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深度学习-回归问题

深度学习-回归问题 概述 数据：波士顿房价数据集（类似的数据集在R中也存在） 已知当时郊区的一些数据点，比如犯罪率、当地房产税率等 包含404个训练样本，102个测试样本 目标：预测房价中位数 代码 from...fold # 1 processing fold # 2 processing fold # 3 2.4407541155815125 结果显示平均房价差2.553，相当于2553美元 # 对模型参数进行调整...# 这里是列表循环式，相当于循环，对MAE群均值 average_mae_history = [ np.mean([x[i] for x in all_mae_histories])...，MAE是减小的 ?...最终在测试集上，与实际价格差2826元 102/102 [==============================] - 0s 122us/step 2.837068557739258 结束语 三次的深度学习基本涵盖了神经网络的基础内容

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【深度学习】使用 PyTorch 实现回归问题

在这篇博文中，我们将探讨线性回归的概念以及如何使用 PyTorch 实现它。回归是一种基本的统计建模技术，用于建立因变量与一个或多个自变量之间的关系。...我们将使用 PyTorch（一种流行的深度学习框架）来开发和训练线性回归模型。...f"feature_{i+1}" for i in range(data[0].shape[1])]) df["target"] = data[1] PyTorch 基础知识 PyTorch 是一个功能强大的开源深度学习框架...我们可以使用load_state_dict()方法加载保存的模型并对新数据进行预测。...我们学习了如何准备数据集、构建线性回归模型、使用梯度下降优化训练模型并评估其性能。PyTorch 的灵活性和广泛的功能使其成为开发和训练各种机器学习模型的强大工具。

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深度学习中的batch大小对学习效果有何影响？

谈谈深度学习中的Batch_Size Batch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数，涉及诸多矛盾，下面逐一展开。 首先，为什么需要有 Batch_Size 这个参数？...其二，由于不同权重的梯度值差别巨大，因此选取一个全局的学习率很困难。 Full Batch Learning 可以使用Rprop 只基于梯度符号并且针对性单独更新各权值。...使用在线学习，每次修正方向以各自样本的梯度方向修正，横冲直撞各自为政，难以达到收敛。 ? 优化示意图 可不可以选择一个适中的 Batch_Size 值呢？...Batch_Size 增大到一定程度，其确定的下降方向已经基本不再变化。 调节 Batch_Size 对训练效果影响到底如何？ 这里跑一个 LeNet 在 MNIST 数据集上的效果。...MNIST 是一个手写体标准库，我使用的是 Theano 框架。这是一个 Python 的深度学习库。

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深度学习中学习率和batchsize对模型准确率的影响

学习率直接影响模型的收敛状态，batchsize则影响模型的泛化性能，两者又是分子分母的直接关系，相互也可影响，因此这一次来详述它们对模型性能的影响。 2. 学习率如何影响模型性能？...2.2、学习率变换策略对模型性能的影响 学习率在模型的训练过程中很少有不变的，通常会有两种方式对学习率进行更改，一种是预设规则学习率变化法，一种是自适应学习率变换方法。...从上面的结果可以看出，对于采用非自适应学习率变换的方法，学习率的绝对值对模型的性能有较大影响，研究者常使用step变化策略。...Batchsize如何影响模型性能？ 3.1 谈谈深度学习中的 Batch_Size Batch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数。 首先，为什么需要有 Batch_Size 这个参数？...如果真的要衰减，可以尝试其他办法，比如增加batch size，学习率对模型的收敛影响真的很大，慎重调整。 参考 【AI不惑境】学习率和batchsize如何影响模型的性能？

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【深度学习】回归问题损失函数——均方误差（MSE）

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 神经网络模型的效果以及优化的目标是通过损失函数（loss function）来定义的。...下面主要介绍适用于分类问题和回归问题的经典损失函数，并通过TensoFlow实现这些损失函数。...分类问题请参考：【分类问题损失函数——交叉熵】 回归问题解决的是对具体数值的预测，比如房价预测、销量预测等等，解决回归问题的神经网络一般只有一个输出节点，这个节点的输出值就是预测值。...本文主要介绍回归问题下的损失函数——均方误差（MSE，mean squared error）。...{n} MSE(y,y′)=n∑i=1n​(yi​−yi′​)2​ 其中， y i y_i yi​为一个batch中第 i 个数据的正确答案， y i ′ y’_i yi′​为神经网络给出的预测值。

