模型的损失是否反映了其准确性？ - 腾讯云开发者社区

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机器学习模型的损失和准确性解释-AI快速进阶系列

简介使用机器学习时，我们有不同的指标来告诉我们模型的表现如何。但是，这些措施可能会混淆它们的含义、如何解释或它们究竟是什么。知道了这一点，我们可以推断出更多关于我们模型的信息。...在本教程中，我们将重点介绍损失和准确性。它们都是训练模型时要考虑的基本值。 2. 损失损失是一个值，表示模型中误差的总和。它衡量我们的模型做得有多好（或多坏）。...如果误差高，损失就会高，这意味着模型没有做好。否则，它越低，我们的模型工作得越好。要计算损失，请使用损失或成本函数。有几种不同的成本函数可供使用。每个都以不同的方式惩罚错误，问题决定了哪个更好用。...如果我们绘制一段时间内的损失结果，我们可以看到我们的模型是否在学习，以及学习速度有多快。这是因为，在深度学习中，模型使用损失函数进行学习。该模型的目标是最小化损失值。...准确性准确性更直接。它通过将模型预测与真实值（以百分比表示）进行比较来衡量我们的模型预测效果。例如，假设我们有一个用于图像分类的模型，用于检测图像中是否有猫。我们有 5 张测试图像。

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区块链的 Layer 2 扩容（Scaling）是否兑现了其承诺？

ref=hackernoon.com 然而，在此之后，出现了一批想要做出改变的开发人员。他们认为，与其重新发明轮子，不如直接在现有设计上进行改进。...ref=hackernoon.com 过去的一两年中已经推出了多个Layer 2平台，因此，现在正是检查并评估其是否达到预期效果的好时机。...在2019年，IOV Labs 收购了拉丁美洲的社交媒体网络Taringa，这为该公司提供了3000万现成的用户群。...今年2月，一组研究人员发表了一篇论文，称该网络正朝着中心化方向发展。此外，其采用率似乎与项目初期的高期待度不符。然而，这并不是说闪电网络应该被取消。...还会有更多的平台和项目出现的确，自从EOS和Tron等新区块链在2018年推出以来，已经有好几个项目成功地吸引了大众的目光。

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谷歌通过定制的深度学习模型升级了其语音转文字的服务

更新后的服务利用语音转录的深度学习模型，根据特定用例量身定制：短语音命令、打电话或视频，在所有其他上下文中都有一个默认模型。如今，升级后的服务可以处理120种语言以及不同模型可用性和功能级别的变体。...转录的准确性在有多个扬声器和明显背景噪音的情形下有了改进提高。另外两个因素构成了本次升级。...众包真实世界音频样本是谷歌改进其模型战略的核心，随着所谓数据记录的可选程序的发布，用户可以选择跟谷歌共享他们的音频，以帮助改进模型。数据记录的启用让用户可以访问具有更好性能的增强模型。...）的神经网络模型，这些模型也可以应用于机器翻译和文本摘要。...其他现有的语音转文字服务包括支持29种语言的微软语音识别API、支持7种语言的IBM Watson API，以及2017年11月发布的亚马逊Transcribe，到目前为止，其只支持美式英语和西班牙语。

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神经网络算法——损失函数（Loss Function）

定义：误差是指模型在对单个数据点进行预测时，其预测结果与真实值之间的差异或偏离程度。这种差异反映了模型预测的不准确性或偏差。计算：误差可以通过多种数学公式来计算。...误差棒：误差棒通常以线条或矩形的形式出现在数据点的上方、下方或两侧，其长度或大小代表了误差的量级。这种可视化方法有助于识别潜在的问题区域，并指导进一步的模型改进或数据分析。...定义：损失是衡量机器学习模型在整个数据集上预测的总体不准确性的指标。它反映了模型预测与真实值之间的差异，并将这些差异进行聚合，以提供一个标量值来表示预测的总体不准确性。...损失曲线：损失曲线直观地呈现了模型在训练过程中损失值的变化趋势。...通过绘制训练损失和验证损失随迭代次数的变化，我们能够洞察模型是否遭遇过拟合或欠拟合等问题，进而调整模型结构和训练策略。

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重参架构的量化问题解决了 | 粗+细粒度权重划分量化让RepVGG-A1仅损失0.3%准确性

