假设你现在要训练一个分类器来解决猫狗二分类问题，其实并不需要几百万张猫猫狗狗的图片。你可以只对预训练模型顶部的几层卷积层进行微调。...假设你没有足够的数据训练一个视觉模型，你准备用一个预训练Keras模型来Fine-tune。但你没法保证新数据集在每一层的均值和方差与旧数据集的统计值的相似性。...检查AUC和ACC，如果acc只有50%但auc接近1（并且测试和训练表现有明显不同），很可能是BN迷之缩放的锅。...我会用一小块数据来刻意过拟合模型，用相同的数据来训练和验证模型，那么在训练集和验证集上都应该达到接近100%的准确率。 如果验证的准确率低于训练准确率，说明当前的BN实现在推导中是有问题的。...前海征信大数据算法：风险概率预测 【Keras】完整实现‘交通标志’分类、‘票据’分类两个项目，让你掌握深度学习图像分类 VGG16迁移学习，实现医学图像识别分类工程项目 特征工程(一) 特征工程
下面做了一个实验，搭了一个10层的神经网络，并且设置w的初始值是一个很小很小的数，目的是想看看将w初始化成非常小的随机数会对神经网络的运作产生什么不好的影响？...如果学习率稍微下降一点但还是偏高的话，损失一开始会下降地很快，但下降到一定维度就下降地非常非常缓慢甚至不变了。...如果学习率很低步长很小，那么在下山的过程中走得会非常慢，所以损失的确会下降，但是下降地很慢，要非常多次迭代后才能降到最低点，这个就极度消耗了计算机的资源和训练的事件了。...神经网络对于训练集能够很好的拟合并且准确率很高，但是在验证集上却准确率很低。此时就要重新训练模型。 ? 4....x保留了原始的信号，使其避免了在传递过程中信号越来越弱的问题。 ? 左图画出了不同层次的ResNet的损失图，实线是验证集，虚线是训练集，可以看出层次越深的话损失就越低了。
训练时，训练样本也有权重，在训练过程中动态调整，被前面的弱分类器错分的样本会加大权重，因此算法会关注难分的样本。...弱分类器的权重值根据它的准确率构造，精度越高的弱分类器权重越大。给定l个训练样本(xi,yi)，其中xi是特征向量，yi为类别标签，其值为+1或-1。...首先定义强分类器对单个训练样本的损失函数： ? 这是指数损失函数。如果标签值与强分类器的预测值越接近，损失函数的值越小，反之越大。...使用指数损失函数而不用均方误差损失函数的原因是均方误差损失函数对分类问题的效果不好。将广义加法模型的拟合函数代入指数损失函数中，得到算法训练弱分类器时要优化的目标函数为： ?...它使用简单的Haar特征和级联AdaBoost分类器构造检测器，检测速度较之前的方法有2个数量级的提高，并且有很高的精度，我们称这种方法为VJ框架。
训练时，训练样本也有权重，在训练过程中动态调整，被前面的弱分类器错分的样本会加大权重，因此算法会关注难分的样本。...弱分类器的权重值根据它的准确率构造，精度越高的弱分类器权重越大。给定I个训练样本( )，其中 是特征向量， 为类别标签，其值为+1或-1。...接下来将从广义加法模型推导出AdaBoost的训练算法。首先定义强分类器对单个训练样本的损失函数： image.png 这是指数损失函数。...如果标签值与强分类器的预测值越接近，损失函数的值越小，反之越大。使用指数损失函数而不用均方误差损失函数的原因是均方误差损失函数对分类问题的效果不好。...弱分类器采用深度很小的决策树，甚至只有一个内部节点。决策树的训练算法在之前已经介绍过了，需要注意的是这里的特征向量是稀疏的，即每棵决策树只接受少量特征分量作为输入，根据它们来做决策。
作者 | 杨晓凡 编辑 | 唐里 当前的基于 CNN 的图像识别模型确实能在许多任务中得到很高的识别准确率、也得到了许多实际应用，但 CNN 模型的泛化性和鲁棒性仍然远逊于人类视觉 —— 面对经过细微修改的...但根据大脑的神经活动直接影响人工神经网络学习表征的过程，从而影响模型在分类任务中的表现，这个方法就相当新颖有趣。AI 科技评论把论文主要内容介绍如下。 ?...对抗性攻击可以对给定图像做微小的修改就让 CNN 模型以很高的置信度把物体识别为另外一个类别，噪声则普遍地影响 CNN 的识别准确率。面对相同的干扰，生物视觉系统的表现几乎不受影响。...典型的 CNN 分类任务训练中，要优化的损失只有一项任务损失，比如交叉熵损失。为了让 CNN 模仿小鼠，作者们增加了一项相似性损失。...不过，作者们认为他们选用的方法有更高的限制以及引导力度，因为 CNN 中有大量的仿形变换都可以被线性读出器补偿，在提高预测神经响应的准确率的同时，对 CNN 学习到的表征的影响却很小。
