Scipy最小化给了我一个“由于精度损失而不一定达到的期望误差”，并且我的代码看起来是正确的。

Scipy是一个开源的科学计算库，提供了丰富的数学、科学和工程计算功能。它包含了许多优化算法，其中最小化函数是其中之一。

最小化函数是指通过调整函数的输入参数，使得函数的输出值达到最小值的过程。在使用Scipy进行最小化时，可能会遇到由于精度损失而无法达到期望误差的情况。

精度损失是指在计算过程中由于浮点数运算的特性，导致结果的精度有所损失。这可能会导致最小化过程无法达到预期的误差要求。

当你的代码看起来是正确的，但最小化函数无法达到期望误差时，可以考虑以下几个方面：

检查输入参数的范围：确保输入参数的范围合理，并且不会导致数值计算上的问题。如果参数范围过大或过小，可能会导致精度损失。
调整优化算法：Scipy提供了多种优化算法，不同的算法适用于不同类型的问题。尝试使用其他的优化算法，可能会得到更好的结果。
调整误差要求：如果期望误差过小，可能会导致算法无法达到要求。可以适当调整误差要求，以获得更合理的结果。
检查目标函数：确保目标函数的定义正确，并且在计算过程中没有出现错误。可以通过打印中间结果或使用调试工具来检查目标函数的计算过程。

总之，当使用Scipy进行最小化时，由于精度损失而无法达到期望误差是一个常见的情况。通过检查输入参数、调整优化算法、调整误差要求和检查目标函数，可以尝试解决这个问题。如果仍然无法解决，可能需要进一步分析代码和问题的背景，以找到更合适的解决方案。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云计算服务：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云服务器运维：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云音视频处理：https://cloud.tencent.com/product/mps
腾讯云人工智能：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
腾讯云移动开发：https://cloud.tencent.com/product/mobdev
腾讯云存储：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链：https://cloud.tencent.com/product/baas
腾讯云元宇宙：https://cloud.tencent.com/product/vr

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

为什么深度学习是非参数的？

为了达成目标，我们设定了损失函数（或风险函数），从概念上讲，我们希望将预期损失 最小化。第一次尝试通常是将经验风险或者经验损失 最小化。...如果我们的损失函数是负对数似然，将最最小化就意味着计算最大相似估计。...通过巧妙地添加并利用 (x,y) 和D的独立性，我们可以将预测的期望平方误差分解为：最后一项噪音并不依赖于我们的模型。...当我们将model.parameters()（这里我用的是PyTorch）传递给优化器时，深度学习看起来好像是参数化的。但其实它不是！...这条差拟合的曲线尾部的质量随分量K的数量而变化，似乎是造成中间K的平均误差出现凹凸的主要原因。 7、结论综上，我们学到了什么呢？

4074 0

为什么深度学习是非参数的？

为了达成目标，我们设定了损失函数（或风险函数），从概念上讲，我们希望将预期损失 最小化。第一次尝试通常是将经验风险或者经验损失 最小化。...如果我们的损失函数是负对数似然，将最最小化就意味着计算最大相似估计。...通过巧妙地添加并利用 (x,y) 和D的独立性，我们可以将预测的期望平方误差分解为：最后一项噪音并不依赖于我们的模型。...最著名的例子可能是增加一个规范项从而导致Tikhonov正则化，所以我们的损失看起来会是这样如果我们从偏差-方差的角度来看，我们能够平衡偏差（当λ→0没有偏差，但会导致病态）与方差（当λ→∞，我们处于...当我们将model.parameters()（这里我用的是PyTorch）传递给优化器时，深度学习看起来好像是参数化的。但其实它不是!

