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pytorch和tensorflow的爱恨情仇之定义可训练的参数

pytorch版本：1.6.0 tensorflow版本：1.15.0 之前我们就已经了解了pytorch和tensorflow中的变量，本节我们深入了解可训练的参数-变量 接下来我们将使用sklearn...requires_grad=True使其为可训练的参数，也可以使用如下方式： params = [w_0, b_0, w_1, b_1] for param in params: param.requires_grad...，这里我们不使用pytorch自带的，而是我们自己定义的随机梯度下降。...接着是：model.parameters()：返回的是一个generator，我们之前也经常使用，通过param.data，param.data.grad来获取参数的值以及梯度 for param in...False) onehot_target = oneHotEncoder.fit_transform(target.reshape(-1,1)) print(onehot_target) 定义超参数以及可训练的参数

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为什么需要 Mini-batch 梯度下降，及 TensorFlow 应用举例

我们知道 Batch 梯度下降的做法是，在对训练集执行梯度下降算法时，必须处理整个训练集，然后才能进行下一步梯度下降。...例如 500 万的训练集，划分为每个子集中只有 1000 个样本，那么一共会有 5000 个这样的子集。同样的，对 y 也做相应的划分： ?...在 mini batch 梯度下降中，并不是每一批的成本都是下降的， 因为每次迭代都是在训练不同的子集，所以展示在图像上就是，整体走势是下降的，但是会有更多的噪音。...Stochastic gradient descent ，因为每次只对一个样本进行梯度下降，所以大部分时候是向着最小值靠近的，但也有一些是离最小值越来越远，因为那些样本恰好指向相反的方向。...数据集包含9个变量的20640个观测值， # 目标变量为平均房屋价， # 特征包括：平均收入、房屋平均年龄、平均房间、平均卧室、人口、平均占用、纬度和经度。

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开发者必看：超全机器学习术语词汇表！

梯度（gradient） 所有变量的偏导数的向量。在机器学习中，梯度是模型函数的偏导数向量。梯度指向最陡峭的上升路线。...小批量随机梯度下降（mini-batch stochastic gradient descent） 使用小批量的梯度下降算法。也就是，小批量随机梯度下降基于训练数据的子集对 梯度进行评估。...TensorFlow Serving 帮助训练模型使之可部署到产品中的平台。 测试集（test set） 数据集的子集。模型经过验证集初步测试之后，使用测试集对模型进行测试。...训练集（training set） 数据集子集，用于训练模型。可与验证集和测试集对照阅读。 真负类（true negative，TN） 被模型正确地预测为负类的样本。...V 验证集（validation set） 数据集的一个子集（与训练集不同），可用于调整超参数。可与训练集和测试集对照阅读。 W 权重（weight） 线性模型中的特征系数，或者深度网络中的边缘。

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福利 | 纵览机器学习基本词汇与概念

梯度（gradient） 所有变量的偏导数的向量。在机器学习中，梯度是模型函数的偏导数向量。梯度指向最陡峭的上升路线。...小批量随机梯度下降（mini-batch stochastic gradient descent） 使用小批量的梯度下降算法。也就是，小批量随机梯度下降基于训练数据的子集对 梯度进行评估。...TensorFlow Serving 帮助训练模型使之可部署到产品中的平台。 测试集（test set） 数据集的子集。模型经过验证集初步测试之后，使用测试集对模型进行测试。...训练集（training set） 数据集子集，用于训练模型。可与验证集和测试集对照阅读。 真负类（true negative，TN） 被模型正确地预测为负类的样本。...V 验证集（validation set） 数据集的一个子集（与训练集不同），可用于调整超参数。可与训练集和测试集对照阅读。 W 权重（weight） 线性模型中的特征系数，或者深度网络中的边缘。