小明按照老师的意思训练新模型，但是这次之前的损失函数不能优化到0了，效果比之前差。小明心想，老师是不是在忽悠我？但奇怪的是，当他用新的模型去预测新蛋糕时，发现测试集损失函数真的更小了。...老师说：你一开始损失函数为0的情况叫做过拟合，训练集和测试集是有差异的，过分去拟合了训练集，放大了差异性，衰弱了共性，回归损失函数为0的情况说明你拟合了噪声，最后导致了效果差，换句话说拟合函数的过程中模型需要顾忌每一个点...由于训练样本集和测试数据集是不一样的，在训练集上损失函数越小，并不代表测试集损失函数越小，我们希望模型在训练集上有高准确率的同时在测试集上也有高准确率。...过拟合（over-fitting）也称为过学习，它的直观表现是算法在训练集上表现好，但在测试集上表现不好，泛化性能差。...如果模型过于简单，一般会有大的偏差和小的方差；反之如果模型复杂则会有大的方差但偏差很小。这是一对矛盾，因此我们需要在偏置和方差之间做一个折中。
但是客户标注的这批数据是极其不平衡的，绝大部分数据都是同一个分类，而且数据是多人标注的，数据质量其实比较一般，同事在这批数据上验证了一下，指标如下： 训练时使用的损失函数是交叉熵，过程有使用过采样之类的...从数据看，最大的类别准确率召回率都很高，但是其他三个类别的指标就有点难看了。 而中性指标这么好看，客户却不太关注这个值，客户希望各个类别的准确率都要比较高。...但是这个类别权重不好控制，另外因为我们最终是要实现客户自助标注自助或者自动训练，这样的一个权重可能客户得不停地试验才能得到比较好的值，显然这是有点难接受的（客户可不想干这事）。...关注损失函数 训练是有目标的，就是让loss值最小化，但是loss值最小和各个类别的准确都比较好却不是等价的，因为类别之间太不平衡了。loss最小，应该是倾向于整体准确率最好。...那我们是不是可以将各个类别的准确率加入到loss中去呢？显然是可以的，准确率概率值，用1减去它就行，可以用原来的loss加上这个值，构成新的loss，这样和类别的准确率就作为模型训练的目标之一了。
准确率确实是一个很好很直观的评价指标，但是有时候准确率高并不能代表一个算法就好。比如某个地区某天地震的预测，假设我们有一堆的特征作为地震分类的属性，类别只有两个：0：不发生地震、1：发生地震。...一个不加思考的分类器，对每一个测试用例都将类别划分为0，那那么它就可能达到99%的准确率，但真的地震来临时，这个分类器毫无察觉，这个分类带来的损失是巨大的。...为什么99%的准确率的分类器却不是我们想要的，因为这里数据分布不均衡，类别1的数据太少，完全错分类别1依然可以达到很高的准确率却忽视了我们关注的东西。再举个例子说明下。...8、其他评价指标 计算速度：分类器训练和预测需要的时间； 鲁棒性：处理缺失值和异常值的能力； 可扩展性：处理大数据集的能力； 可解释性：分类器的预测标准的可理解性，像决策树产生的规则就是很容易理解的，而神经网络的一堆参数就不好理解...，因此FP_rate的值仍然很小（如果利用ROC曲线则会判断其性能很好，但是实际上其性能并不好），但是如果利用PR，因为Precision综合考虑了TP和FP的值，因此在极度不平衡的数据下（Positive
即使模型经过很好地训练使损失很小，也无济于事，它在新数据上的性能仍然很差。欠拟合是指模型未捕获数据的逻辑。因此，欠拟合模型具备较低的准确率和较高的损失。 ? 如何确定模型是否过拟合？...在构建模型的过程中，在每个 epoch 中使用验证数据测试当前已构建的模型，得到模型的损失和准确率，以及每个 epoch 的验证损失和验证准确率。...模型构建完成后，使用测试数据对模型进行测试并得到准确率。如果准确率和验证准确率存在较大的差异，则说明该模型是过拟合的。 如果验证集和测试集的损失都很高，那么就说明该模型是欠拟合的。...早停 对模型进行迭代训练时，我们可以度量每次迭代的性能。当验证损失开始增加时，我们应该停止训练模型，这样就能阻止过拟合。 下图展示了停止训练模型的时机： ? 正则化 正则化可用于降低模型的复杂性。...但有时在预处理过程中无法检测到过拟合，而是在构建模型后才能检测出来。我们可以使用上述方法解决过拟合问题。
作者对one-stage检测器准确率不高的问题进行探究，发现主要问题在于正负类别不平衡（简单-难分类别不均衡）。...正是因为bbox中属于background的bbox太多了，所以如果分类器无脑地把所有bbox统一归类为background，accuracy也可以刷的很高。于是乎，分类器的训练就失败了。...RetinaNet检测器与当时最佳的其他检测器进行比较，无论是速度上还是准确率上都是最佳： 详解： 作者提出一种新的损失函数，思路是希望那些hard examples对损失的贡献变大，使网络更倾向于从这些样本上学习...作者以二分类为例进行说明： 交叉熵函数CE 首先我们常使用的交叉熵损失函数： 上式中，y=+1或者y=-1。 是y=+1的概率。...（上图中的c和d部分）共享参数，但分类和回归之间的参数不共享； 分类分支的最后一级卷积的bias初始化成前面提到的 ； 作者：张磊_0503 链接：Focal Loss for Dense Object
