1 问题 Batch_size(批尺寸)首先决定的是下降的方向，是机器学习中一个重要参数，所以本文主要探索不同的batch_size对精度和损失的影响。...2 方法 绘制不同batch_size下的训练和验证精度、损失图，并进行对比来研究其影响。 数据集：我们采用的是MNIST数据集，它由60000个训练图像和10000个测试图像组成。...用matplotlib绘制图 从上图中，我们可以得出以下结论，batch_size越大： 训练、验证损失下降的越慢。 收敛到最小验证损失所需的 epoch 越多。 训练、验证精度上升的越慢。...收敛到最大精度所需的 epoch 越多。...3 结语 针对Batch_size对精度和损失的影响研究问题，提出绘制不同batch_size下的精度和损失图，并进行对比的方法，通过曲线对比，就目前来说是较小的批量训练性能更好。
1 问题 在学习深度学习的过程中，欲探究激活函数Relu对精度和损失的影响。 2 方法 测试设置激活函数时和没有设置激活函数时网络的性能。...具体实现梯度下降算法的传播 #SGD随机梯度下降学习度 #y=ax+b optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.15) #损失函数...train_acc_list,train_loss_list,val_acc_list,val_loss_list=[],[],[],[] #找出周期内最好的模型 #评价标准：验证集的精度...plt.ylabel('number') plt.show() 最后无激活函数时结果如图所示： 有激活函数时结果如图所示： 3 结语 通过实验发现，在未使用激活函数时，通过不断地训练模型，模型的准确率和损失率都时比较稳定地上升和下降...，但是在上升和下降地过程中会出现抖动地情况，但是使用激活函数之后，模型的准确率和损失率就会上升和下降的非常平滑，更有利于实验的进行，以及对模型行为的预测。
在 scikit-learn 中封装的逻辑回归，可以用来解决二分类和基于 OvR 和 OvO 的多分类问题。逻辑回归的损失函数是一个凸函数，存在全局最优解，为避免模型过拟合，常需要对模型进行正则化。...所以，scikit-learn 中逻辑回归的实现的损失函数常加有惩罚项来对模型正则化。加上 L1 正则化项的损失函数为： ? 加上 L1 正则项的损失函数为： ?...这回还不错，模型的精度达到了97%，为了进行比较，我们又引入两个其他模型———kNN 和 ANN，虽然都有两个 NN ，但这两个模型的确是没什么血缘关系，唯一的共同点估计就是都在分类领域有着不错的性能了吧...kNN 是 k 近邻算法，ANN 是人工神经网络，下面我们先看下 kNN 的表现。 ? kNN 精度还不错，再看 ANN 的： ?...经过100轮（EPOCHES=100）的训练，ANN的精度为 85%，还行，但不是特别的出色，相比已经达到百分之九十多的 kNN 和多项式回归来说。
Quantile loss是用于评估分位数回归模型性能的一种损失函数。在分位数回归中，我们不仅关注预测的中心趋势（如均值），还关注在分布的不同分位数处的预测准确性。...用Pytorch实现分位数损失 下面是一个使用Pytorch将分位数损失定义为自定义损失函数的示例。...检测“扁平化”的方法之一是一起计算第50、68和95个百分位值，并检查这些值之间的关系，即使要获得的最终值是99.5百分位值。...总结 分位数回归是一种强大的统计工具，对于那些关注数据分布中不同区域的问题，以及需要更加灵活建模的情况，都是一种有价值的方法。...本文将介绍了在神经网络种自定义损失实现分位数回归，并且介绍了如何检测和缓解预测结果的"扁平化"问题。
TechInsights的数据显示，海思基带处理器芯片的出货量在2019年达到了2.5亿的峰值，仅次于高通、联发科和紫光展锐，排名第四，领先于当时为苹果iPhone提供调制解调器的三星和英特尔。...但是，随着8月29日，打造麒麟芯片的华为Mate 60系列的回归，今年三季度华为海思的份额有望将会重新进入前五，而高通、联发科的份额可能将会下滑。...在手机芯片市场，华为麒麟的回归，联发科和高通受到的影响可能更为严重。...，这些厂商都采用的是高通和联发科的处理器。...华为强势回归，高通却成了最大输家？ 联发科天玑9300成功流片：台积电3nm制程，预计2024年量产！ 芯联芯：严正声明！ 华为反对！诺基亚要求终止！