据作者所知，作者的方法是首个能使后训练量化适用于重参化网络的工作。例如，量化的RepVGG-A1模型仅损失了0.3%的准确性。...PTQ使用已经训练好的网络并对其进行量化，因此它需要最小化的超参数调整和无需端到端训练。相比之下，QAT在模型训练或重新训练过程中进行模拟量化。...例如，RepVGG-A1在端部署模式下的量化后的准确性从74.5%下降到61.7%。量化重参化模型的准确性下降也阻碍了它们的实际应用。...众所周知，ResNet的残差路径需要实时内存保留，这对资源受限的边缘设备具有挑战性。尽管重参化在准确性和速度方面都提供了明显的优势，但量化重参化模型的准确性下降会阻碍它们的实际应用。...这宽的量化范围可能导致在量化过程中，集中在较小部分的重量损失很大，从而阻碍卷积层保留其原始的特征提取能力。

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YOLO & GhostNet | 实现了准确定位和分类，同时实现在复杂环境中的模型准确性和性能！

这项工作解决了对健壮高效头盔检测方法的迫切需求，提供了一个全面框架，不仅提高了准确性，还改善了检测模型对真实世界条件的适应性。...在目标检测的背景下，注意力机制通过允许模型根据其重要性动态调整对不同空间区域、特征或通道的关注，为卷积神经网络（CNNs）提供了宝贵的增强。...SGD采用随机逼近技术，通过根据随机抽取的训练数据子集调整模型参数来最小化损失函数，从而促进模型向最优解的收敛。...比较实验表明，在检测准确性、检测速度等方面，作者提出的模型表现出色。...然而，无论注意力机制是否能显著提高检测准确度，提升幅度总是有限的。如何在保持模型轻量级特性的同时进一步提升模型的性能，是每个人都需要考虑的问题。

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损失函数清单

qr-code.png 损失函数(Loss Function)用来估量模型的预测值 ? 与真实值 ? 的不一致程度。这里做一个简单梳理，以备忘。...时，变为平方损失，大于 ? 时，则变成类似于绝对值损失。即避免了在 ? 在0处不可导问题，也解决了其值过大对异常值敏感的问题。值得注意的是，该函数在 ? 处连续。三种Loss随残差 ?...可以看出是否是误分类。若 ? ，则预测正确若 ? ，则预测错误这样， ? 和回归模型中残差 ? 非常类似，以 ? 为自变量作图，方便理解。...简单看其来由。模型输出预测类别的概率 ? 以上可整合到一个公式中 ? 根据极大似然估计原理，我们希望p越大越好，为了方便计算，同时引入负对数(不影响单调性)。 ? 其中 ?...ys的符号反映预测准确性，其数值大小反映预测置信度。交叉熵损失在实数域内，Loss近似线性变化。尤其是当 ys 的时候，Loss 更近似线性。这样，模型受异常点的干扰就较小。

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机器学习：如何解决类别不平衡问题

为了提高我们模型的性能并确保其准确性，解决类不平衡问题很重要。在这篇文章[1]中，我们将研究解决此问题的三种方法，以提高我们模型的性能和准确性。我们还将讨论为这些类型的任务选择正确指标的重要性。...但是，在不平衡的数据集中，该梯度可能无法准确反映少数类的最佳方向。为了解决这个问题，我们可以通过作为优化过程的一部分的过采样或使用加权损失来分解梯度。...评估分类器在不平衡数据集上的性能的一个有用工具是基于混淆矩阵的指标。该矩阵提供了模型做出的真阳性、真阴性、假阳性和假阴性预测的细分，从而可以更细致地了解其性能。...准确度反映了模型预测的整体准确度，计算方式为正确预测的数量除以预测总数。精度测量实际正确的正预测的比例，计算为真正的正预测数除以模型做出的正预测总数。...假阴性率反映了被模型错误预测为阴性的实际阳性样本的比例，计算为假阴性预测的数量除以实际阳性样本的总数。在这种情况下，很明显存在不平衡的类别问题。

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什么是机器学习中的学习曲线-AI快速进阶系列

在下图中，我们可以看到学习过程的预期行为：尽管它有轻微的起伏，但从长远来看，损失会随着时间的推移而减少，因此该模型正在学习。其他非常流行的学习曲线的例子是准确性、精度和回忆率。...两种主要类型我们经常在图表中看到这两种类型的学习曲线：优化学习曲线：根据优化模型参数的指标计算的学习曲线，例如损失或均方误差性能学习曲线：根据评估和选择模型的指标（如准确性、精度、召回率或 F1...请参阅显示验证和训练成本（损失）曲线的示例：成本（损失）函数很高，并且不会随着迭代次数的增加而减少，无论是验证曲线还是训练曲线我们实际上可以只使用训练曲线并检查损失是否很高并且它没有减少，以查看它是否欠拟合...代表性的含义代表性数据集反映了来自同一域的另一个数据集中的比例统计特征。我们可以发现训练数据集相对于验证数据集不具有代表性，反之亦然。 4.2....可能是验证数据稀缺且不能很好地代表训练数据的情况，因此模型很难对这些示例进行建模。第二种情况是：在这里，我们发现验证损失比训练损失好得多，这反映了验证数据集比训练数据集更容易预测。