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谷歌开发者机器学习词汇表：纵览机器学习基本词汇与概念

梯度（gradient） 所有变量的偏导数的向量。在机器学习中，梯度是模型函数的偏导数向量。梯度指向最陡峭的上升路线。...小批量随机梯度下降（mini-batch stochastic gradient descent） 使用小批量的梯度下降算法。也就是，小批量随机梯度下降基于训练数据的子集对 梯度进行评估。...TensorFlow Serving 帮助训练模型使之可部署到产品中的平台。 测试集（test set） 数据集的子集。模型经过验证集初步测试之后，使用测试集对模型进行测试。...训练集（training set） 数据集子集，用于训练模型。可与验证集和测试集对照阅读。 真负类（true negative，TN） 被模型正确地预测为负类的样本。...V 验证集（validation set） 数据集的一个子集（与训练集不同），可用于调整超参数。可与训练集和测试集对照阅读。 W 权重（weight） 线性模型中的特征系数，或者深度网络中的边缘。

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谷歌最新机器学习术语表，AB 测试 、混淆矩阵、决策边界……都在这里了！

检查点 (checkpoint) 一种数据，用于捕获模型变量在特定时间的状态。借助检查点，可以导出模型权重，跨多个会话执行训练，以及使训练在发生错误之后得以继续（例如作业抢占）。...凸集 (convex set) 欧几里得空间的一个子集，其中任意两点之间的连线仍完全落在该子集内。...在 TensorFlow 中，会按反向传播损失训练嵌套，和训练神经网络中的任何其他参数时一样。...最优的逻辑回归模型预测的平均概率等于训练数据的平均标签。 广义线性模型的功能受其特征的限制。与深度模型不同，广义线性模型无法“学习新特征”。 梯度 (gradient) 偏导数相对于所有自变量的向量。...在机器学习中，梯度是模型函数偏导数的向量。梯度指向最速上升的方向。 梯度裁剪 (gradient clipping) 在应用梯度值之前先设置其上限。梯度裁剪有助于确保数值稳定性以及防止梯度爆炸。

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pytorch和tensorflow的爱恨情仇之张量

pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13759451.html pytorch版本：1.6.0 tensorflow...对于常量，是不能够在声明指定其需要梯度计算的，如下所示： ?...我们也可以直接使用torch.tensor()来定义一个变量，通过指定requires_grad来标明该变量是否能够进行梯度计算并进行更新。...Variable创建的是变量。变量属于可训练参数，在训练过程中其值会持续变化，也可以人工重新赋值，而常数的值自创建起就无法改变。 ?...state是一个变量，这样是没有问题的，这样的话在训练的过程中我们就可以不断地更新参数了。 再看一个例子： ? 在这种情况下，我们仅仅只是将a指向的值改为指向b，并没有真正修改a的值。 ?

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【干货】TensorFlow 2.0官方风格与设计模式指南（附示例代码）

不再有全局 ---- TensorFlow 1.X 非常依赖于隐式的全局命名空间，当你调用tf.Variable()时，变量会被放到默认图中，就算你丢失了指向它的Python变量，它依然会存在。...()以及优化器也在隐式地为所有可训练变量计算梯度等。...TensorFlow 2.0删除了所有这些机制，而采用了默认机制：跟踪你自己的变量！如果你丢失了对某个变量的跟踪，它会被垃圾回收机制回收。...为了避免用户重写代码，当使用@tf.function时，AutoGraph会将Python结构的子集转换为TensorFlow等价物： for/while -> tf.while_loop （支持break...你并不需要使用Keras的fit() API来使用这些集成特性。 这里有一个迁移学习的例子，可以展现Keras如何轻松地收集相关变量子集。

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单路径NAS: 在四小时内设计出给定硬件内最有效的网

首先,构建一个多path的supernet,然后对于每个layer,每个候选的操作作为一个分离的可训练的path添加,如上图左所示.然后NAS解决multi-path supernet的path分布来寻求到最优的架构...一个最直观的限制就是: 在搜索的过程中随着每层layer的候选操作的数目的线性增加,可训练参数的数量也需要维持和更新,这样就引起显存爆炸的问题.目前的解决方案比如在proxy数据集上搜索, 或者在搜索过程中只更新...为了将这种表示转为可训练的参数,作者提出使用潜在变量来控制决定(e.g....一个阈值)是否选择kernel 5x5.值得注意的是,阈值的选择并非手动设置而是作为可训练参数由梯度下降法学到.特别地,为了计算阈值的梯度,将指示函数放松到了sigmoid函数....硬件特定的可微分运行损失 2.4 对于现在网络在不同硬件设备上的延时,可以通过在训练过程中加入一项延时正则,来使用梯度下降一起联合优化.