【Tips：这种分类模型可以使用感知器或者逻辑回归（感兴趣的可以看历史文章了解更多）】 这种单个的模型，我们将其称为神经元，模型所使用的方法，称为激活函数。...【TIPS：感兴趣的可以看Logistic Regression逻辑回归】 函数公式： 函数图像： 然后，我们来看看PPT的这张图（emmm，其实画的挺好的）。...额外的，Sigmoid函数求导（后面要用）： 2、损失函数 在一般模型中，我们都会定义一个Cost Function损失函数。 这样的模型中，最优化问题最小化损失函数。...”从而“提高模型精度”。...比如： PPT的这个ANN中，InputVector输入向量已经确定了，为（1,0,1），我们要做的就是调整 这些玩意儿，从而使输出和预期的一样。
其中损失函数部分用来控制模型的拟合能力，期望降低偏差；正则项部分用来提升模型泛化能力，期望降低方差，最优模型是对偏差和方差的最优折中。...由于0-1损失的问题，所以以上损失函数都是对它的近似。...神经网络框架 很多模型可以看做是神经网络，例如：感知机、线性回归、支持向量机、逻辑回归等。 Linear Regression 线性回归可以看做是激活函数的单层神经网络： ?...Logistic Regression 逻辑回归可以看做是激活函数的单层神经网络： ?...神经元 神经元是神经网络和SVM这类模型的基础模型和来源，它是一个具有如下结构的线性模型： ? 其输出模式为： ? 示意图如下： ?
这是第一个ANN架构，后来才出现更多的ANN架构。 ANN的早期成功让人们广泛相信，人类马上就能造出真正的智能机器了。1960年代，当这个想法落空时，资助神经网络的钱锐减，ANN进入了寒冬。...基于ANN的惊艳产品常常上头条，从而吸引了越来越多的关注和资金，促进越来越多的进步和更惊艳的产品。 生物神经元 在讨论人工神经元之前，先来看看生物神经元（见图10-1）。...图10-12 学习曲线：每个周期的平均训练损失和准确率，验证损失和准确率 可以看到，训练准确率和验证准确率稳步提高，训练损失和验证损失持续下降。另外，验证曲线和训练曲线靠的很近，意味着没有什么过拟合。...可以看到过程很快且不会卡住。这是一个重要的发现：大神经网络几乎从不会卡在局部最小值，即使卡住了，局部最小值通常也是全局最小值。但是仍然可能在平台期卡住相当长时间。 f. 梯度消失的风险。...可以看到，训练耗时变长，且经常在平台期卡住很长时间。另外，最高层（右边）的神经元比最底层变得快。
在 ANN 算法运行过程中，每个连接会对应一个权重 w 和偏移量 b（又称为 ANN 参数）。输出值则跟节点、权重值和偏移量有关。...这是一个具有两个隐藏层的 ANN 架构， 两边分别为输入层（左）和输出层（右），中间为两个隐藏层 如果这只动物从生物学上来看是一只猫，但 ANN 显示它「不是猫」，则证明 ANN 输出结果有误。...梯度下降算法：反向传播得以实现的关键 因为我们需要不断计算输出与实际值的偏差来修改参数（相差越多修改的幅度越大），所以我们需要用误差函数（Error function，也称损失函数,loss function...给定一组函数参数，梯度下降从一组初始参数值开始，迭代移向一组使损失函数最小化的参数值。这种迭代最小化是使用微积分实现的，在梯度的负方向上采取渐变更改。使用梯度下降的典型例子是线性回归。...随着模型迭代，损失函数逐渐收敛到最小值。 由于梯度表达的是函数在某点变化率最大的方向，通过计算偏导数得到，所以使用梯度下降方式，会极大地加快学习进程。
LA：根据客户端模型的损失占所有客户端损失和的比重来决定最终组合时参数所占比例。 LS：根据损失与样本数量的乘积所占的比重来决定。...ann.name, ann.B, ann.type) else: Dtr, Dte = nn_seq_wind(ann.named, ann.B, ann.type) ann.len...分别表示利用numpy和PyTorch实现FedAvg后全局模型在各个客户端上的预测结果。...numpy和PyTorch预测精度相差不大，并且很接近本地模型，这说明十个地区上数据分布类似。...虽然numpy和PyTorch预测精度相差不大，但采用PyTorch实现FedAvg更简单，建议采用后者。
