1 固定时间区间方法 几乎所有机器学习文献都使用了固定时间区间（Fixed-time Horizon, FH）方法对金融数据打标签。 这种方法简单直观，判断规则十分简单。...---- 现在，即便用了 Volume Bar 或 Dollar Bar，即便计算了 EMA 波动率作为动态阈值，但是在实际交易通常会有止损（stop-loss），有时也会有止盈（profit-taking...设立两个价格上水平（horizontal）的隔栏和一个时间上垂直（vertical）的隔栏，其中 水平隔栏考虑到止损止盈，可用历史波动率的函数来定义 垂直隔栏考虑到时间期限，可用一定数量的 Bars...我们希望实现盈利，但对损失和持有期限有最大限度。 [0, 1, 1]：我们不会止盈，要么止损退出，要么过了持有期限退出。 [1, 1, 0]：我们只会因为止盈或止损才会退出。...另外 除了标注头寸方向（side），还需要知道头寸大小（size）吗？ 头寸方向如果预测错误了，情况 1 和情况 2 哪种更严重？
bs，图像大小为size。...这是一种实验技术，与获得相同大小的图像时相比，这种技术已被证明在获得更高的精度方面非常有用。 现在让我们看看如何训练多种尺寸，对吗？ 我们将批处理大小设为64，图像大小设为较小的128x128。...dls = get_dls(64, 128) 现在，让我们继续计算在此部分训练中应使用的学习率。 寻找合适的学习率 首先，我们通过下面的代码利用迁移学习来建立模型。...learn = cnn_learner(dls, resnet34, metrics=accuracy) 然后，我们绘制一个图表以查看有关找到学习率的信息。...learn.lr_find() 输出看起来像这样，如果我们采用特定的学习率值，则可以清楚地看到我们的损失。 ? 看起来学习率大约为1e-3足以确保我们的损失随着训练而减少。
前言：CNN的优化方法依旧可以是梯度下降的方法，类似于BP算法中的反向传播，一般采用小批量梯度下降的方法，来更新参数，同时回答CNN遗留下来几个问题 池化层怎么反向传播？...为什么采用小批量梯度下降？ 为了同时保证训练过程比较快，和最终训练参数的准确率， 学习率设置 学习率被定义为每次迭代中成本函数中最小化的量。也即下降到成本函数的最小值的 速率是学习率，它是可变的。...一般常用的学习率有0.00001，0.0001，0.001，0.003，0.01，0.03，0.1，0.3，1，3，10 学习率和损失值的关系如下图： ?...基于以上情况，学习率的给定可以从多个方面 1.固定 2.均匀分布，给个迭代次数，学习率根据迭代次数更新 3.不均匀分布，刚开始训练网络时学习率一般设置较高，这样loss和 accuracy下降很快...，一般前200000次两者下降较快，后面可能就需要我们使用较小的学习 率了。
Android字体大小自适应不同分辨率 非著名程序员 今天有人问我，android系统不同分辨率，不同大小的手机，字体大小怎么去适应呢？其实字体的适应和图片的适应是一个道理的。...一、 原理如下： 假设需要适应320x240，480x320分辨率。在res目录下新建文件夹values-320x240, values-480x320。...> 18sp 针对不同分辨率的手机，android系统会自动适配加载相应文件中的字体的大小值...，字体的大小了。...320 下需要设置的字体大小 实际字体大小 = 默认字体大小 x rate <TextView android:layout_width="fill_parent" android
Facebook 提出了一种提高批量大小的分布式同步 SGD 训练方法，而 Yang You 等人在 Facebook 的论文上更进一步采用层级对应的适应率缩放（LARS）来对每一层网络使用不同的学习率...目前，最优秀的方法是与批量大小成正比地提高学习率（Learning Rate /LR），并使用带有「warm-up」策略的专用学习率来克服优化困难。...通过在训练过程中控制学习率（LR），我们可以在 ImageNet-1K 训练中高效地使用大批量梯度下降。...其中 η 为学习率。该方法被称作随机梯度下降（SGD）。通常，我们并不会只使用一个样本计算损失和梯度，我们每次迭代会使用一个批量的样本更新权重。...在该实验中，我们使用多个学习率规则。基本的学习率是 0.01，而多个规则的学习率为 2。