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Python、R用深度学习神经网络组合预测优化能源消费总量时间序列预测及ARIMA、xgboost对比

# num\_epochs 表示训练的轮数，batch_size 表示每批次数据的数量上述代码演示了构建一个简单神经网络模型的常规步骤，先是定义了模型的结构，包含输入层、隐藏层和输出层，然后对模型进行编译配置优化器和损失函数等...，将这些相关性信息存储在这个矩阵当中，以此来反映预测方法间的冗余程度。...（三）分类损失分类子网预测输出标签对应的二元交叉熵损失，公式如下，需对整体神经网络权重最小化该损失：参数说明： (_{cls}^i)：是第 (i) 个时间序列实际的分类标签向量，其元素取值为 (0...第二个消融实验凸显了损失函数中正交性项的重要性，将 λλ 设为 0 会对模型性能产生负面影响，这表明纳入正交性从实际效果来看能够提升结果，使子网能够更好地利用特定任务的时间序列特征。...而且，这些独特的关注区域表明，网络针对不同的方法利用了不同的特征，这很可能反映了各基础预测器独特的特性和优势。

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医学图像前沿：公平性研究

此任务的成功依赖于分割模型的准确分割。这里提出的Fairseg框架致力于消除分割模型对不同人口群体的“歧视”，以确保其在不同群体上盘杯分割任务的公平性。...（如当我们考虑人种(race)这一属性时，aa表示黑人/白人）我们首先测试模型在不同群体上的分割表现，并假设其对损失的样本组>的学习能力更好，相应地我们对该样本组赋予较小权重。...同样地，对于损失的样本组>，我们认为模型对其的泛化能力更差、偏见更大，因此需要对这些样本组施加更大的学习权重。...鉴于此，这篇文章提出了一个新的指标，既可以概括分割性能，又能反映模型对不同群体的公平性。...该方法不仅允许我们评估分割模型的准确性（例如通过 DiceDice、IoUIoU等指标），还可以评估其在不同人口群体间的公平性。

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信贷风险控制的关键：模型生命周期管理的实践指南

风控模型风控模型在信贷业务中起着至关重要的作用，主要包括以下几个方面：欺诈/信用风险识别欺诈模型：识别潜在的欺诈行为，减少金融欺诈带来的损失。...使用贷审提报模型生成审核报告书，决定是否批准贷款。通过：如果贷款申请通过，授信未提报，进入下一步放款流程。放款：用户未签约使用授信额度，选择放款方式。放款后，资金划入用户指定账户。...案例描述例1：1998年长期资本管理大型对冲基金（LTCM）由于其对冲策略和模型失误，损失了其全部44亿美元的资本。...依赖单一模型：过度依赖于复杂的金融模型，而忽视了市场的非线性和不确定性。...相关理论在金融风险管理中，模型的准确性和适应性至关重要。特别是信用评级模型，需要能够及时反映市场变化和潜在风险。

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BERT模型简化技术提升效率与容量

然而，BERT模型非常庞大，基于BERT的自然语言处理模型可能运行缓慢——对于计算资源有限的用户来说甚至慢得无法接受。其复杂性也限制了可接受的输入长度，因为其内存占用随输入长度的平方而增加。...我们将Pyramid-BERT与几种最先进的BERT模型效率提升技术进行比较，结果显示在仅损失1.5%准确性的情况下，可将推理速度提高3到3.5倍，而在相同速度下，现有最佳方法的准确性损失为2.5%。...此外，当我们将此方法应用于专为长文本设计的BERT模型变体Performers时，可将模型内存占用减少70%，同时实际上提高了准确性。在此压缩率下，现有最佳方法的准确性下降4%。...每个标记通过一系列编码器，每个编码器为每个输入标记生成新的嵌入。每个编码器都有一个注意力机制，决定每个标记的嵌入应反映其他标记携带的信息量。...最后，在我们的论文中，我们考虑了每层核心集应该有多大的问题。我们使用指数延迟函数来确定从一层到下一层的衰减程度，并研究选择不同衰减率时准确性与加速或内存减少之间的权衡。