在基于MATLAB的神经网络（ANN）回归这篇文章中，我们介绍了MATLAB软件中神经网络（ANN）的纯代码实现；而在MATLAB软件中，其实基于神经网络拟合工具箱，就可以点点鼠标实现神经网络的回归。...在神经网络拟合工具箱中，我们仅仅只能对神经网络的隐藏层的神经元数量进行配置，而隐藏层的数量默认为1层，且还不能修改；而在基于MATLAB的神经网络（ANN）回归这篇文章中，通过代码，我们不仅可以对神经元数量进行调整...且在神经网络模型的训练界面的右侧会出现精度评定指标的具体数值；数值下方的三个选项可以用来绘制拟合情况图。 ...例如，我们一直提及的基于MATLAB的神经网络（ANN）回归这篇文章，其中的代码其实就是通过这个选项来生成的。 ...这里我认为有必要说明一下保存神经网络代码和神经网络参数的区别。
我们通常使用大量标记的数据和包含许多层的神经网络体系结构来训练模型。 ? 资源 深度学习的模型可应用到各种复杂任务中： 1. 人工神经网络（ANN）进行回归和分类 2....细胞体处理这些传入信息，得到相应的输出结果，该结果通过轴突和突触发送到其他神经元。 ? 电信号流过神经元。 下图代表了受生物神经元启发的ANN一般模型。它也被称为感知器。...激活函数 激活函数对于ANN学习和理解真正复杂的东西很重要。它们的主要目的是将ANN中节点的输入信号转换为输出信号，此输出信号将作为下一层的输入。...Sigmoid激活函数的缺点是，如果提供较大的负输入，则可能导致神经网络在训练时卡住。 3. 双曲正切函数—（tanh） 类似于Sigmoid，但性能更好。...整流线性单元-（ReLu） ReLu是CNN和ANN中最常用的激活函数，范围从零到无穷大。[0，∞] ? ReLu 如果x为正，则给出输出为“ x”；如果x为负，否则输出为0。
在之前的一篇博客（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114806478）中，我们对基于MATLAB的随机森林（RF）回归与变量影响程度...另外，需要注意的是，本文直接进行神经网络算法的执行，省略了前期数据处理、训练集与测试集划分、精度衡量指标选取等。因此建议大家先将这一篇博客阅读后，再阅读本文。 ...1 分解代码1.1 循环准备1.2 神经网络构建1.3 数据处理1.4 模型训练参数配置1.5 神经网络实现1.6 精度衡量1.7 保存模型2 完整代码 1 分解代码 1.1 循环准备 由于机器学习往往需要多次执行...gensim(ANNnet); end 1.6 精度衡量 %% Accuracy of ANN ANNPredictYield=sim(ANNnet,TestVARI')'; ANNRMSE=sqrt...%% ANN Model Storage ANNModelSavePath='G:\CropYield\02_CodeAndMap\00_SavedModel\'; save(sprintf('%sRF0417ANN0399
ANN 似乎已经进入了资金和进步的良性循环。基于 ANN 的惊人产品定期成为头条新闻，吸引了越来越多的关注和资金，导致越来越多的进步，甚至更惊人的产品。...输出层基于 softmax 函数，损失函数是交叉熵（在第 4 章中介绍）。 TF.EXCEL API 仍然是更新的，所以在这些例子中使用的一些名称和函数可能会在你读这本书的时候发生一些变化。...我们有神经网络模型，我们有损失函数，现在我们需要定义一个GradientDescentOptimizer来调整模型参数以最小化损失函数。...这是不到 40 行代码，但内容很多：我们为输入和目标创建占位符，我们创建了一个构建神经元层的函数，我们用它来创建 DNN，我们定义了损失函数，我们 创建了一个优化器，最后定义了性能指标。...在 MNIST 数据集上训练一个深层 MLP 并查看是否可以超过 98% 的精度。
当使用lasagne.layers.DenseLayer创建图层时，我们可以传递一个函数init，该函数必须返回一个用作权重和偏差矩阵的Theano表达式。 接下来，为ANN创建权重函数。...在这里，priors充当了调节者的角色，试图保持ANN small的权重。它在数学上等价于一个L2的损失项，作为通常的做法是将大的权重惩罚到目标函数中。 下面是一些设置小批量ADVI的函数。...有趣的是，我们现在可以构建更复杂的ANNs，像卷积神经网络: Accuracy on test data = 98.03% 更高的精度。...我也尝试了这个层次模型，但它实现了较低的精度(95%)，我认为是由于过度拟合。 让我们更多地利用我们在贝叶斯框架中的产出，并在我们的预测中探索不确定性。...这篇文章在后续会翻译 结论 通过桥接Lasagne和PyMC3，并通过使用小批量的ADVI来训练贝叶斯神经网络，在一个合适的和复杂的数据集上(MNIST)，我们在实际的贝叶斯深度学习问题上迈出了一大步。