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深入剖析深度学习中Batch Size大小对训练过程的影响

来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/83626029 已授权转载，如需转载请联系作者 之前面试过程中被问到过两个问题： （1）深度学习中batch size的大小对训练过程的影响是什么样的...bn的文章里专门探讨），先给个自己当时回答的答案吧（相对来说学究一点）： (1) 不考虑bn的情况下，batch size的大小决定了深度学习训练过程中的完成每个epoch所需的时间和每次迭代(iteration...由于目前主流深度学习框架处理mini-batch的反向传播时，默认都是先将每个mini-batch中每个instance得到的loss平均化之后再反求梯度，也就是说每次反向传播的梯度是对mini-batch...-------------------------------通俗版回答------------------------------- 那么我们可以把第一个问题简化为一个小时候经常玩的游戏： 深度学习训练过程...而本次实验中反向的过程要比正向的过程时间消耗大得多，所以batch size的大小对完成每个iter所需的耗时影响不大。）

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『知乎作答』简析调参对深度学习模型的性能影响

选自本人知乎对于：求问:调参是否能对深度学习模型的性能有极大提升？...的回答 具体内容如下： ZFNet可以去了解一下，处于Alex Net和VGG Net之间的结构，2013年的Image Net冠军。相较于Alex Net修改了些参数。...其实 VGG也算Alex调参出来的 从上述图表中可以发现，越简单网络调参提升越大。这基本有两个原因造成，1，简单网络可以优化的空间多，2，简单网络成绩一般，比较容易提升。...其实ResNet V2，也算通过V1调参优化出来的，提升就没有多么明显了。 但是其实个人ResNet V2贡献更大，虽然提升效果一般，但是提出了一种通用提升残差块方法，应用更加广泛。

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＜script＞ 脚本以及 ＜link＞ 标签对 DOM 解析渲染的影响

script脚本对DOM的影响当HTML解析器解析HTML，如果遇到script标签，普通的script标签会暂停对DOM解析渲染，因为该脚本可能会修改DOM。...link标签对DOM的影响1、link标签不会阻塞DOM解析但会阻塞DOM渲染link标签并不阻塞DOM的解析，但会阻塞DOM的渲染。...CSS资源时阻止了页面渲染2、link标签会阻塞JS执行JS运行时，有可能会请求样式信息，如果此时还没有加载和解析样式，js就有可能会得到错误的回复，产生很多问题。...@import会影响浏览器的并行下载，使得页面在加载时增加额外的延迟，增添了额外的往返耗时，而且多个@import可能会导致下载顺序紊乱。...无法使用@import的方式插入样式兼容性：@import是 CSS2.1提出的语法，老版本的浏览器可能不支持；link标签作为 HTML 元素，不存在兼容性问题。

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Python深度学习精华笔记4：基于Keras解决回归问题

公众号：机器学习杂货店作者：Peter编辑：Peter持续更新《Python深度学习》一书的精华内容，仅作为学习笔记分享。图片本文是第4篇：基于Keras解决深度学习中的回归问题。...Keras内置数据集回归问题中使用的是内置的波士顿房价数据集。...，对数据进行标准化是非常重要的，主要有以下原因：消除量纲影响：不同特征的数值大小可能相差很大，例如重量和价格。...提高模型性能：标准化可以使数据分布更加均匀，避免出现极端值或离群点。这有助于提高模型的泛化能力和性能。 因此，对数据进行标准化是机器学习中一个重要的预处理步骤，可以提升模型的训练效果和预测性能。...首先求出训练集的均值和标准差，进行标准化；再使用训练集的均值和标准差对测试集进行标准化。

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$mathcal{Y}$-Tuning: 通过对标签表征进行微调的深度学习新范式