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Google 发布官方中文版机器学习术语表

梯度 (gradient) 偏导数相对于所有自变量的向量。在机器学习中，梯度是模型函数偏导数的向量。梯度指向最速上升的方向。...学习速率 (learning rate) 在训练模型时用于梯度下降的一个变量。在每次迭代期间，梯度下降法都会将学习速率与梯度相乘。得出的乘积称为梯度步长。 学习速率是一个重要的超参数。...很多机器学习框架（包括 TensorFlow）都支持将 Pandas 数据结构作为输入。请参阅 Pandas 文档。 参数 (parameter) 机器学习系统自行训练的模型的变量。...TensorFlow Serving 一个平台，用于将训练过的模型部署到生产环境。 测试集 (test set) 数据集的子集，用于在模型经由验证集的初步验证之后测试模型。 与训练集和验证集相对。...例如，您可以利用时间序列分析根据历史销量数据预测未来每月的冬外套销量。 训练 (training) 确定构成模型的理想参数的过程。 训练集 (training set) 数据集的子集，用于训练模型。

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对比TensorFlow提升树与XGBoost：我们该使用怎样的梯度提升方法

机器之心介绍了该测试与 TFBT 的原论文，且 TF 1.4 及以上的版本也可测试该提升树模型。...当他为这两个模型设置超参数 num_trees=50 和 learning_rate=0.1 后，作者不得不使用一个留出的数据子集以调整 TensorFlow 提升树的 TF Boosted Trees...准确度数值： 训练运行时： 两套配置都显示 TensorFlow 提升树的结果不能匹配 XGBoost 的性能，包括训练时间和训练准确度。.../abs/1710.11555 TF 提升树（TFBT）是一种用于分布式训练梯度提升树的新型开源框架。...在本论文中，我们介绍了另外一个可优化和可扩展的梯度提升树软件库，即 TF 提升树（TFBT），该算法库构建在 TensorFlow 框架 [1] 的顶层。

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【学术】谷歌AI课程附带的机器学习术语整理（超详细！）

---- 梯度 (gradient) 偏导数相对于所有自变量的向量。在机器学习中，梯度是模型函数偏导数的向量。梯度指向最速上升的方向。...---- 学习速率 (learning rate) 在训练模型时用于梯度下降的一个变量。在每次迭代期间，梯度下降法都会将学习速率与梯度相乘。得出的乘积称为梯度步长。 学习速率是一个重要的超参数。...很多机器学习框架（包括 TensorFlow）都支持将 Pandas 数据结构作为输入。请参阅 Pandas 文档。 ---- 参数 (parameter) 机器学习系统自行训练的模型的变量。...---- TensorFlow Serving 一个平台，用于将训练过的模型部署到生产环境。 ---- 测试集 (test set) 数据集的子集，用于在模型经由验证集的初步验证之后测试模型。...---- 训练集 (training set) 数据集的子集，用于训练模型。 与验证集和测试集相对。

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Google发布机器学习术语表 (中英对照）

最优的逻辑回归模型预测的平均概率等于训练数据的平均标签。 广义线性模型的功能受其特征的限制。与深度模型不同，广义线性模型无法“学习新特征”。 梯度 (gradient) 偏导数相对于所有自变量的向量。...在机器学习中，梯度是模型函数偏导数的向量。梯度指向最速上升的方向。 梯度裁剪 (gradient clipping) 在应用梯度值之前先设置其上限。梯度裁剪有助于确保数值稳定性以及防止梯度爆炸。...学习速率 (learning rate) 在训练模型时用于梯度下降的一个变量。在每次迭代期间，梯度下降法都会将学习速率与梯度相乘。得出的乘积称为梯度步长。 学习速率是一个重要的超参数。...很多机器学习框架（包括 TensorFlow）都支持将 Pandas 数据结构作为输入。请参阅 Pandas 文档。 参数 (parameter) 机器学习系统自行训练的模型的变量。...测试集 (test set) 数据集的子集，用于在模型经由验证集的初步验证之后测试模型。 与训练集和验证集相对。

