人脸图像经过骨干网生成4096维特征向量，其继续经过多个全连接层形成实例级表示（Instance-based Representation）和多个组感知的表示（Group-aware Representations...流程如此，但关键是训练时组决策网络（Group Decision Network）如何自发的对样本生成不同组的概率。...这个过程其实是网络在聚类（把样本归到某一类），作者基于一种简单的假设，即认为当有大量样本时，样本应该总体呈均匀分布，所以每个类的样本个数应该尽量平衡。...所以作者使用期望归一化（Expectation-Normalized Probability）技术对softmax后得到的大量样本的组概率进一步处理，使得各个类别尽量样本平衡。...事实上，作者使用了 8 卡同步训练，每卡mini-batch大小为128，而概率期望归一化时不仅考虑当前的8x128个样本，还考虑前32到128个batch的样本，所以每次归一化最小样本数8x128x32
小样本学习任务的重点是如何通过在辅助集上的进行学习，使得在面对新的任务时，仅仅通过支撑集的少量样本，就能够完成对查询集的识别和分类。...代表方法有 ProtoNet[6]，RelationNet[7]，DN4[8]等。 图 1. 小样本学习方法分类，(a) 基于微调的方法；(b) 基于元学习的方法；(c) 基于度量的方法....对于问题 2，我们发现如果使用和 RFS 相同预训练的网络，在测试时直接采用使用欧氏距离的 ProtoNet，RFS 的效果的确是更好一些的。...但是当 ProtoNet 使用了 L2 归一化后，即改成使用余弦距离后，结果反而要比 RFS 高，因此得出一个有意思的结论：在测试阶段进行微调可能并没有那么重要，相反 L2 归一化可能起了更加重要的作用...同时，我们也对小样本学习中预训练和 episodic training 的作用进行了深入的思考，肯定了预训练的价值，也证明了 episodic training 的必要性，同时也强调了 L2 归一化在小样本学习中的作用
最常用的归一化方法有以下两种： 线性函数归一化：对原始数据进行线性变换，将结果映射到 [0, 1] 的范围 零均值归一化：将原始数据映射到均值为 0，标准差为 1 的分布上 在实际应用中，通过梯度下降法求解的模型通常是需要归一化的...根据余弦距离的定义，有： 由于 ，因此 恒成立，当且仅当 （方向相同）时等号成立。 对称性。根据余弦距离的定义，有： 因此余弦距离满足对称性 三角不等式。...上述两类方法都是基于划分训练集和验证集进行模型评估的，当样本规模较小时，将样本集进行划分会进一步减小训练集，可能影响模型的训练效果。自助法是一种可以维持训练集样本规模的验证方法，其基于自助采样法。...一个样本在一次抽样过程中未被抽中的概率为 ， 次抽样均未抽中的概率为 ，当 趋于无穷大时，概率为 。...根据重要极限 ，我们有： 因此，当样本数很大时，大约有 36.8% 的样本从未被选择过，可作为验证集。 06 超参数调优 问题：超参数有哪些调优方法？
在这里，我们遵循[1]，并根据物品受欢迎程度将物品分为十组。组ID越大，表示该组包含的热门物品越多。（2）我们还报告了不同流行度物品组的性能（图右上）。...当太小时，由于指数函数的爆炸性质，上的差异将被放大，并且正实例通常获得比负实例大得多的logits(\eg )，梯度会消失。相反，当太大时，不会表现出太大的差异。...我们有目标的下界为： 当下列条件成立时，梯度目标达到上限的最优值： 有了引理二的上界约束，我们进一步有： 引理三：令 (或者 ) 分别为所有样本 的分布(或者正样本的分布)....假设分布和 具有次指数尾，使得以下条件适用于一些 ： 当 , 它可以近似为: 当接近时(附录证明了此假设的有效性），表达式可以简化为： 在这里，我们对分布做了一个假设，即和是收敛的，并且分布的尾部衰减至少与指数衰减一样快...2） 将用户随机分为四组，给予各组依次添加假正样本（分别为10%，20%，30%，40%）。