从图中可以看出，焦损曲线与GHM-C曲线有相似的趋势，这说明超参数最优的焦损曲线与梯度均匀协调的焦损曲线相似。此外，GHM-C还有一个被焦散忽略的优点:降低了异常值梯度贡献的权重。?...由于梯度密度是每次迭代计算得到的，所以算例的权值不像焦损那样是固定相关的g(或x)，而是适应模型的当前状态和小批量数据。GHM-C损失的动态特性使训练更加高效、鲁棒。...M相当小，损失计算很有效 .3、EMA基于小批量统计的方法通常面临一个问题:当大量的极端数据在一个小批量中采样时，统计结果会产生严重的噪声，训练不稳定。...我们定义 的梯度准则从ASL1损失和聚合模型的梯度分布，如图4所示。我们可以看到有大量的异常值。注意，回归仅对正样本进行，因此分类与回归的分布趋势不同是合理的。...我们在8个GPU上训练模型，每个GPU上有2张图像，因此有效的小批量大小为16。所有模型训练14个epoch，初始学习率为0.01，在第9个epoch和第12个epoch分别下降了0.1倍和1倍。
引言： 很多机器学习任务目标于学习一个映射函数 以根据输入的数据或特征 来预测目标输出 。比如根据人的身高年龄来预测人的体重。...我们需学习f以尽可能准确的根据x预测y，给定一组训练数据 记f在样本(x, y)上损失为 (如二分类中0-1损失 ）令 其中 ，我们的学习目标可以定义为 我们称L为聚聚聚合合合损损损失失失（aggregate...图1结合仿真数据显示了最小化平均损失和最小化最大损失分别得到的分类结果。...Figure 3: 分类错误率w.r.t. k 图3给出了在二分类实验中，在四个数据集上分类错误率随k的变化的变化曲线，其中单个样本的损失分别为logistic损失和hinge损失。...▌3.总结 在该工作中，我们分析了平均损失和最大损失等聚合损失的优缺点，并提出了平均Top-K损失（ 损失）作为一种新的聚合损失，其包含了平均损失和最大损失并能够更好的拟合不同的数据分布，特别是在多分布数据和不平衡数据中
方案价值 依靠多维度实时查询和统计分析，阳光保险分支机构能快速对风险事件进行反应，总公司进一步掌控即时损失和风险情况，还可以通过筛选赔付率，费率和保费等核保精算因子，用于财产险承保前精准识别风险和定价，...（3）接下来，我们针对车险理赔关心的问题具体分析： （1）首先看理赔效益指标 分为： - 出险率 - 赔付率 - 理赔费用率 - 续保率 - 出险率 通过该指标可以衡量出承保质量的优劣，也可以为预警防灾防损的程度和方向进行把控...（2）接下来看理赔服务指标 分为： - 报案及时联系率 - 及时到场率 - 维修质量满意率 - 定损满意率 - 报案及时联系率和及时到场率 这两个指标反映了保险公司的行动效率，保险公司如果在接到投保人报案后能及时沟通并主动约定到达事故现场的时间...- 维修质量满意率和定损满意率 两个指标一般来说存在着人为的主观性因素，也存在着非人为的客观性因素，涉及到维修厂商的努力程度、定损的价格争议和投保人心理预期等等，这些因素的存在直接影响着投保人对理赔过程的满意程度...（3）最后看理赔质量指标 - 核损核赔退回率 反映定损人员业务技能的高低 - 理赔周期 涉及对理赔过程管控是否到位 这两个指标间接性反映出了在车险理赔中查勘人员以及定损核损人员的工作表现，可以更好地挖掘在车险理赔中理赔人员的态度
因此，我们对一种新的标记方法很感兴趣，包括： 考虑收益率的滚动波动率 考虑止损和获利 告诉我不仅仅是赌注，而是赌注的大小 动态阈值 让我们先从收益率的波动性开始。...简单的说，该方法就是说固定一个窗口，例如窗口大小为N，在这段价格区间中，价格先达到上沿就标记1，先达到下沿就标记-1，到窗口结束都被碰到就标记0，也即三分类，其中，上下沿分别代表止盈、止损价，具体价位由动态预期波动率定义...，因大部分散户很少思考止盈、止损的问题，即使考虑止盈损也很少综合考虑市场波动率。...下注的大小和元标记（Meta-labeling） 考虑到波动性以及我们的止损和获利目标，我们有一些聪明的方法来标记价格是涨还是跌。...让我们现在来试试三重界线，在滚动T值下对应的获利和止损基于波动率，就像之前一样： ? ?