5243 0

为什么深度学习是非参数的？

为了达成目标，我们设定了损失函数（或风险函数），从概念上讲，我们希望将预期损失最小化。第一次尝试通常是将经验风险或者经验损失最小化。...如果我们的损失函数是负对数似然，将最最小化就意味着计算最大相似估计。...通过巧妙地添加并利用 (x,y) 和D的独立性，我们可以将预测的期望平方误差分解为：最后一项噪音并不依赖于我们的模型。...最著名的例子可能是增加一个规范项从而导致Tikhonov正则化，所以我们的损失看起来会是这样：如果我们从偏差-方差的角度来看，我们能够平衡偏差（当λ→0没有偏差，但会导致病态）与方差（当λ→∞，我们处于...当我们将model.parameters()（这里我用的是PyTorch）传递给优化器时，深度学习看起来好像是参数化的。但其实它不是！

1983 0

机器学习核心：优化问题基于Scipy

SciPy是用于科学和数学分析最广泛的Python工具包，因此它拥有强大但易于使用的优化程序来解决复杂问题。首先我们从一个简单的标量函数（一个变量）最小化示例开始。...假设，我们想最小化下面这个函数，它在x = -10到x = 10之间。函数如下所示。在函数域中，它有全局最小值和局部最小值。定义函数的代码是： ? 使用SciPy确定全局最小值的代码非常简单。...假设，我们希望满足以下条件，同时达到求全局最小值的目标。 ? 注意，其中一个是不等式，另一个是等式约束。将约束作为函数放入字典中 SciPy允许通过更通用的优化方法来处理任意约束。...机器学习中的误差最小化 几乎所有机器学习算法的关键都是定义一个合适的误差函数，对数据进行迭代，并找到使总误差最小的机器学习模型参数的最优设置。通常，误差是模型预测与真实值之间某种距离的度量。 ?...因此，完全可以使用SciPy优化例程来解决ML问题。这让你深入了解算法的实际工作，因为你必须自己构建损失度量，而不是依赖于一些现成的开箱即用的函数。

1.2K4 0

3种常见的集成学习决策树算法及原理

并不一定，当基模型数增加到一定程度时，方差公式第一项的改变对整体方差的作用很小，防止过拟合的能力达到极限，这便是准确度的极限了。...同时，在每一轮中加入一个新的弱分类器，直到达到某个预定的足够小的错误率或达到预先指定的最大迭代次数。...第 k 轮的强学习器为：损失函数：利用前向分布学习算法的关系可以得到损失函数为：令，它的值不依赖于，因此与最小化无关，仅仅依赖于，随着每一轮迭代而将这个式子带入损失函数，损失函数转化为：我们求...回归树在分枝时会穷举每一个特征的每个阈值以找到最好的分割点，衡量标准是最小化均方误差。...（利用错分样本），而 GBDT 是通过算梯度来弥补模型的不足（利用残差）；损失函数不同：AdaBoost 采用的是指数损失，GBDT 使用的是绝对损失或者 Huber 损失函数；

3601 0

最常用的决策树算法！Random Forest、Adaboost、GBDT 算法

并不一定，当基模型数增加到一定程度时，方差公式第一项的改变对整体方差的作用很小，防止过拟合的能力达到极限，这便是准确度的极限了。...同时，在每一轮中加入一个新的弱分类器，直到达到某个预定的足够小的错误率或达到预先指定的最大迭代次数。...第 k 轮的强学习器为：损失函数：利用前向分布学习算法的关系可以得到损失函数为：令，它的值不依赖于，因此与最小化无关，仅仅依赖于，随着每一轮迭代而将这个式子带入损失函数，损失函数转化为：我们求...回归树在分枝时会穷举每一个特征的每个阈值以找到最好的分割点，衡量标准是最小化均方误差。...利用错分样本），而 GBDT 是通过算梯度来弥补模型的不足（利用残差）；损失函数不同：AdaBoost 采用的是指数损失，GBDT 使用的是绝对损失或者 Huber 损失函数；

