一，常用的内置评估指标 MeanSquaredError（平方差误差，用于回归，可以简写为MSE，函数形式为mse） MeanAbsoluteError (绝对值误差，用于回归，可以简写为MAE...，函数形式为mae) MeanAbsolutePercentageError (平均百分比误差，用于回归，可以简写为MAPE，函数形式为mape) RootMeanSquaredError...为序号编码形式) Mean (平均值) Sum (求和) https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/metrics 二，自定义品函数及使用...pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers,models,losses,metrics # 函数形式的自定义评估指标
[3.png] Wayang 的原理来自印度尼西亚的一种木偶戏，前端是一个木偶，后台表演者通过线和灵巧的手控制前端木偶去做相应的动作。...Test client 相当于木偶戏幕后的表演者，需要明确自己的测试需求是什么，设计相应的 test case；test demo 相当于前端的木偶，会根据测试端发出持续请求做相应行为调用。...Client 表演者知道需要做什么，然后让 demo 去做相应的事情。基于这个情况，声网做了进一步的提升。
01 — 笔记 前面学习知道，对于一个要研究的机器学习问题，我们先假设一个模型，这个模型带有一些未知的参数，通过一定的算法我们找到最优的参数使得损失函数最小。...用什么样的方法来评估呢？本小节讲解这一问题，后续小节还会涉及到欠拟合和过拟合的问题。 为什么要评估模型假设？Evaluating your hypothesis 先来看这样的一个问题。...一个线性回归模型的训练、测试步骤 第一步：根据训练样本找到使损失函数最小的一组参数\theta ?...因为逻辑回归得到的是0或1的概率，而线性回归得到的是连续的值，所以它们计算测试误差的函数有所不同。 第三步：误分类的误差计算。用下图这种看上去挺复杂，实际上很简单的公式来计算： ?
Keras训练网络过程中需要实时观察性能，mean iou不是keras自带的评估函数，tf的又觉得不好用，自己写了一个，经过测试没有问题，本文记录自定义keras mean iou评估的实现方法。
——门捷列夫 在计算机科学特别是机器学习领域中，对模型的评估同样至关重要。只有选择与问题相匹配的评估方法，才能快速地发现模型选择或训练过程中出现的问题，迭代地对模型进行优化。...，评估过程和混淆矩阵的计算类似： 互信息（Mutual Information） sklearn实现聚类 聚类指标： silhouette_score: 计算轮廓系数，用于评估聚类效果。...calinski_harabasz_score: 计算 Calinski-Harabasz 指数，用于评估聚类效果。...- davies_bouldin_score: 计算 Davies-Bouldin 指数，用于评估聚类效果。...目标函数、损失函数、代价函数、评价函数区别 在机器学习和优化问题中，目标函数、损失函数、代价函数都是评估和优化模型的关键概念，它们之间既有联系又有区别： 损失函数（Loss Function）：
近日，Adobe 和康奈尔大学提出了一种名为「变形木偶模板」的动画制作方法，可实现基于少量卡通角色样本生成新角色动作，和木偶动画的制作方法倒是有异曲同工之妙。...在六个动画角色的制作任务中，研究人员使用 70%-30% 的训练-测试分割比例去评估了这个新方法： 首先，评估模型重建输入帧的效果，发现其输出的结果比当前最优的光流和自编码器技术更加准确。...其次，评估登记模板（registered template）估计出的配准质量，发现其效果优于图像配准方法。 最后，证明该模型可用于数据驱动的动画制作，即合成动画帧由训练时获取的角色外观决定。...首先，用户通过分割一个参考帧来创建层级变形模板木偶；然后训练一个两阶神经网络：第一阶段学习如何扭曲木偶模板来重新设计角色外观，从而将变形木偶与输入序列中的每一帧进行匹配；第二阶段改进变形木偶的渲染结果，...层级变形木偶 ? 图 1：变形木偶。a）为每一个身体部位创建单独的网格，并标记关节（见图中圆圈）；b）将这些网格连接起来，最终网格的 UV 图像包括分割纹理图的平移版本。