当批量等于 8 时，BN 模型的图像识别率跌至 50% 以下。 BN 导致性能下降？ BN（批归一化）是一种归一化方法。归一化一般指把数据的分布变成一个均值为 0 和方差为 1 的分布。...既然 BN 在小批量当中效果变差，我们能否避免使用小批量进行训练呢？ 为什么需要小批量学习？ 原因有两点。...然而，如前面的图所示，网络训练时的样本数量减少（小批量），使训练变得困难。总体来说，批量越小，训练过程越不稳定。Facebook 提出的组归一化（GN）正是为了解决上述问题。...前面提到的 ResNet 和 DenseNet 也可以归为这种结构。在一个子网络里，可以有多个 BN 层。换句话说，一个神经网络可以有上百个 BN 层。 我们称一个 BN 所在的层为一个归一化层。...如最前面的图所示，当批量逐渐减小时，SN 的识别率保持最优。 SN 与 GN 的比较 组归一化 GN 是由 Facebook 何恺明等最新提出的归一化方法。
目录 1、线性回归(有监督值预测算法模型) 2、贝叶斯(有监督的基于概率的分类算法模型) 3、KNN最邻近算法(有监督的分类算法) 4、K-Means算法(无监督聚类算法) 5、逻辑回归算法(线性回归分析有监督分类模型...误差优化方法有最小二乘法和梯度下降法； 通过求导的方式可以确定Θ值，由于Θ是一组值，无法确定其中的Θ₀和Θ₁的值，即正向求导无法求得答案，则可以使用梯度下降的方法求Θ₀和Θ₁的值，梯度下降法又分为随机梯度下降法和批量梯度下降法...当有更多额外特征时： ? 可以得到概率如下： ? 拉普拉斯估计： ?...； 该算法在分类时有个不足是当样本数量不平衡时，如果一个类别的样本数量很大，而其它类别的样本数量很小时，有可能导致当输入一个新的样本时该样本的K个邻居中类别数量较多的样本占多数，从而导致该结果很大可能性是数量多的类别...该算法还有一个不足是当某些值的数值大小特别大时可能会对距离的计算产生影响，为防止某一维度的数据对距离的计算有影响，保证多个维度的特征是等权重的，且最终结果不能被数据的大小影响，则可以将各个维度数据的数值进行归一化
(王可以往斜前或斜后方向移动一格) 1.5 闵式距离 闵氏距离不是一种距离，而是一组距离的定义，是对多个距离度量公式的概括性的表述。...其中p是一个变参数： 当 p=1 时，就是曼哈顿距离； 当 p=2 时，就是欧氏距离； 当 p→∞ 时，就是切比雪夫距离。 根据 p 的不同，闵氏距离可以表示某一类/种的距离。...1.6 小结 欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离是最常用的距离 闵式距离是一组距离的度量，当 p = 1 时代表曼哈顿距离，当 p = 2 时代表欧式距离，当 p = ∞ 时代表切比雪夫距离...归一化和标准化 2.1 为什么做归一化和标准化 样本中有多个特征，每一个特征都有自己的定义域和取值范围，他们对距离计算也是不同的，如取值较大的影响力会盖过取值较小的参数。...因此，为了公平，样本参数必须做一些归一化处理，将不同的特征都缩放到相同的区间或者分布内。 2.2 归一化 通过对原始数据进行变换，把数据映射到(默认为[0,1])之间。
在这里，我们遵循[1]，并根据物品受欢迎程度将物品分为十组。组ID越大，表示该组包含的热门物品越多。（2）我们还报告了不同流行度物品组的性能（图右上）。...当太小时，由于指数函数的爆炸性质，上的差异将被放大，并且正实例通常获得比负实例大得多的logits(\eg )，梯度会消失。相反，当太大时，不会表现出太大的差异。...： E_u[\sum\limits_{i\in N_u}{p_{ui}(\tau)}]=\frac{1}{2} 有了引理二的上界约束，我们进一步有： 引理三：令 (或者 ) 分别为所有样本 的分布...+ \sqrt {{{({\mu ^ + } - \mu )}^2} + 2(\sigma _ + ^2 - {\sigma ^2})\log (\frac{{nm}}{{2|D|}})} }} 当接近时...2） 将用户随机分为四组，给予各组依次添加假正样本（分别为10%，20%，30%，40%）。
/knowledge.html 聚类是典型的无监督学习问题，其目标是将样本集划分成多个类，保证同一类的样本之间尽量相似，不同类的样本之间尽量不同，这些类称为簇（cluster）。...与有监督的分类算法不同，聚类算法没有训练过程，直接完成对一组样本的划分。 聚类是数据分析中最常用的技术之一，应用领域包括统计，计算机科学，生物，社会科学，心理学等。...在要处理经验数据的几乎所有科学领域，我们都需要通过鉴别数据中相似的样本所构成的分组来建立对数据的直观映像。...基于图的算法把样本数据看作图的顶点，根据数据点之间的距离构造边，形成带权重的图，然后通过对图进行处理来完成算法所需的功能。...为样本集构造邻接图 对于如何从一组数据点x1,...,xn计算出两点间的相似度Sij或距离dij从而构造出一个图，有几种不同的典型方案。