此外，与有监督学习相比，数据增强对于无监督学习更加有用； 在表示和对比损失之间引入一个可学习的非线性变换可以大幅提高模型学到的表示的质量； 与监督学习相比，对比学习得益于更大的批量和更多的训练步骤。...SimCLR 的主要学习算法如下： ? 用更大的批大小进行训练 作者将训练批大小 N 分为 256 到 8192 不等。...批大小为 8192 的情况下，增强视图中每个正对（positive pair）都有 16382 个反例。当使用标准的 SGD/动量和线性学习率扩展时，大批量的训练可能不稳定。...损失函数和批大小 可调节温度的归一化交叉熵损失比其他方法更佳。研究者对比了 NT-Xent 损失和其他常用的对比损失函数，比如 logistic 损失、margin 损失。...对比学习（Contrastive learning）能从更大的批大小和更长时间的训练中受益更多。图 9 展示了在模型在不同 Epoch 下训练时，不同批大小所产生的影响。 ?
Pytorch是python的一个目前比较火热的深度学习框架，Pytorch提供在GPU上实现张量和动态神经网络。对于学习深度学习的同学来说，Pytorch你值得拥有。...张量的维度大小是任意的，我们可以使用.shape来查看张量的维度。 ? 张量运算梯度 下面我们通过一个例子来看一下张量的算术运算，首先我们创建三个张量： ?...还是机器学习的老套路，建立一个深度学习模型依然是那几步。首先导入库和数据： ? 这里我们使用pytorch自带的数据集datasets中的mnist数据。 ?...好的，我们终于可以开始训练模型了，可以过程应该是最爽的，在训练模型时，我们以交叉熵作为损失函数以及准确率作为评估指标。定义损失和模型训练的几个函数如下： ?...尝试更改隐藏图层的大小，或添加更多隐藏图层，看看是否可以获得更高的准确度。 尝试更改批量大小和学习率，以确定您是否可以在更少的时期内获得相同的准确度。
我们将讨论学习率的选择和调整。...# 添加ReLU激活函数层 model.add(tf.keras.layers.ReLU()) 损失函数 详细解释不同类型的损失函数，如均方误差损失和交叉熵损失，并讨论它们的适用情况。...# 添加批量归一化层 model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization()) 预训练模型 介绍迁移学习的概念，以及如何使用预训练模型（如ImageNet上的模型）...include_top=False, weights='imagenet') 超参数调整 解释超参数的重要性，如学习率...、批量大小、迭代次数等。
（二）learning rate a) Adam优化器学习率太小，收敛速度慢，也可能会陷入局部最优点；学习率太大，loss振动幅度大，模型难以收敛； b) Adam权重衰减改善模型训练效果不明显，却加大了训练时间...而仅对生成器进行批量归一化生成图片质量很好，且收敛速度更快： （二） Batch Normalization_batch 批量归一化可以使模型更快速地学习数据分布，减缓训练过程中的振荡，加快模型的收敛过程...（三） RAdam Rectified Adam能根据方差分散度，动态地打开或者关闭自适应学习率，提供了一种不需要可调参数学习率预热的方法。 ...nn.Tanh() # Hyperbolic tangent activation function for mapping output to [-1, 1] ) （五） G与D使用不同的学习率... 本实验lr_g = lr_d, 若尝试不同学习率，或许能加速模型收敛，由于时间因素，尚未进行实验。
我们将详细讨论训练过程中的注意事项，如学习率调整、梯度裁剪等，以及一些优化技巧，如批量归一化、Dropout等，以提高模型的生成能力和效率。...学习率调整 学习率是控制模型参数更新步长的重要超参数。过大的学习率可能导致训练过程不稳定，而过小的学习率会使得模型训练过慢。...批量归一化还有助于防止梯度消失问题，并允许使用更大的学习率。 6.4. Dropout Dropout是一种用于防止过拟合的正则化技术。...同时，我们还需要对模型的超参数进行调优，如学习率、批量大小等，以找到最优的组合。 6.7. 并行化训练 为了加快训练速度，我们可以采用并行化训练的方法。...梯度消失和梯度爆炸 在深度学习中，特别是在RNN和一些较深的神经网络中，梯度消失和梯度爆炸是常见的问题。梯度消失指的是在反向传播过程中，梯度逐层递减，导致较早层的权重更新非常缓慢。