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资料 | Google发布机器学习术语表 (中英对照）

最优的逻辑回归模型预测的平均概率等于训练数据的平均标签。 广义线性模型的功能受其特征的限制。与深度模型不同，广义线性模型无法“学习新特征”。 梯度 (gradient) 偏导数相对于所有自变量的向量。...在机器学习中，梯度是模型函数偏导数的向量。梯度指向最速上升的方向。 梯度裁剪 (gradient clipping) 在应用梯度值之前先设置其上限。梯度裁剪有助于确保数值稳定性以及防止梯度爆炸。...学习速率 (learning rate) 在训练模型时用于梯度下降的一个变量。在每次迭代期间，梯度下降法都会将学习速率与梯度相乘。得出的乘积称为梯度步长。 学习速率是一个重要的超参数。...很多机器学习框架（包括 TensorFlow）都支持将 Pandas 数据结构作为输入。请参阅 Pandas 文档。 参数 (parameter) 机器学习系统自行训练的模型的变量。...测试集 (test set) 数据集的子集，用于在模型经由验证集的初步验证之后测试模型。 与训练集和验证集相对。

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【官方中文版】谷歌发布机器学习术语表（完整版）

梯度 (gradient) 偏导数相对于所有自变量的向量。在机器学习中，梯度是模型函数偏导数的向量。梯度指向最速上升的方向。...学习速率 (learning rate) 在训练模型时用于梯度下降的一个变量。在每次迭代期间，梯度下降法都会将学习速率与梯度相乘。得出的乘积称为梯度步长。 学习速率是一个重要的超参数。...很多机器学习框架（包括 TensorFlow）都支持将 Pandas 数据结构作为输入。请参阅 Pandas 文档。 参数 (parameter) 机器学习系统自行训练的模型的变量。...例如，根据之前观看过的一系列视频对观看的下一个视频进行预测。 会话 (session) 维持 TensorFlow 程序中的状态（例如变量）。...TensorFlow Serving 一个平台，用于将训练过的模型部署到生产环境。 测试集 (test set) 数据集的子集，用于在模型经由验证集的初步验证之后测试模型。

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Google发布机器学习术语表 (包括简体中文)

最优的逻辑回归模型预测的平均概率等于训练数据的平均标签。 广义线性模型的功能受其特征的限制。与深度模型不同，广义线性模型无法“学习新特征”。 梯度 (gradient) 偏导数相对于所有自变量的向量。...在机器学习中，梯度是模型函数偏导数的向量。梯度指向最速上升的方向。 梯度裁剪 (gradient clipping) 在应用梯度值之前先设置其上限。梯度裁剪有助于确保数值稳定性以及防止梯度爆炸。...学习速率 (learning rate) 在训练模型时用于梯度下降的一个变量。在每次迭代期间，梯度下降法都会将学习速率与梯度相乘。得出的乘积称为梯度步长。 学习速率是一个重要的超参数。...很多机器学习框架（包括 TensorFlow）都支持将 Pandas 数据结构作为输入。请参阅 Pandas 文档。 参数 (parameter) 机器学习系统自行训练的模型的变量。...TensorFlow Serving 一个平台，用于将训练过的模型部署到生产环境。 测试集 (test set) 数据集的子集，用于在模型经由验证集的初步验证之后测试模型。