为准确率和召回率的调和平均值 ROC和AUC http://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/51999995 1.4 过拟合与正则化 1.4.1 为什么过拟合不好...训练集中的数据有噪音，过拟合会学习到这些噪音，导致泛化性能变差。 1.4.2 正则化 ? 缺点：L1，不好求导。...4.该算法在分类时有个主要的不足是，当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的K个邻居中大容量类的样本占多数。...Adaboosting 1.adaboost是一种有很高精度的分类器。2.可以使用各种方法构建子分类器，Adaboost算法提供的是框架。3.当使用简单分类器时，计算出的结果是可以理解的。...但是直接使用0/1损失函数的话其非凸、非连续，数学性质不好优化起来比较复杂，因此需要使用其他的数学性能较好的函数进行替换，替代损失函数一般有较好的数学性质。常用的三种替代函数： ?
在机器学习中，如果模型过于专注于特定的训练数据而错过了要点，那么该模型就被认为是过拟合。该模型提供的答案和正确答案相距甚远，即准确率降低。这类模型将无关数据中的噪声视为信号，对准确率造成负面影响。...即使模型经过很好地训练使损失很小，也无济于事，它在新数据上的性能仍然很差。欠拟合是指模型未捕获数据的逻辑。因此，欠拟合模型具备较低的准确率和较高的损失。 如何确定模型是否过拟合？...在构建模型的过程中，在每个 epoch 中使用验证数据测试当前已构建的模型，得到模型的损失和准确率，以及每个 epoch 的验证损失和验证准确率。...模型构建完成后，使用测试数据对模型进行测试并得到准确率。如果准确率和验证准确率存在较大的差异，则说明该模型是过拟合的。 如果验证集和测试集的损失都很高，那么就说明该模型是欠拟合的。...早停 对模型进行迭代训练时，我们可以度量每次迭代的性能。当验证损失开始增加时，我们应该停止训练模型，这样就能阻止过拟合。 下图展示了停止训练模型的时机： 正则化 正则化可用于降低模型的复杂性。
OHEM算法虽然增加了错分类（正、负）样本的权重，但是OHEM算法忽略了容易分类的（正）样本。 因此针对类别不均衡问题，作者提出一种新的损失函数：focal loss。...这个损失函数是在标准交叉熵损失基础上修改得到的。这个函数可以通过减少易分类样本的权重，使得模型在训练时更专注于难分类的样本。...实验证明RetinaNet不仅可以达到one-stage detector的速度，也能有two-stage detector的准确率。 二、算法 首先回顾二分类交叉熵损失： ?...可见普通的交叉熵对于正样本而言，输出概率越大损失越小。对于负样本而言，输出概率越小则损失越小。此时的损失函数在大量简单样本的迭代过程中比较缓慢且可能无法优化至最优。...例如：Gamma为2时，对于正类样本而言，预测结果为0.95肯定是简单样本，所以（1-0.95）的gamma次方就会很小，这时损失函数值就变得更小。而预测概率为0.3的样本其损失相对很大。
也就是说如果人脸验证的错误率是 1%，即正确率为 99%，则这个系统在人脸识别问题上的准确率只有 ---- 4.2 One-Shot learning 在绝大多数人脸识别项目中，你需要通过单单一张图片或者单单一个人脸识别样例就能去识别这个人...而历史上深度学习系统只有一个训练样例时，它的表现并不好。 One-Shot learning 通过一个样本来进行学习，以能够认出同一个人--因为在工业界中你的员工照片往往只有一张。...对于使用 Siamese 网络的损失函数设置为三元组损失函数然后应用梯度下降。 但是注意，这一过程不能使得 f(A) = f(P) = f(N)=0,所以等式的右边需要减去一个很小的数。...三元损失函数可以被定义为 在训练过程中 往往很容易达到，这就使在选择图片数据构成难以训练的 A,P,N 三元组-- 流行的命名方式 对于深度学习领域网络模型的命名方式可以采用“_Net”或...这就将人脸识别问题转化为一个二分类的问题。 ? 其中 表示非线性激活函数。