，从标题上就吸引了我的注意，不同于Fine-Tuning、Adapter-Tuning、Prompt-Tuning，这篇文章的创新之处在于，不调整输入文本特征与大规模预训练模型的参数，仅通过学习标签的特征...，以往很少见到论文去学习标签的特征。...实际上每个标签都可以用多个向量来表示，作者也做了一个对比实验，研究每个标签用多个向量来表示会对结果产生什么影响 有很多方法将标签y映射为一个向量，例如从Vocabulary、均匀分布、token embedding...FineTune相比，毕竟可训练的参数少了那么多，训练所需的算力也不是一个数量级的 个人总结 本文提出的\mathcal{Y}-Tuning思路非常有意思，传统思路是对输入句子进行学习，使其输出向量靠近标签的分布...；而这篇文章正好相反，对标签进行学习。

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27个问题测试你对逻辑回归的理解

逻辑回归可能是最常用的解决所有分类问题的算法。这里有27个问题专门测试你对逻辑回归的理解程度。 1)判断对错:逻辑回归是一种有监督的机器学习算法吗?...A)是 B)不是 答案: A 逻辑回归是一种有监督的学习算法，因为它使用真正的标签进行训练。当你训练模型时，监督学习算法应该有输入变量(X)和目标变量(Y)。 2)判断对错:逻辑回归主要用于回归吗?...7)分析逻辑回归性能的一个很好的方法是AIC准则，它类似于线性回归中的R-Squared。 以下关于AIC的哪一种说法是对的?...A)线性回归误差值必须是正常分布的但在逻辑回归的情况下并非如此。 B)逻辑回归误差值必须是正常分布的但是在线性回归的情况下并非如此。 C)线性回归和逻辑回归误差值必须是正常分布的。...D)线性回归和逻辑回归误差值都不是正常分布的。

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【机器学习】--回归问题的数值优化

一、前述 回归问题求解时梯度下降由于样本数据的多样性，往往对模型有很大的影响，所以需要对样本数据做一些优化 二、归一化 1、背景 各个维度的输入如果在数值上差异很大，那么会引起正确的w在各个维度上数值差异很大...这样找寻w的时候，对各个维度的调整基本上是按照同一个数量级来进行调整的。因此需要归一化。...2、归一化方法 • 归一化的一种方法：最大值最小值法 • 缺点是抗干扰能力弱 • 受离群值得影响比较大 • 中间容易没有数据 归一化的一种方法：方差归一化 • 优点是抗干扰能力强，和所有数据都有关 ....使数量级在一个量级 • 缺点是最终未必会落到0到1之间 • 牺牲归一化结果为代价提高稳定 归一化的一种方法：均值归一化 3、案例分析一 ? 优化方法：方差归一化 结果： ? ? ?...解决办法：尽可能让X的各个维度上取值有正有负。 均值归一化，每个数量减去平均值。 ?

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探讨一些在机器学习上对你有影响的问题

会造成影响的一些问题 前文我们已经说过了对那些会对你造成影响的问题进行探讨是十分有必要的，其中影响最大的问题就是探讨后的结果是否会直接影响到你的生活。...对结果的好奇更有可能激励你去学习新事物或者其他不同的方法，这使得你更加深入的探讨问题的定义并且写出你的发现。因为你对结果格外的好奇，你也将会更加认真地对待这个项目。 你不能选择太过陈旧的问题。...研究的问题：确定一个你需要解决的问题并从它开始，这个问题需要阐明你为之所需要收集的数据以及这个问题的答案会对你造成什么影响。...在接下来的部分中，我们将探讨在你生活中的三个你可能会使用到机器学习进行调查的领域。 家庭生活中的机器学习 在你的生活中有可以用机器学习进行建模的问题或者数据么？...如果你在这方面比较关心的话，这可能在你个人投资上对你有一些影响。 通勤：您可以对你自己的出行方面进行建模。例如你在某天通勤是坐的是哪辆火车或者公交、通勤所需要的时间、抵达时间预测或燃料消耗量等细节。