1.2K3 0

模型之母：简单线性回归&最小二乘法

通常来说，为了防止正误差值和负误差值相抵的情况，使用绝对值来表示距离：，但是在线性回归中，我们需要找极值，需要函数可导，而不是一个处处可导的函数，因此很自然地想到可以使用：考虑所有样本，我们推导出...最小化的这组函数被称为“损失函数”。什么是损失函数呢？损失函数描述了单个样本预测值和真实值之间误差的程度。用来度量模型一次预测的好坏。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。...最后由于是损失函数，所以预测正确的概率越高，其损失值应该是越小，因此再加个负号取个反。以上损失函数是针对于单个样本的，但是一个训练数据集中存在N个样本，N个样本给出N个损失，如何进行选择呢？...f8905ef66a7d825079f1375250b5c37e 2.1.4 经验风险最小化和结构风险最小化 期望风险是模型关于联合分布的期望损失，经验风险是模型关于训练样本数据集的平均损失。...正则化项是J(f)是函数的复杂度再乘一个权重系数（用以权衡经验风险和复杂度） 2.1.5 小结 1、损失函数：单个样本预测值和真实值之间误差的程度。

2.8K2 0

决策树算法大家庭：Random Forest、Adaboost、GBDT 算法总结

并不一定，当基模型数增加到一定程度时，方差公式第一项的改变对整体方差的作用很小，防止过拟合的能力达到极限，这便是准确度的极限了。...同时，在每一轮中加入一个新的弱分类器，直到达到某个预定的足够小的错误率或达到预先指定的最大迭代次数。...第 k 轮的强学习器为：损失函数：利用前向分布学习算法的关系可以得到损失函数为：令，它的值不依赖于，因此与最小化无关，仅仅依赖于，随着每一轮迭代而将这个式子带入损失函数，损失函数转化为：我们求...回归树在分枝时会穷举每一个特征的每个阈值以找到最好的分割点，衡量标准是最小化均方误差。...不同：迭代思路不同： Adaboost 是通过提升错分数据点的权重来弥补模型的不足（利用错分样本），而 GBDT 是通过算梯度来弥补模型的不足（利用残差）；损失函数不同： AdaBoost 采用的是指数损失

6753 0

机器学习(八)经验风险与结构风险

) 期望风险R(emp)是模型关于联合分布的期望损失，经验风险R(emp)是模型关于训练样本集的平均损失。...根据大数定律，当样本容量N趋于无穷时，经验风险R(emp)趋于期望风险R(exp)，所以一个很自然的想法就是利用经验风险估计期望风险。...但是，由于现实中训练样本数目有限甚至很小，所以用经验风险估计期望风险常常不理想，要对经验风险进行一定的矫正，这就是关系到监督学习的两个基本策略：经验风险最小化和结构风险最小化。...当样本容量足够大的时候，经验风险最小化能保证有很好的学习效果，在现实中被广泛应用，比如，极大似然估计(maximum likelihood estimation)就是经验风险最小化的一个例子，当模型是条件概率分布...1.11.5模型评估和模型选择当损失函数给定时，基于损失函数的模型的训练误差和模型的测试误差就自然成为了学习方法评估的标准。

3134 0

机器学习入门概览

2、性能标准，就是指衡量我们的程序的这种能力高低的指标了。在识别任务中，这个指标就是识别的精度。给定100个手写数字，有99个数字被我们的“智能”程序识别正确，那么精度就是 99% 。...以损失函数为基础，我们定义风险 : 函数 f 的风险，就是损失函数的期望值。由于我们以手写字分类为例，所以这里各个样本的概率分布 p 是离散的，我们可以用如下公式定义风险： ?...首先，我们知道我们现在需要的是一个模型，这个模型具有能够描述各种各样的函数的能力，下图是一个神经网络： ? 它看起来很复杂，让人费解，那么我们把它简化，如下图： ?...当训练误差过高时，模型学到的函数并没有满足经验风险最小化 ,对手写字识别来说，模型即使在我们的训练集中识别的精度也很差，我们称这种情况为欠拟合。...要最小化经验风险 R¯(f)，等同于最小化损失函数，在机器学习中，损失函数可以写成每个样本的损失函数的总和： ?