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. | 基于物理信息的类药物分子构象生成模型

从实际操作的角度，也可以认为任何这样的局部能量最小值都应该与全局最小值在能量上相近。然而，仍然存在不确定性，因为分子的能量受其环境的影响，例如分子是否溶解、是否处于某种固态形式或是否与蛋白质结合。...模型的第一个版本在QMugs训练子集上训练，训练了固定的100个周期，相当于大约160万步，没有出现过拟合的迹象（见图4a）。在训练过程中独立计算的验证集损失与训练损失惊人地一致。...模型的第二个版本在GEOM-drug训练子集上训练，训练了固定的25个周期，相当于大约620万步。同样几乎没有过拟合的证据，训练和验证损失之间也没有明显差异（见图4b）。...生成的结果显示很小的偏差，这可能反映了在训练数据中使用的GFN2-xTB的平均准确性。图 15 为了更好地了解生成模型未能采样的二面角样本空间，作者研究了RMSD分布的尾部。...图 20 除了大量消除原子重叠外，一个有趣的问题是排斥项是否改善了整体的扭转自由度采样。为了探索这个问题，可以使用像TFD这样的扭转指纹来比较生成的构象。

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分类模型评估：关键指标与公平性实践

分类模型评估：指标、挑战与公平性考量分类模型是一种为数据点分配类别或标签的机器学习算法。例如，模型可分析电子邮件并判断其是否为垃圾邮件。为做出决策，模型会利用从训练数据中学到的模式。...理解特定场景下的成本有助于决定优化哪个指标，以及是否需要在指标间取得平衡。模型评估必须真实反映组织最关心的实际业务权衡：疾病筛查场景中，漏诊（假负例）的危害远大于误诊（假正例）。...Cohen's Kappa系数：该指标衡量两个系统间的一致性，在此场景中指分类模型与真实标签的吻合度。相较于准确率，其附加价值在于它也考虑了一致性偶然发生的可能性。...由于考虑了偶然正确的可能性，Cohen's Kappa在处理非极端不平衡的数据集时尤为有用。对数损失：用于评估输出概率的分类器性能，量化模型的预测概率与真实标签的契合度。...其优势是同样考量准确性与置信度，且基于平方误差比基于对数的对数损失更易理解。缺点是对异常值或高置信度错误预测敏感，但惩罚程度低于对数损失。

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Patch-wise Structural：一种引入局部统计特性的时序预测损失函数

然而，现有的预测模型大多依赖于点对点的损失函数，如均方误差，这些方法忽略了时间序列数据中的结构性依赖关系，导致难以准确捕捉复杂的时间模式。...所以本文提出了一种新的时间序列预测损失函数，称为Patch-wise Structural (PS) 损失，旨在通过引入局部统计特性来提高时间序列预测的准确性。...相比之下，图 1b 中的预测虽然与真实值的总体形状相符，但未能匹配其变异性，方差失配导致波动动态失真。另一方面，图 1c 中的预测保持了形状，但存在均值偏移，致使整体预测水平出现持续偏差。...在零样本预测实验中，PS损失在34个场景中优于MSE损失，表明其在未见数据上的泛化能力更强。...PS损失通过结合局部统计特性，提供了更精确的结构对齐，增强了模型的预测性能和泛化能力。

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《DeepSeek赋能工业互联网：大幅提升设备故障诊断准确率》

在工业互联网蓬勃发展的当下，设备故障诊断的准确性对于企业的稳定生产、成本控制以及安全生产至关重要。一旦设备突发故障，可能导致生产线停滞，造成巨大的经济损失。...多源数据融合，全面感知设备状态工业设备运行时会产生多种类型的数据，如振动、温度、压力、电流等，每种数据都从不同角度反映了设备的运行状态。...DeepSeek可以同时收集轧辊的振动数据、电机的电流数据以及润滑油的温度数据等。通过对这些数据的融合分析，能够更全面、准确地判断设备是否存在故障。...通过对正常运行状态和各类故障状态下的数据进行学习，DeepSeek可以构建出高精度的设备故障模型。以化工企业的反应釜为例，其运行过程复杂，受到多种因素影响。...DeepSeek技术通过多源数据融合、深度数据挖掘、实时在线监测以及持续学习进化等优势，为工业互联网中的设备故障诊断准确性提升提供了全方位的支持。

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长文本有了专属困惑度！北大、MIT、阿里推出LongPPL新指标