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干货 | Google发布官方中文版机器学习术语表

最优的逻辑回归模型预测的平均概率等于训练数据的平均标签。 广义线性模型的功能受其特征的限制。与深度模型不同，广义线性模型无法「学习新特征」。 梯度 (gradient) 偏导数相对于所有自变量的向量。...在机器学习中，梯度是模型函数偏导数的向量。梯度指向最速上升的方向。 梯度裁剪 (gradient clipping) 在应用梯度值之前先设置其上限。梯度裁剪有助于确保数值稳定性以及防止梯度爆炸。...学习速率 (learning rate) 在训练模型时用于梯度下降的一个变量。在每次迭代期间，梯度下降法都会将学习速率与梯度相乘。得出的乘积称为梯度步长。 学习速率是一个重要的超参数。...很多机器学习框架（包括 TensorFlow）都支持将 Pandas 数据结构作为输入。请参阅 Pandas 文档。 参数 (parameter) 机器学习系统自行训练的模型的变量。...TensorFlow Serving 一个平台，用于将训练过的模型部署到生产环境。 测试集 (test set) 数据集的子集，用于在模型经由验证集的初步验证之后测试模型。 与训练集和验证集相对。

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机器学习术语表机器学习术语表

最优的逻辑回归模型预测的平均概率等于训练数据的平均标签。 广义线性模型的功能受其特征的限制。与深度模型不同，广义线性模型无法“学习新特征”。 梯度 (gradient) 偏导数相对于所有自变量的向量。...在机器学习中，梯度是模型函数偏导数的向量。梯度指向最速上升的方向。 梯度裁剪 (gradient clipping) 在应用梯度值之前先设置其上限。梯度裁剪有助于确保数值稳定性以及防止梯度爆炸。...学习速率 (learning rate) 在训练模型时用于梯度下降的一个变量。在每次迭代期间，梯度下降法都会将学习速率与梯度相乘。得出的乘积称为梯度步长。 学习速率是一个重要的超参数。...很多机器学习框架（包括 TensorFlow）都支持将 Pandas 数据结构作为输入。请参阅 Pandas 文档。 参数 (parameter) 机器学习系统自行训练的模型的变量。...TensorFlow Serving 一个平台，用于将训练过的模型部署到生产环境。 测试集 (test set) 数据集的子集，用于在模型经由验证集的初步验证之后测试模型。 与训练集和验证集相对。

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Google发布的机器学习术语表 (中英对照）

最优的逻辑回归模型预测的平均概率等于训练数据的平均标签。 广义线性模型的功能受其特征的限制。与深度模型不同，广义线性模型无法“学习新特征”。 梯度 (gradient) 偏导数相对于所有自变量的向量。...在机器学习中，梯度是模型函数偏导数的向量。梯度指向最速上升的方向。 梯度裁剪 (gradient clipping) 在应用梯度值之前先设置其上限。梯度裁剪有助于确保数值稳定性以及防止梯度爆炸。...学习速率 (learning rate) 在训练模型时用于梯度下降的一个变量。在每次迭代期间，梯度下降法都会将学习速率与梯度相乘。得出的乘积称为梯度步长。 学习速率是一个重要的超参数。...很多机器学习框架（包括 TensorFlow）都支持将 Pandas 数据结构作为输入。请参阅 Pandas 文档。 参数 (parameter) 机器学习系统自行训练的模型的变量。...测试集 (test set) 数据集的子集，用于在模型经由验证集的初步验证之后测试模型。 与训练集和验证集相对。

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5 个原则教你Debug神经网络

：破译单个神经元或一组神经元的激活函数； 基于梯度的方法：在训练模型时，操作由前向或后向通道形成的梯度。...Tensorflow - https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/exponential_decay PyTorch - https:/...Batch 标准化（normalization ）：用于标准化每层的输入，以对抗内部协变量移位问题。...正则化：对于构建可推广模型至关重要，因为它增加了对模型复杂性或极端参数值的惩罚。同时，它显著降低了模型的方差，并且不显著增加偏差。 Dropout：是另一种规范网络以防止过度拟合的技术。...在训练时，以某个概率 p（超参数）保持神经元活动来实现丢失，否则将其设置为 0。结果，网络必须在每个训练 batch 中使用不同的参数子集，这减少了特定参数的变化而变得优于其他参数。 5.

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