在六个动画角色的制作任务中，研究人员使用 70%-30% 的训练-测试分割比例去评估了这个新方法： 首先，评估模型重建输入帧的效果，发现其输出的结果比当前最优的光流和自编码器技术更加准确。...其次，评估登记模板（registered template）估计出的配准质量，发现其效果优于图像配准方法。 最后，证明该模型可用于数据驱动的动画制作，即合成动画帧由训练时获取的角色外观决定。...首先，用户通过分割一个参考帧来创建层级变形模板木偶；然后训练一个两阶神经网络：第一阶段学习如何扭曲木偶模板来重新设计角色外观，从而将变形木偶与输入序列中的每一帧进行匹配；第二阶段改进变形木偶的渲染结果，...层级变形木偶 ? 图 1：变形木偶。a）为每一个身体部位创建单独的网格，并标记关节（见图中圆圈）；b）将这些网格连接起来，最终网格的 UV 图像包括分割纹理图的平移版本。...与 3D 建模不同，层级 2D 木偶的使用方法要简单得多，即使没有经验的用户也可以使用。
例如，在程序合成中，只有大程序空间内的少数程序可以产生正确的函数形式。然而，除非它被频繁地重采样 [25,3]，不然会导致高回报轨迹的遗漏。...我们评估了 MAPO 对自然语言弱监督程序合成的有效性 (参见第 2 节)。程序合成可以在策略优化的条件下学习泛化，同时对实际应用产生影响。...图 2：离散的表演者-学习者结构框架 论文：Memory Augmented Policy Optimization for Program Synthesis with Generalization（...提出了 3 种有效的 MAPO 训练算法：(1) 采用表演者-学习者架构，从内存内部和内存外部进行分布式采样；(2) 对内存的边际进行似然约束，加速训练；(3) 系统地搜索高回报轨迹。...我们从自然语言里评估了 MAPO 的弱监督程序合成，并着重泛化能力。
它通常包括两个(或更多)表演者在多个回合中讨论一个主题(在 c^3 数据集中一个主题平均72轮对话)，通常从10到20分钟不等。相声剧本的特点是: 1)「以幽默为导向」:旨在通过畅所欲言使观众发笑。...从实际操作角度来看，数据准备通常要比算法和模型设计更要提前，因为新模型(特别是大规模)在数据准备好之前无法很好地进行评估。 基于以上考虑，我们从互联网上收集了许多相声脚本。...任务设计 根据表演者的数量，相声通常是两个表演者之间的对话，称为“对口”，或者很少是一个单独表演者的独白，称为“单口”(就像西方的单口喜剧)，或者更少的是，更多的表演者组成的团体表演，称为“群口”。...3、「人工评估相声脚本生成质量」。可以发现原始脚本达到了最好的综合质量，这可能证明人类的创造力和幽默能力比SOTA预先训练的语言模型要好得多。
在第二阶段，训练一个木偶世界模型，该模型以视觉观察为输入，并根据指定的下游任务，整合另一个智能体提供的参考运动作为输出。...研究方法 研究人员将视觉全身人形控制，建模为一个由马尔可夫决策过程（MDP）控制的强化学习问题，该过程以元组（S，A，T，R，γ，∆）为特征， 其中S是状态，A是动作，T是环境转换函数， R是标量奖励函数...然后通过在线互动，对负责下游任务的高级木偶智能体进行训练，木偶接受状态和视觉信息输入，并输出命令供跟踪智能体执行。...两个智能体在算法上是相同的，都由以下6个组件组成： 实验 为了评估方法的有效性，研究人员提出了一种新的任务套件，使用模拟的56自由度人形机器人进行视觉全身控制，总共包含8个具有挑战性的任务，用于对比的方法包括...5个视觉控制任务都使用与线性前进速度成正比的奖励函数，而非视觉任务则奖励任何方向的位移。 上图绘制了学习曲线。结果表明，SAC和DreamerV3在这些任务上无法实现有意义的性能。
Scoring参数：使用cross-validation的模型评估工具，依赖于内部的scoring策略。见下。 Metric函数：metrics模块实现了一些函数，用来评估预测误差。见下。...该函数将metrics转换成在模型评估中可调用的对象。...下例使用定制的scorer，使用了greater_is_better参数： import numpy as np # 自定义评估函数 def my_custom_loss_func(ground_truth...predictions): diff = np.abs(ground_truth - predictions).max() return np.log(1 + diff) # 封装自定义的评估函数...、损失函数、代价函数、评价函数区别 在机器学习和优化问题中，目标函数、损失函数、代价函数都是评估和优化模型的关键概念，它们之间既有联系又有区别： 损失函数（Loss Function）： 描述了一个模型对于单个样本预测输出与真实值之间的差异
2.内容简介 作者从近50份出版物中对强化学习在金融市场中的应用情况进行了调查分析，将发展情况梳理为三类方法： 1.评论家方法 2.表演者方法 3.评论家-表演者方法 在每类方法中，从状态表示、奖励函数和智能体行动空间三个角度分析了各自的贡献
