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Batch Normalization的诅咒

什么是Batch Normalization 在训练过程中,当我们更新之前的权值时,每个中间激活层的输出分布会在每次迭代时发生变化。这种现象称为内部协变量移位(ICS)。...对超参数更鲁棒 Batch Normalization的诅咒 好,让我们回到本文的出发点,在许多情况下batch normalization开始伤害性能或根本不起作用。...在使用小batch size的时候不稳定 如上所述,batch normalization必须计算平均值和方差,以便在batch中对之前的输出进行归一化。...在分布式训练的时候,大的batch最终将作为一组小batch分布在各个实例中。...由于每次迭代中batch大小的变化,对输入数据的尺度和偏移的泛化能力不好,最终影响了性能。

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打破机器学习中的小数据集诅咒

在图6(a)中,模型的斜率为4.65,截距为8.2,而图6(b)中模型的斜率为5.1,截距为10.2相比,可以明显看出,图6(b)更接近真实值。...在下面的例子中,我们正在研究iris数据集,以了解数据点的数量如何影响k-NN表现。为了更好表现结果,我们只考虑了这组数据的四个特性中的两个:萼片长度和萼片宽度。 ?...图7:KNN中预测类随数据大小的变化 后面的实验中我们随机从分类1中选取一个点作为试验数据(用红色星星表示),同时假设k=3并用多数投票方式来预测试验数据的分类。...图7(a)是用了少量数据做的试验,我们发现这个模型把试验点错误分在分类2中。当数据点越来越多,模型会把数据点正确预测到分类1中。...我们可以很容易地找到R和Python中的库,它们可以帮助在损失计算和优化过程中为类分配权重。

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    打破机器学习中的小数据集诅咒

    在图6(a)中,模型的斜率为4.65,截距为8.2,而图6(b)中模型的斜率为5.1,截距为10.2相比,可以明显看出,图6(b)更接近真实值。...在下面的例子中,我们正在研究iris数据集,以了解数据点的数量如何影响k-NN表现。为了更好表现结果,我们只考虑了这组数据的四个特性中的两个:萼片长度和萼片宽度。 ?...图7:KNN中预测类随数据大小的变化 后面的实验中我们随机从分类1中选取一个点作为试验数据(用红色星星表示),同时假设k=3并用多数投票方式来预测试验数据的分类。...图7(a)是用了少量数据做的试验,我们发现这个模型把试验点错误分在分类2中。当数据点越来越多,模型会把数据点正确预测到分类1中。...我们可以很容易地找到R和Python中的库,它们可以帮助在损失计算和优化过程中为类分配权重。

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    Batch Normalization的诅咒

    什么是Batch Normalization 在训练过程中,当我们更新之前的权值时,每个中间激活层的输出分布会在每次迭代时发生变化。这种现象称为内部协变量移位(ICS)。...对超参数更鲁棒 Batch Normalization的诅咒 好,让我们回到本文的出发点,在许多情况下batch normalization开始伤害性能或根本不起作用。...在使用小batch size的时候不稳定 如上所述,batch normalization必须计算平均值和方差,以便在batch中对之前的输出进行归一化。...在分布式训练的时候,大的batch最终将作为一组小batch分布在各个实例中。...由于每次迭代中batch大小的变化,对输入数据的尺度和偏移的泛化能力不好,最终影响了性能。

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    传统企业的“资源诅咒”

    经济学上有一个“资源诅咒”理论,意思是:拥有丰富的自然资源可能是经济发展的阻碍,大多数自然资源丰富的国家比那些资源稀缺的国家经济发展得更为缓慢。...资源的诅咒也同样发生在商业社会,拥有独特资源优势的企业往往不能长期保持高速的增长,反而会造成官僚风气严重、组织效率低下、创新力不足等诸多问题。我国大部分资源型国企的现状就是明显的例子。...在互联网的转型过程中,企业拥有的资源,要转化成为新领域的优势,其实并非一件易事。要识别资源能否为之所用,必须认清其真实面目。...产业链关系 传统企业在其行业经营多年,在本产业链上拥有丰富的业内关系,和同行及相关企业或个人有较强的连接能力,在转型过程中可以较为迅速地整合资源,这是一种重要的资源优势。...公司文化、体制、流程 这些都是公司在长期的经营过程中逐渐完善起来的,它们保证了企业在现有状态下持续稳定地运营。