随着大模型在长文本处理任务中的应用日益广泛，如何客观且精准地评估其长文本能力已成为一个亟待解决的问题。...针对这一问题，北京大学王奕森团队与 MIT、阿里一道开展了深入研究，探讨困惑度在长文本任务中失效的原因，并提出全新指标 LongPPL，更精准反映长文本能力。...具体设计为：其核心思想在于通过 LSD 和 LCL 指标，将困惑度的计算限制在长文本的关键 token 上，从而聚焦于关键 token 的预测质量，以更准确地反映模型的长文本能力。...会赋予关键 token 更高的权重，使得模型在训练中更加聚焦提升这些关键 token 的预测准确性，从而增强模型在长文本任务中的表现。...这表明，不仅是评估，长文本的训练也应根据其特点来设计损失函数，而非简单地沿用短文本场景的损失函数！

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. | 深度学习能否真正理解蛋白–配体相互作用的物理本质？

DRUGONE 协同折叠（co-folding）模型代表了深度学习在蛋白–配体结构预测领域的重要创新。...近年来，RoseTTAFold All-Atom、AlphaFold3 等模型能够同时预测蛋白质与小分子、核酸或蛋白复合物的结构，在准确性方面取得显著突破。...但其卓越表现也引发疑问：这些模型是否真正遵循了氢键、电荷作用、排斥力等基本物理原理？在药物设计与蛋白工程中，分子相互作用的物理建模至关重要。...若模型未能正确反映物理约束，即使预测结构看似准确，也可能导致错误的生物学结论。因此，研究人员旨在检验这些深度学习模型是否真正学习了蛋白–配体结合的物理本质。...即使关键氨基酸被替换，模型依旧“固执地”将配体放置于原有口袋，说明其预测并非基于物理相互作用，而是受数据记忆驱动。多数预测中还出现原子堆叠或空间冲突，反映模型未能捕捉原子级相互作用的真实物理约束。

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推进自动驾驶车辆智能：基于深度学习和多模态LLM的交通标志识别与鲁棒车道检测

希望通过以下贡献推动自动驾驶车辆研究：交通标志识别模型的系统比较：全面评估了ResNet-50、YOLOv8和RT-DETR架构在交通标志检测中的表现，分析了它们在分类准确性、实时性能和应对环境挑战方面的权衡...训练数据集整合了真实驾驶图像（行车记录仪数据集、TT100K）和合成场景（图1(c)）以覆盖多样化环境条件。YOLOv8通过定位损失（完整IoU损失）和分类损失的组合进行优化。...表3比较了其与其他基于DETR架构的性能，展示了其竞争力的mAP50分数。为增强小标志检测，引入了基于注意力的特征融合模块，灵感来源于。...该模型生成固定数量的预测，训练期间通过匈牙利算法与真实框匹配，优化联合损失函数（L1和GIoU用于框回归，焦点损失用于分类）。...然而，其计算成本较高，在我们的设置中运行速度为10 FPS，反映了其对上下文推理而非实时效率的侧重。性能比较如图5所示。

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机器学习模型的损失和准确性解释-AI快速进阶系列

区块链的 Layer 2 扩容（Scaling）是否兑现了其承诺？

谷歌通过定制的深度学习模型升级了其语音转文字的服务

神经网络算法——损失函数（Loss Function）

重参架构的量化问题解决了 | 粗+细粒度权重划分量化让RepVGG-A1仅损失0.3%准确性

YOLO & GhostNet | 实现了准确定位和分类，同时实现在复杂环境中的模型准确性和性能！

损失函数清单

机器学习：如何解决类别不平衡问题

什么是机器学习中的学习曲线-AI快速进阶系列

Python、R用深度学习神经网络组合预测优化能源消费总量时间序列预测及ARIMA、xgboost对比

医学图像前沿：公平性研究

信贷风险控制的关键：模型生命周期管理的实践指南

BERT模型简化技术提升效率与容量

. | 基于物理信息的类药物分子构象生成模型

分类模型评估：关键指标与公平性实践

Patch-wise Structural：一种引入局部统计特性的时序预测损失函数

《DeepSeek赋能工业互联网：大幅提升设备故障诊断准确率》

长文本有了专属困惑度！北大、MIT、阿里推出LongPPL新指标

. | 深度学习能否真正理解蛋白–配体相互作用的物理本质？

推进自动驾驶车辆智能：基于深度学习和多模态LLM的交通标志识别与鲁棒车道检测

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