智能组件和木偶组件 如果你还不知道 木偶 组件和 智能 组件的概念，我来给你简单的讲一下，这是 React 社区里一个很成熟的概念了。...木偶 组件： 就像一个牵线木偶一样，只根据外部传入的 props 去渲染相应的视图，而不管这个数据是从哪里来的。...智能 组件： 一般包在 木偶 组件的外部，通过请求等方式获取到数据，传入给 木偶 组件，控制它的渲染。...传递给 木偶组件。...在这个 render 函数中，我们把传入的 wrapped 也就是木偶组件给包裹起来。 这样就形成了 智能组件获取数据 -> 木偶组件消费数据，这样的数据流动了。
视频中，我们可以直观感受到木偶的动作是笨拙的。 此处采用的是增强学习，但不同于Deepmind此前开发的Atari或Go，这里，需要准确描述复杂行为。...为了使操控的木偶面对不同的地形有效的学习，研究团队还开发了增强学习算法。...这样，面对复杂的环境，通过自主学习，木偶自然就会有丰富而有效的行为表现。 通过对抗模仿人类行为 再来看看下面的“群魔乱舞”。...现如今，在此系统中，最优控制和增强学习能够用来设计人形木偶的行为，并且神经网络能够存储动作行为和灵活检测多种运动模式，将这几种技术融合，可实现运动控制。...还有一些方法需要设计大量的组成因素，如成本函数。
注入属性 实例代码： 1 表演者接口：Performer.java package com.spring.test.action1; public interface Performer {...void perform() throws PerformanceException; } 2 杂技员：Juggler，继承了表演者接口 package com.spring.test.action1...(); } } } 执行结果如下： Juggler 15 beanBags 注入对象 1 例如，上面的杂技演员不仅仅会仍袋子，还会表演诗歌，那么诗歌这个对象就需要注入到表演者的构造函数中
来自谷歌的研究者发明了一种 Bling Bling 的「LED 蛋」3D 人体捕获装置：先把表演者请进「蛋」里一阵猛拍，然后进行重建和渲染，就能任意切换人物所处的环境，连光照、阴影都可以根据环境进行调整...接下来，他们利用在 60Hz 频率下获得的两种交替颜色梯度照明图像中的信息，为动态表演者生成时间上一致的光照图像。 总体流程如下： ? 图 8：Relightables 流程（第一部分）。...后者用于在实际表演过程中分割表演者。 重建 接下来，研究者将数据上传到公共存储库中，第一个阶段是生成每个「机位」的深度图、分割图和 3D 网格 [Kazhdan 和 Hoppe 2013]。...这些模块评估包括深度预测、图像分割、最优网格追踪、UV 参数化、纹理对齐等等，这一部分只简要展示几大模块的效果，更多的评估效果可参考原论文。 ?
不同的是，前面的评估函数是针对指定的一方来给出分数的，这里的评估函数是根据当前搜索节点来给出分数的。 每个人都会选取最大的分数，然后，返回到上一层节点时，会给出分数的相反数。...对于根节点，alpha为负无穷 break return beta 启发式评估函数 如果我们有一个评估函数，可以对棋局进行评估，那么每次在我下棋的时候，我就可以用这个评估函数对棋面上所有的我可能下棋的点都进行评估...，然后根据这个函数的评估值，来选择对我最有利的点落子。...当然这样两种情况在实际操作中是不会被采用的，但是在程序编写过程中却可以用来作为调试的手段，检查函数的正确性。 同时，我们定义的评估方法，也要在这两种特殊情况下有意义。...第二，启发式函数的评估值为自己的评估值减去对手的评估值。
照明在两层之间被分开，镜面照明是专门为顶层评估的，而漫射照明只是为底层评估的。 包括泪线这么一个微小细节也不能放过。...为了完美捕捉演员面部细节，技术人员会先使用Koru，一个先进的木偶操纵系统，可以捕捉多角色的表演并且支持高性能动画、布料模拟和类似应用。...在创建好木偶后，需要用演员的牙齿和牙龈的模具建立面部肌肉系统，完成面部表情人偶（数字替身），用来建立表情库。 这时就用到了Facial Tech。...值得一提的是，将面部捕捉投影到动作捕捉木偶上这一过程是可以实时观看的，计算机生成的内容和现场摄像机输入也支持现场混合进行现场观看。
我们的主要目标是模拟单个表演者的说话风格；在用户研究中，当我们用不同性别、口音或讲不同语言的说话者的语音驱动模型时，我们也能得到不错的结果。...当训练好网络后，我们通过在音频轨道滑动窗口来将网格变成动画，在每个时间步长上对网络进行独立评估。虽然网络本身没有关于前几帧动画的记忆，但是在实践中它可以生成暂时稳定的结构。...每个l层都会输出 Fl×Wl×Hl激活函数，其中Fl 是抽象特征映射的数量，Wl是时间轴的维度，Hl是共振峰周的维度。...图2.表演者不说话时动画是什么样？这些是从表演者不说话的训练集中抽取的样本帧。 情绪状态的表征 根据语音推断面部动画本身就是一个不明确任务，因为同一语音可以对应不同表情。...如表1所示，发音神经网络所有的层的激活函数后都附有情绪状态。
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