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【前端面试专栏】script脚本以及link标签对DOM的影响

script脚本对DOM的影响 =============== 当HTML解析器解析HTML，如果遇到script标签，普通的script标签会暂停对DOM解析渲染，因为该脚本可能会修改DOM。...link标签对DOM的影响 ============= 1、link标签不会阻塞DOM解析但会阻塞DOM渲染 link标签并不阻塞DOM的解析，但会阻塞DOM的渲染。...CSS资源时阻止了页面渲染 2、link标签会阻塞JS执行 JS运行时，有可能会请求样式信息，如果此时还没有加载和解析样式，js就有可能会得到错误的回复，产生很多问题。...@import会影响浏览器的并行下载，使得页面在加载时增加额外的延迟，增添了额外的往返耗时，而且多个@import可能会导致下载顺序紊乱。...无法使用@import的方式插入样式 兼容性：@import是 CSS2.1提出的语法，老版本的浏览器可能不支持；link标签作为 HTML 元素，不存在兼容性问题。

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如何减少噪声标签的影响？谷歌提出一种鲁棒深度学习方法MentorMix

新智元报道 来源：Google 编辑：雅新 【新智元导读】近日，为了更好地了解噪声标签对机器学习模型训练的影响，谷歌研究人员提出了一种简单的鲁棒学习方法MentorMix，相较于之前的方法准确性提升约...在深度神经网络中，能够使用高质量标签训练数据对于学习效果至关重要，因为训练数据中存在错误标签（噪声标签）会大大降低干净测试数据上模型的准确性。...谷歌研究人员在ICML 2020上发表的论文为更好地了解噪声标签对机器学习模型训练的影响做出了三点探索性贡献： 1 建立了第一个受控的数据集，并确定了网络噪声标签的基准 2 提出了一种简单而高效的方法来克服合成标签和现实中的噪声标签...论文链接：https://arxiv.org/pdf/1911.09781.pdf 合成噪声标签与网络噪声标签的属性 合成噪声标签与实际网络噪声标签的图像分布存在许多差异。...针对以上发现，作者对在噪声数据上训练深度神经网络提出了建议： 处理噪声标签的一种简单方法是微调在干净的数据集（如ImageNet）上预先训练的模型。

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【最大降40%】CPU漏洞补丁对机器学习和深度学习性能影响实测

那么它对机器学习任务的影响如何呢？...本文作者对神经网络（TensorFlow&Keras）、Scikit-learn、XGBoost等进行了使用和不使用PTI补丁时的性能比较，发现该补丁对性能的影响非常依赖于任务——有些任务不受影响，有些任务的性能下降了...但是，PTI的性能问题在很大程度上取决于当前的任务，大幅度下降可能仅会出现在FSMark等综合benchmark中。因此，我们提出一个问题：在机器学习应用程序中，性能受到怎样的影响？...从上图中可以看到，与神经网络相比，经典ML算法的性能下降更大，PCA和线性回归/逻辑回归受到的影响最严重。...我们可以看到，大多数操作只受到很小的影响，点积（dot product）和FFT对性能影响很小。

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Python中Keras深度学习库的回归教程

Keras 是一个深度学习库，它封装了高效的数学运算库 Theano 和 TensorFlow。 在这篇文章中，你将会了解到如何使用 Keras 开发和评估神经网络模型来解决回归问题。...在完成这个循序渐进的教程后，你将知道： 如何加载 CSV 数据集并将其作为 Keras 库算法的输入。 如何使用 Keras 建立一个回归问题的神经网络模型。...这是机器学习研究中一个很好的问题。因为所有的输入和输出属性都是量化的，并且有多达506个实例可以使用，所以这个问题研究起来很方便。...Baseline: 31.64 (26.82) MSE 3.建模标准化数据集 波士顿房价数据集的一个重要问题是输入属性的对于房价的影响各不相同。...该结果证明了在开发神经网络模型时进行实证检验的重要性。 概要 在这篇文章中，你了解了用于建模回归问题的 Keras 深度学习库用法。

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