
“
的
文章开始,但是由于这篇文章是为NLP而写
的
,所以我不得不做一些修改。不是将每个单词嵌入到d_模型维
空间
中
的
随机
点,而是使用线性层嵌入数据。我也尝试过使用内核大小为1
的
nn.Conv1d层来
浏览 0
提问于2021-04-21
得票数 6
2
回答
高
学习
率
使模型训练失败
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
我用tensorflow训练了一个三层
的
softmax神经网络。这是吴家富
的
课程,3.11TensorFlow。我修改代码,以查看测试和训练
的
准确性在每一个时代。当我提高
学习
率
时,成本约为1.9,准确度保持在1.66.7不变。我发现
学习
率
越高,发生
的
频率就越高。当learing_rate在0.001左右时,这种情况有时会发生。
浏览 1
提问于2018-12-23
得票数 1
回答已采纳
3
回答
需要帮助为具有二进制数据
的
分类问题选择模型
classification
其目标是开发一种基于二进制数据
的
预测种族
的
模型,不管是否存在基因。 我很难找到一个没有连续数据就能工作
的
分类模型。一种可能有效
的
模式是k模式。还有什么其他
的
型号我应该考虑吗?
浏览 0
提问于2019-03-01
得票数 0
2
回答
是否有一种无监督
学习
算法能够基于多个维度
对数
据进行聚类?
machine-learning
、
bigdata
、
unsupervised-learning
、
data-science-model
我刚刚开始进入数据科学领域,以前从未在这里发布过,如果这个问题
的
措辞不正确,我很抱歉!我很好奇是否有一种无监督
的
机器
学习
算法,它可以接收超过2维
的
数据,并
对数
据进行聚类,类似于k均值聚类是如
何在
二维
的
情况下工作
的
。最后,我想以财务数据(
如
市盈率、营业利润
率
、收益增长)为基础,将不同
的
股票分成几组(
如
成长型股与价值型股)。我试着在googling上
搜索
,看看k-意思
浏览 0
提问于2020-03-10
得票数 0
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