特征经过归一化或者标准化处理之后对于模型训练的好处有： 提升模型精度。 因为使不同量纲的特征处于同一数值量级，减少方差大的特征的影响。在KNN中，我们需要计算待分类点与所有实例点的距离。...这样的好处就是在进行特征提取时，忽略掉不同特征之间的一个度量，而保留样本在各个维度上的信息（分布）。 ?...虽然这样样本会失去原始的信息，但这防止了归一化前直接对原始数据进行梯度下降类似的优化算法时最终解被数值大的特征所主导。归一化之后，各个特征对目标函数的影响权重是一致的。...但对于决策树模型则并不适用，以C4.5为例，决策树在进行节点分裂时主要依据数据集D关于特征x的信息增益比，而信息增益比跟特征是否经过归一化是无关的，因为归一化并不会改变样本在特征 上的信息增益。...最小，熵 的计算方式见式上边的两个公式 3、当划分后的熵大于设置的阈值且小于指定的数据分组个数时，递归对 、 执行步骤2中的划分 6、基于用户是否点击和信息熵对商品价格进行离散化 接下来通过一个实例看一下如何基于信息熵对数据进行离散化
无量纲化使不同规格的数据转换到同一规格。常见的无量纲化方法有标准化和归一化。 数据标准化的原因： 某些算法要求样本具有零均值和单位方差； 需要消除样本不同属性具有不同量级时的影响。...归一化有可能提高精度； 数量级的差异将导致量级较大的属性占据主导地位，从而与实际情况相悖（比如这时实际情况是值域范围小的特征更重要）； 数量级的差异将导致迭代收敛速度减慢； 当使用梯度下降法寻求最优解时...缺点： 这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义； MaxAbsScaler与先前的缩放器不同，绝对值映射在[0,1]范围内。...如果是基于参数的模型或者基于距离的模型，因为需要对参数或者距离进行计算，都需要进行归一化。 一般来说，建议优先使用标准化。对于输出有要求时再尝试别的方法，如归一化或者更加复杂的方法。...Aij：第i区间第j类的实例的数量；Eij：Aij的期望频率（=(Ni*Cj)/N），N是总样本数，Ni是第i组的样本数，Cj是第j类样本在全体中的比例； 阈值的意义 类别和属性独立时,有90%的可能性
在作业中，他还提供了一个标准化的矢量代码设计样本，这样你就可以很方便的应用到自己的应用中了。...吴恩达展示了为什么归一化可以通过绘制等高线图（contour plots）的方式加速优化步骤。他详细讲解了一个案例，在归一化和非归一化等高线图上梯度下降样本进行迭代。...基本思想是执行一些控件，这些控件一次只作用于算法性能的单一组件。例如为了解决偏差问题，你可以使用更大的网络或更多的鲁棒优化技术。你希望这些控件只影响偏差而不会影响其他如较差泛化等问题。...总而言之，当两项任务具有相同的输入特征时，而且当你尝试学习的任务比你正在尝试训练的任务有更多的数据时，迁移学习是有效的。 心得20：何时使用多任务学习？...多任务学习迫使一个单一的神经网络同时学习多个任务（而不是每个任务都有一个单独的神经网络）。
1 什么是归一化/标准化 Normalization是一个统计学中的概念，我们可以叫它归一化或者规范化，它并不是一个完全定义好的数学操作(如加减乘除)。...不过以上的归一化方法有个非常致命的缺陷，当X最大值或者最小值为孤立的极值点，会影响性能。 2....2 Batch Normalization 1、基本原理 现在一般采用批梯度下降方法对深度学习进行优化，这种方法把数据分为若干组，按组来更新参数，一组中的数据共同决定了本次梯度的方向，下降时减少了随机性...接下来，求取mini-batch的方差： ? 这样我们就可以对每个元素进行归一化。 ?...研究表明对于ResNet类模型在ImageNet数据集上，batch从16降低到8时开始有非常明显的性能下降，在训练过程中计算的均值和方差不准确，而在测试的时候使用的就是训练过程中保持下来的均值和方差。