答案是损失函数/评价指标 让我们来看一个直观的例子，下图我们尝试用LightGBM解决一个二分类问题,我们选择的拟合指标是最大化AUC。...所以当使用最大化AUC作为损失函数时，当正负样本的预测准确率不再提高，模型就会停止学习。这时模型的预测概率并不是对真实概率的拟合。那如何才能得到对真实概率的预测？...但这里我们只讨论在解决样本分布不均的问题时，我们应该选择什么指标来评价模型表现。让我们挨个来剔除不好用的指标。...还记得我们在【回忆篇】里面说过fpr,tpr是分别衡量在正负样本上的准确率的。 而fpr和tpr之间的trade-off,在正样本占比很小的情况下，这种trad-off会被样本量更大的一方主导。...所以当正样本占比很小的时候，AUC往往会看起来过于优秀。
Huber损失： image.png Huber损失是绝对误差，只是在误差很小时，就变为平方误差。...当Huber损失在之间时，等价为MSE 在和时等价为MAE 使用MAE训练神经网络最大的一个问题就是不变的大梯度，这可能导致在使用梯度下降快要结束时，错过了最小点。...当很大时，等价为MSE曲线，当很小时，等价为MAE曲线。 ? 1.2 分类问题： 1. LogLoss： image.png 二分类任务中常用的损失函数，在LR中，通过对似然函数取对数得到。...分类问题一般会选择准确率（Accuracy）或者AUC作为metric，回归问题使用MSE，但这些指标并不足以评判一个模型的好坏，接下来的内容我将尽可能包括各个评价指标。...假设我们的训练数据中只有2%的正样本，98%的负样本，那么如果模型全部预测为负样本，准确率便是98%,。分类的准确率指标很高，会给我们一种模型很好的假象。 2.
算法，随机森林在建模过程中，不但随机抽取M个样本量为N的样本集，在每个弱分类器即决策树建立的过程中，在生成节点时还从可选的特征中随机挑选出一部分特征进行节点的分裂。...随机森林在构建过程中，每棵树都有约1/3的样本集（(1-1/m)^m，当→∞时约等于37%≈1/3）没有参与训练，这部分数据称之为OOB数据。...强学习性是指存在一个多项式算法可以学习出准确率很高的模型； 弱学习性是指存在一个多项式可学习但仅可学习到准确率略高于随机猜测的模型； 这两者在PAC的学习框架下是等价的，这也就意味着只要找到了弱学习模型就可以把其变为强学习模型...从期望公式来看，随着基分类器的增多，整体期望也就越接近真实值，整体模型准确度提高。但准确率并不会无限逼近1，正因为随着训练的进行，整体的方差变大，防止过拟合能力变差，导致准确度下降。 ...假设上一轮所学习到最终的强分类器为fm-1（x）（叠加之后的），那么此时的损失函数为： 假设在本轮迭代中学习到的弱分类器hm(x)，那么损失函数可以表示为（采用平方损失函数），通过最小化损失函数求
这一过程叫做监督学习下的训练。而计算f*(x;w)值的过程因为是正常的函数运算，我们称为前向运算，而训练过程中比较y`与实际标识id值y结果后，调整参数p的过程则是反过来的，称为反向传播。...因为损失函数的值loss最小，就表示上面所说的在训练集上的得分结果与正确的分类值最接近！ 导数求的是函数在某一点上的变化率。...深度学习只是受到神经科学的启发，所以称为神经网络，但实质上就是上面提到的多层函数前向运算得到分类值，训练时根据实际标签分类取损失函数最小化后，根据随机梯度下降法来优化各层函数的权重参数。...如果直接拿softmax分类前的数据作为特征值效果很不好，例如下图是直接将全连接层的输出转化为二维向量，在二维平面上通过颜色表示分类的可视化表示： ? 可见效果并不好，中间的样本距离太近了。...训练过程中需要密切关注loss值是否在收敛，可适当调节学习率。
可视化 观察训练过程中各种参数的变化是非常重要的，首先最重要的当属损失曲线(loss curves)。...承接于上一幅图的损失曲线，这幅图的损失值已经很小了，虽然毛刺很多，但是总体趋势是对的。 那么什么才是有问题的去曲线呢？...总而言之，损失曲线是观察神经网络是否有问题的一大利器，我们在训练过程中非常有必要去观察我们的损失曲线的变化，越及时越好！...正则化 除了损失函数曲线，准确率曲线也是我们观察的重点，准确率曲线不仅可以观察到我们的神经网络是否往正确方向前进，更主要的是：观察损失和准确率的关系。...但是标准化技术通常只用于分类(以及衍生的一些应用)，但并不适合与那种对输入图像大小比较敏感以及风格迁移生成类的任务，不要问为什么，结果会给你答案.. batch-normalization的好处：https
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