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    机器学习的维度诅咒 | MixLab人工智能

    对于机器学习的理解,我相信很多人还无法做到简单、易懂的将其思想描述出来,比如这里提到的一个基本概念:数据的维度,以及算法应用中为何升维和降维。...对于初学者来说,这些都是难以理解的,在前期可能只能套用固有的模型和算法进行机械化的“炼丹”,这时就会导致即使得出不错的结果,但仍不知其所以然。...---- 维度的诅咒 全都与孤独有关 In a nutshell, the curse of dimensionality is all about loneliness....四维空间 当我们添加了时间的维度,你与朋友难得碰到一次,于是,你在社交上与外界保持了足够的距离。 ? 如果你有足够多的数据,增加维度便有利于区分开数据。...但反过来思考下,维度的不断增多,对数据量的要求也会迅速增长,进而让我们不得不去寻找其他办法来辅助解决问题。 ……

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    【说站】css中link和@import的区别

    css中link和@import的区别 1、从属关系区别 @import是 CSS 提供的语法规则,只有导入样式表的作用; link是HTML提供的标签,不仅可以加载 CSS 文件,还可以定义 RSS...2、加载顺序区别 加载页面时,link标签引入的CSS被同时加载;@import引入的CSS将在页面加载完毕后被加载。...3、兼容性区别 @import是 CSS2.1 才有的语法,故只可在 IE5+才能识别; link标签作为 HTML 元素,不存在兼容性问题。...4、DOM可控性区别 可以通过JS操作DOM ,插入link标签来改变样式;由于DOM方法是基于文档的,无法使用@import的方式插入样式。...5、权重区别,link引入的样式权重大于@import引入的样式。 以上就是css中link和@import的区别,希望对大家有所帮助。

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    分类问题中的维度诅咒(下)

    在上面的例子中,我们表明维度的诅咒引入了训练数据的稀疏性。我们使用的特征越多,数据越稀疏,使得对分类器参数(即,其判定边界)的精确估计变得更加困难。...维度的诅咒的另一个效果是,这种稀疏性在搜索空间上不是均匀分布的。事实上,围绕原点(在超立方体的中心)的数据比搜索空间的角落中的数据稀疏得多。这可以理解如下: 设想一个表示2D特征空间的单位正方形。...这种令人惊讶且违背直觉的观察部分地解释了与分类中的维度的诅咒相关联的问题:在高维空间中,大多数训练数据驻留在限定特征空间的超立方体的角落中。...如果理论上有无限数量的训练样本可用,则维度的诅咒不适用,并且我们可以简单地使用无限数量的特征来获得完美分类。训练数据的大小越小,应使用的特征越少。...一种方法是在图1所示的曲线中搜索最优。由于对所有特征的所有可能组合训练和测试分类器通常是难以处理的,因此存在尝试以不同方式找到该最优的若干方法。

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    Mac-Mac中SVN的使用

    最近换了Mac作为工作机,没有GUI来进行SVN的操作,只能用Terminal了。把常用命令记录在这里。...svn update -r 200 test.php(将版本库中的文件test.php还原到版本200) svn update test.php(更新,于版本库同步。...:不在svn的控制中;M:内容被修改;C:发生冲突;A:预定加入到版本库;K:被锁定】 2)svn status -v path(显示文件和子目录状态) 第一列保持相同,第二列显示工作版本号,第三和第四列显示最后一次修改的版本号和修改人...2、每个以URL指定的目录,都会透过立即提交于仓库中创建。 在这两个情况下,所有的中间目录都必须事先存在 回滚 revert PATH… 取消所有的本地编辑。...这是将工作副本对应到同一仓库中某个分支或者标记的方法。 2、switch –relocate FROM TO [PATH...] 改写工作副本的URL元数据,以反映单纯的URL上的改变。