estimateSizeFactors(dds) 时生成的数字相同。...我们看到较大的大小因子对应于具有较高测序深度的样本，这是有道理的，因为要生成我们的归一化计数，我们需要将计数除以大小因子。这解释了样本之间测序深度的差异。...您可能期望归一化后样本中的计数完全相同。然而，DESeq2 还在归一化过程中考虑了 RNA 组成。...这样，具有相同均值的基因的离散估计将仅基于它们的方差而不同。因此，离散估计反映了给定平均值的基因表达的方差。下面，有一个离散图，其中每个黑点都是一个基因，离散是针对每个基因的平均表达绘制的。...图片当样本量较小时，该曲线可以更准确地识别差异表达的基因，并且每个基因的收缩强度取决于：基因离散离曲线有多近样本量（更多样本 = 更少收缩）这种收缩方法对于减少差异表达分析中的误报尤为重要。
estimateSizeFactors(dds) 时生成的数字相同。...我们看到较大的大小因子对应于具有较高测序深度的样本，这是有道理的，因为要生成我们的归一化计数，我们需要将计数除以大小因子。这解释了样本之间测序深度的差异。...您可能期望归一化后样本中的计数完全相同。然而，DESeq2 还在归一化过程中考虑了 RNA 组成。...这样，具有相同均值的基因的离散估计将仅基于它们的方差而不同。因此，离散估计反映了给定平均值的基因表达的方差。 下面，有一个离散图，其中每个黑点都是一个基因，离散是针对每个基因的平均表达绘制的。...Shrink 当样本量较小时，该曲线可以更准确地识别差异表达的基因，并且每个基因的收缩强度取决于： 基因离散离曲线有多近 样本量（更多样本 = 更少收缩） 这种收缩方法对于减少差异表达分析中的误报尤为重要
；Deep 部分为 MLP，输入为 Embedding 后的离散型特征和归一化后的连续型特征，可以泛化学习到样本中多个特征之间与目标看不到的潜在关联。...如我们的排序模型设置了一个实验，多个分桶，有2%、5%、10%流量的三个对照组，模型上线时从2%开始逐步扩量进行效果对比验证。 ? 6....对此，我们基于代码 Debug 的思想，把调试放在程序正式发布前，我们做了推荐 Debug 系统，在实验上线前就可以通过 Debug 系统进行效果验证及中间环节验证。...交叉特征有：item 标签与用户标签的匹配度。 2. 特征处理 直接使用原始特征不易于模型拟合，所以传入模型后还需要进一步处理，具体包括：异常值处理、归一化和等频分桶。...bias 通过模型训练学到，当出现异常值时，特征值默认等于 bias。
经验表明，平坦最小值通常和模型泛化能力有一定的关系，当一个模型收敛到一个平坦的局部最小值时，其鲁棒性会更好（具备良好的泛化能力），因此理想的局部最小值应该是平坦的。 ?...当参数处于尖锐最小值或鞍点附近时，增大学习率有助于逃离该点；当参数处于平坦最小值附近时，增大学习率依然有可能在该平坦最小值的「吸引域」内。...为了避免这种情况，当梯度的模大于一定阈值时，就对梯度进行截断，称为「梯度截断」（Gradient Clipping）。一般的截断方式有以下几种： 「按值截断」。...一般而言，批量归一化是一种更好的选择，而当小批量样本数量比较小或网络结构不满足要求时，可以选择层归一化。 1.5.3 权重归一化 权重归一化就是对神经网络的连接权重而非神经元输出进行归一化。...最简单的方法是设置一个固定的概率 ，对每一个神经元都以概率 来判定要不要保留，对于一个神经层 ，我们引入一个掩蔽函数 使得 ，掩蔽函数的定义为： 当训练阶段时当测试阶段时 其中
---- 1、为什么需要对数值类型的特征做归一化? 简单理解 为了消除数据特征之间的量纲影响，我们需要对特征进行归一化处理，使得不同指标之间具有可比性。...总结：K-Means计算模型需要相同量纲的数据，但业务上提供的数据量纲不同，所以需要统一量纲（归一化） 有哪些归一化方式 对数值类型的特征做归一化可以将所有的特征都统一到一个大致相同的数值区间内...最常用的方法主要有以下两种。 ? 我们也可以根据业务特点，自定义归一化逻辑，就像我们在开发挖掘型标签时，为了执行归一化给RFM打分。 深入理解为什么要归一化 ?...优点： 解决聚类问题的经典算法，简单、快速 当处理大数据集时，该算法保持可伸缩性和高效率 当簇近似为高斯分布时，它的效果较好 时间复杂度近于线性，适合挖掘大规模数据集 缺点： 必须事先给出k（一般刚开始难以估计...当k小于真实聚类数时，由于k的增大会大幅增加每个簇的聚合程度，故SSE的下降幅度会很大，而当k到达真实聚类数时，再增加k所得到的聚合程度回报会迅速变小，所以SSE的下降幅度会骤减，然后随着k值的继续增大而趋于平缓
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