2141 0

机器学习入门概览

2、性能标准，就是指衡量我们的程序的这种能力高低的指标了。在识别任务中，这个指标就是识别的精度。给定100个手写数字，有99个数字被我们的“智能”程序识别正确，那么精度就是 99% 。...以损失函数为基础，我们定义风险 : 函数 f 的风险，就是损失函数的期望值。...首先，我们知道我们现在需要的是一个模型，这个模型具有能够描述各种各样的函数的能力，下图是一个神经网络：它看起来很复杂，让人费解，那么我们把它简化，如下图：我们把这个模型理解成一个黑箱，这个黑箱里有很多参数...当训练误差过高时，模型学到的函数并没有满足经验风险最小化 ,对手写字识别来说，模型即使在我们的训练集中识别的精度也很差，我们称这种情况为欠拟合。...要最小化经验风险 R¯(f)，等同于最小化损失函数，在机器学习中，损失函数可以写成每个样本的损失函数的总和：其中 θ 表示模型中的所有参数，现在我们要最小化 L(θ)，我们首先想到的是求解导数，我们把这个

2543 0

实时视频上的神经风格迁移（具有完整的可实现代码）

总损失：总损失是内容损失和风格损失的加权总和，如下所示。训练网络以同时最小化内容丢失和样式丢失。α和β是内容丢失和样式丢失的权重，并且再次是整个CNN的超参数。...Scipy的最小化函数（fmin_l_bfgs_b）允许传回函数值f（x）及其渐变f'（x），在前面的步骤中计算过。...但是需要将输入展开为1-D数组格式的最小化函数，并且丢失和渐变都必须是np.float64。...，网络完成其最小化总体损失的预期工作，并生成看起来与内容和样式图像一样接近的图像。...3）调整内容和样式损失权重：作为一个实验，分别尝试使用4和0.03作为内容和样式损失权重，主要是尽可能专注于捕获内容（因为我只运行几次迭代网络）。

3.9K3 0

深度模型中的优化(一)、学习和纯优化有什么不同

通常，我们更希望最小化取自数据生成分布的期望，而不仅仅是有限训练集上的对应目标函数： 2、经验风险最小化机器学习算法的目标是降低式...在这里，我么强调该期望取自真实的潜在分布。如果我们知道了真实分布，那么最小化风险变成了一个可以被优化算法解决的优化问题。...例如，使用对数似然替代函数时，在训练集上的0-1损失达到0之后，测试集上的0-1损失还能持续下降很长一段时间。...这是因为即使0-1损失期望是零时，我们还能来开不同类别的距离以改进分类器的鲁棒性，获得一个更强壮的、更值得信赖的分类器，从而，相对于简单地最小化训练集上的平均0-1损失，它能够从训练集数据中抽取更多信息...当然多次遍历数据集更新时，只有第一遍满足泛化误差梯度的无偏估计。但是，额外的遍历更新当然会由于减小训练误差而得到足够的好处，以抵消其带来的训练误差和测试误差之间差距的增加。

3.6K3 0

华为诺亚Transformer后量化技术：效率百倍提升，视觉&NLP性能不减

诺亚方舟实验室的研究者从以下四个方面对 QAT 与 PTQ 进行了详细对比：训练时间：QAT 由于模拟量化算子等操作，训练耗时远远超出全精度训练（FP），而 PTQ 仅仅需要几十分钟，大大缩短量化流程...：模块化重构误差最小化 由于 Transformer-based 的预训练语言模型通常含有多个线性层耦合在一起，如果采用现有的逐层重构误差优化的方法【3】，作者发现很容易陷入局部最优解。...因此该方法聚焦于逐个重构模块化的量化误差，即最小化全精度网络模块（教师模型）的输出与量化后模型模块（学生网络）的输出之间的平方损失：并行知识蒸馏训练与逐个模块化重构量化误差不同，后量化还可以并行化训练...因此，该设计可以使并行训练，并且实现接近理论加速比。另外一个与逐模块训练不同的点在于，在并行知识蒸馏训练的初期，下一个模块获得的输入是从上一个未经过充分训练的模块中获得。...因此，未充分训练的模块的输出可能依旧含有较大的量化误差，并且该误差会逐层传播，影响后续模块训练。