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    iOS防止在WKWebView中打开Universal Link

    前言 在wap中唤起app应用最最广泛的方式并不是Universal Link,而是直接Schema跳转 location.href = 'schema://公众号:iOS逆向' 在 iOS9 之前...这种方式需要提前判断系统中是否安装了能够响应此scheme的App,并且这种方式在微信被禁用。...如果未安装您的应用程序,则系统会在 Safari 中打开URL,以使您的网站能够处理它。浏览器可以正常跳转,因此在没装App的时候,不会像schema出现网页无效的框....Link感兴趣可看第二章节iOS 创建 Universal Links I 、防止在WKWebView中打开Universal Link demo下载地址:https://download.csdn.net.../download/u011018979/21361507 1.1 防止在WKWebView中打开Universal Link的原理: 防止在WKWebView中打开Universal Link的原理:

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    如何提高沟通效率,避免知识的诅咒?

    作者:陈敬琳 腾讯CSIG产品策划  导语|  在日常的沟通中,经常会因为双方的理解不同而让沟通变得困难,如何提高沟通效率就成了一门必修课程。...本文将给出三点具体的建议,希望能够帮助大家提高沟通效率。 01 知识的诅咒是什么 首先我们来说说什么是知识的诅咒。...击节者知道了这首曲子,就很难想象不知道曲子的听猜者耳中听到的敲打声是什么样。 这就是“知识的诅咒”。 我们一旦知道某事,就无法想象不知道这事的情况发生的原因;我们的知识“诅咒”了我们。...02 会造成什么后果 一旦我们忽视这种知识的诅咒,那么在日常沟通和交流中,必然会造成一些沟通上的障碍,特别是在工作中,对工作沟通效率有很大影响。...这种沟通障碍在不同岗位的沟通中也很常见,特别对从传统行业转型到互联网的同学来说。 ? 03 如何避免 既然这样,那我们在日常的沟通中,如何避免“知识的诅咒”呢?

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    mac中homebrew的使用

    然而mac os上并没有自带的神器,我们该怎么办呢? 不用担心,自然有第三方提供类似的包管理器,其中Homebrew是应用最广泛的工具。...Homebrew简称brew,是Mac OSX上的软件包管理工具,能在Mac中方便的安装软件或者卸载软件,可以说Homebrew就是mac下的apt-get、yum神器。...比如安装wget: brew install wget 安装mysql: brew install mysql 安装redis: brew install redis brew安装软件就这么简单,有很多mac...Brew还有什么NB的用法呢?...最后一行写的很清楚,设置开机启动的命令~~ 这个里面的信息比较多,brew安装软件的默认目录:/usr/local/Cellar/ 其他信息有当前版本,依赖,注意事项等 七、升级所有可以升级的软件们 brew

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    牛牛的Link Power II

    牛牛有一颗大小为n的神奇Link-Cut 数组,数组上的每一个节点都有两种状态,一种为link状态,另一种为cut状态。...数组上任意一对处于link状态的无序点对(即(u,v)和(v,u)被认为是同一对)会产生dis(u,v)的link能量,dis(u,v)为数组上u到v的距离。...我们定义整个数组的Link能量为所有处于link状态的节点产生的link能量之和。 一开始数组上每个节点的状态将由一个长度大小为n的01串给出,’1’ 表示Link状态,’0’ 表示Cut状态。...牛牛想要知道一开始,以及每次操作之后整个数组的Link能量,为了避免这个数字过于庞大,你只用输出答案对10^9^+7取余后的结果即可。...输出描述: 请输出m+1行表示一开始,以及每次操作之后整个数组的Link能量,为了避免这个数字过于庞大,你只用输出答案对10^9^+7取余后的结果即可。

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