借助条码/二维码标签技术能够提高盘点效率，减少差错率，但仍需一一扫码，无法实现批量盘点。如果每季度或者每月盘点一次的话，总体盘点耗时还是较长。...易点易动固定资产系统支持无源RFID标签 相比纸的标签纸，RFID电子标签既可以支持在标签表面打印二维码/条形码，也支持RFID射频感应，即使标签表面的二维码或者条形码由于物损或者磨损无法识别时，也可以使用...易点易动固定资产系统支持RFID快速批量盘点 为企业的固定资产如电脑、设备，服务器等粘贴RFID电子标签，通过安装在RFID手持终端上的易点易动固定资产APP，可创建盘点单，然后选择区域后，可在一分钟内快速批量读取距离手持终端...RFID电子标签种类多 为解决金属干扰和易用粘贴可选择柔性抗金属标签；亦可根据资产大小规格不同选择粘附标签或吊牌标签、耐高温标签、防拆标签等。...RFID标签打印机 支持普通RFID标签和柔性抗金属标签的批量法卡和打印，同时支持打印条形码、二维码等信息。
其具有高空间分辨率，无电离辐射，相比核医学成像模式，具有多个优势，例如计算机断层扫描，正电子发射断层扫描（PET）和单光子发射计算机断层扫描（SPECT）。...（2）、空间和通道注意路径的使用，在U-Net的每个分辨率下解码器模块中用来对模型学习的特征进行可解释性。 2、SAUNet结构 提出新的可解释的图像分割网络叫形状注意力Unet（SAUNet）。...采用深监督方法来对金标准形状边界和预测形状边界进行损计算，损失函数采用二值交叉熵。该模型的目标是正确地学习类别的形状。...2.2、双注意力编码模块 解码器模块将通过跳跃连接的编码器的特征图与较低分辨率的上下文信息和空间信息的解码器块的特征图融合在一起。...双任务损失由分割损失和形状边界损失构成——分割交叉熵损失，分割dice损失和二值交叉熵形状边界损失加权系数和。 3、实验设置与结果对比 3.1、训练数据采用的是SUN09和AC17分割数据集。
批量大小（技术上称为mini-batch） - 您希望批量大到足以准确估计误差梯度，但小到足以使mini-batch随机梯度下降(SGD)可以正则化网络。...小的批量大小将会使得学习过程快速收敛，但可能会以增加噪声为代价，并可能导致优化困难。...学习率 - 学习率太低会导致收敛缓慢或陷入局部最小值的风险，而学习率太大会导致优化发散，因为存在跳过损失函数更深、但更窄部分的风险。可以考虑进行学习速率调度，在训练过程时降低学习速率。...CS231n课程有很多关于实现退火学习率的不同技术。...如CS231n课程中所讲的： 通常情况是，损失函数是数据损失和正则化损失的总和（例如，权重上的L2惩罚）。
但是在实践中，使用大批量会导致发散问题或「泛化差距」，即网络的测试准确度有时会低于在更小批量上训练的模型。最近的一些研究通过与批量大小成比例地调整学习率而实现了在大批量上的训练。...实验发现，增加批量大小就相当于降低学习率 [11]，而使用大批量进行训练还有一个额外的好处，即在训练中所要更新的总参数更少。...通过将批量大小增大为 8096，以及使用线性学习率调整，已经能在一小时内完成在 ImageNet [12] 上的训练了 [9]。...图 3：Raft 算法 9 调整批量大小 在实际训练深度神经网络时，学习率会随着训练经过多个 epoch 后而缓慢逐渐减小。...图 4：衰减学习率与增大批量大小 [11] 10 张量融合 对于 ResNet 等某些常见的模型，研究者已经观察到为梯度计算的张量的大小是相当小的。
这是较小批量和较高学习率的常见问题。 为了解决这个问题，可以使用梯度裁剪，确保梯度保持在给定阈值以下： image.png 理论研究表明，梯度裁剪有助于优化器平缓过渡损失的非平滑区域并加速收敛。...但是，原始梯度裁剪会影响训练的稳定性，并且找到一个好的阈值需要根据模型深度、批量大小和学习率进行精心调整。 Ranger21使用自适应梯度裁剪来克服这些缺点。...image.png 2.6 Stable Weight Decay AdamW 风格的权重衰减使用优化器的学习率来对衰减进行加权。...然而，实际步长不仅是学习率的函数，也是 的函数，它代表了梯度大小。...此外，在这一假设的推动下设计了一个新颖的探索-利用学习率计划。
“传统安全策略难以平衡覆盖率，和准确率和告警量过大导致运营效率低下的问题尤为突出。”...智能感知：自动捕获细微异常行为，协助业务及时止损 高级攻击手法往往缺乏显著的黑特征，传统攻击检测方案对此类恶意行为难以识别和防御，或仅能针对特定服务作风险特征适配。...此外，借助实时和离线结合的多维深度学习模型，平台能够从零散的弱威胁告警中关联挖掘出高阶安全事件，如识别异常流量中的Web攻击变种绕过等，从而发现潜在高风险行为。...基于智能感知能力，天幕在某客户的版权内容盗版、多源低频密码暴破等实践案例上都第一时间捕获了作恶者的异常行为，成功帮助客户业务及时止损，并获得客户致谢。...当前，天幕已结合AI+可视化技术升级了产品形态，提供威胁等级区分、批量告警一键处置等功能，便于运维人员高效开展威胁处置工作。
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