近年来随着深度学习的快速发展，基于深度学习的 2D HPE 算法取得了重大突破，算法精度得到了大幅提升。...主流算法 基于回归坐标的方法 早期一些自顶向下的深度学习方法用神经网络直接预测人体关键点的 2D 坐标 。 DeepPose 是这类方法的经典代表。...直接回归坐标的方法思路直接，可以直接获得关键点位置，往往有更快的预测速度。然而，由于人体姿态的自由度很大，直接预测坐标的建模方式对神经网络的预测并不友好，预测精度受到了一定制约。...基于热图的方法更好地保留了空间位置信息，更符合卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的设计特性，从而取得了更好的预测精度。...模型训练的损失函数为JointsMSELoss ，即热度图上的二范数损失函数。
所以，说它们是如假包换的PPYOLO算法一点都不过分，因为它们拥有和原版仓库一样的损失、一样的梯度。...EMA、同样的数据预处理方式、同样的参数L2权重衰减、同样的损失、同样的梯度、同样的预训练模型，迁移学习得到了同样的精度。...迁移学习时和PaddleDetection获得了一样的精度、一样的收敛速度，二者的训练日志位于train_ppyolo_in_voc2012文件夹下。...迁移学习时和PaddleDetection获得了一样的精度、一样的收敛速度，二者的训练日志位于train_ppyolo_in_voc2012文件夹下。...=100 ] = 0.709 Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.819 转换权重后精度有一点损失
HM-ANN 实现了低搜索延迟和高搜索精度，特别是在数据集无法装入单机有限 DRAM 的情况下。与最先进的近似近邻（ANN）搜索方案相比，该算法具有明显的优势。...动机 由于 DRAM 容量有限，ANN 搜索算法在查询精度和查询延迟之间进行了基本的权衡。...基于图形的索引（如 HNSW）具有优越的查询运行时间性能和查询精度。然而，当在十亿规模的数据集上操作时，这些索引也会消耗 TiB 等级的 DRAM。...但是，由于量化过程中精度的损失，这些索引在压缩数据集上的召回率通常很低。...图1（a）和（b）显示，HM-ANN 在 1 毫秒内取得了 >95% 的 top-1 召回率。图1（c）和（d）显示， HM-ANN 在 4 毫秒内获得了 >90% 的 top-100 召回率。
为了分析土耳其哈兰平原井中地下水中的硝酸盐含量，研究人员使用温度，电导率和地下水的Ph水平作为ANN的载体。...过去6天的温度和附近井的抽速作为测验的向量。 伊朗开发了 ANN多层感知器（MLP）来模拟降雨：径流过程，使用降雨持续时间，平均强度和超过100次的季节指数作为模型的向量。...在GIS的帮助下，使用适当的ANN，SVM和逻辑回归的集成，对美国佛罗里达州波尔克县水井硝酸盐污染水进行了识别。研究的载体是GW深度，土壤介质特征，水力，地形和PH值。...在这种技术中，ANN的表现优于SVM。 中国利用地下水质量分类指标作为向量，以地下水水质分类指标为载体，对娘子关地下水水质进行了评价，预测精度较高。...韩国借助SVM和ANN创建的时间序列模型，预测沿海地区井水的地下水位，使用过去的地下水位，潮位和降水数据作为向量。
使用Cerebras CS-3 AI加速器进行稀疏训练显示出接近理想的加速比，同时通过Neural Magic的DeepSparse引擎和nm-vllm引擎在CPU和GPU上部署，实现了高达3倍和1.7...（如对话、代码生成和指令执行）中特别有效。...以往的研究中，高稀疏度往往与准确率损失相关联，或者在处理复杂任务时难以维持高准确率。...广泛的任务适用性：由于高稀疏度下的准确率保持，这种结合方法使得模型可以广泛应用于各种NLP任务，包括那些对模型精度要求较高的场景。...3、稀疏度和提高CPU上的推理性能 高稀疏度意味着模型中有70%的权重被设为零，这大幅减少了模型的存储和运行时内存需求，使得模型更适合部署在资源受限的设备上，如移动设备和嵌入式系统。
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