8211 0

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（二）

实现完美精度的一个微不足道的方法是创建一个分类器，总是做出负预测，除了在它最有信心的实例上做出一个单一的正预测。如果这一个预测是正确的，那么分类器的精度就是 100%（精度=1/1=100%）。...在实践中，最小化均方误差（MSE）比最小化 RMSE 更简单，并且会导致相同的结果（因为最小化正函数的值也会最小化其平方根）。...一个好的性能指标应尽可能接近最终的业务目标。一个好的训练损失易于优化，并且与指标强相关。例如，分类器通常使用成本函数进行训练，如对数损失（稍后在本章中将看到），但使用精度/召回率进行评估。...然而，再次，一条直线无法很好地对数据建模，因此误差最终会达到一个接近另一条曲线的平台。这些学习曲线是典型的拟合不足模型。两条曲线都达到了一个平台；它们接近且相当高。...提示改进过拟合模型的一种方法是提供更多的训练数据，直到验证误差达到训练误差。

1610 0

意图、假设、行动、证据 Dynamic inference by model reduction

将所得预测与观察结果进行比较，形成预测误差，并且根据如何最小化该误差，产生控制的两个基本组成部分中的一个或另一个，即感知和行动 [5, 6]。...我们认为这种精度可能与感觉域的置信度分配机制有类似的解释：如果一个意图对于最小化给定上下文的预测误差没有用处，那么它的精度将随着时间的推移逐渐降低，因为智能体对不再使用它——无论是为了实现其目标还是为了了解世界的事态...考虑到引言中提到的两个例子，让我们假设一个智能体的目标是在每次试验中随机选择多个目标之一并达到它，而第二个智能体的目标是推断另一个智能体的轨迹，具体取决于同一套假设。...如果动力学函数具有很强的精度，则意味着它是最小化当前上下文中的自由能的一个不错的选择，或者更明确地说，对于推断当前智能体的轨迹和实现其期望的目标来说，它是一个不错的选择。...隐藏状态的动态不一定需要与真实的生成过程相同：实际上，它是这个使代理人能够满足先前期望的差异。

1011 0

第一章（1.3）机器学习概念图谱

在参数空间，f(x)只是一个点，而我提到的模型也是一个点，并且由于参数可以变，所以我要做的只是让我模型的这个点尽可能的接近真实f(x)的那个点。...- 基于统计学习的模型：最简单的例子就是贝叶斯学习机，统计学习方法是利用数理统计的数学工具来实现学习机的训练，通常模型中的参数是一些均值方差等统计特征，最终使得预测正确概率的期望达到最大。...八、损失函数 **损失函数**(loss function)更严谨地讲应该叫做目标函数，因为在统计学习中有一种目标函数是最大化预测正确的期望概率，我们这里只考虑常见的损失函数。...当然最小二乘误差、交叉熵误差等损失函数也是很常用的，训练时用的损失函数是所有训练样本数据的损失值的和。有了损失函数，模型的训练就变成了一个很典型的优化问题。...假如我们在山上，我们的目标是找到这座山的最低处（最小化损失函数），一个很简单的思路就是我找到当前位置下山角度最大的方向，然后朝着这个方向走，如下图所示 9.png 当然这种方法有个问题就是会陷入局部最优点

3994 0

第一章（1.3）机器学习概念图谱

在参数空间，f(x)只是一个点，而我提到的模型也是一个点，并且由于参数可以变，所以我要做的只是让我模型的这个点尽可能的接近真实f(x)的那个点。...基于统计学习的模型：最简单的例子就是贝叶斯学习机，统计学习方法是利用数理统计的数学工具来实现学习机的训练，通常模型中的参数是一些均值方差等统计特征，最终使得预测正确概率的期望达到最大。...八、损失函数损失函数(loss function)更严谨地讲应该叫做目标函数，因为在统计学习中有一种目标函数是最大化预测正确的期望概率，我们这里只考虑常见的损失函数。...当然最小二乘误差、交叉熵误差等损失函数也是很常用的，训练时用的损失函数是所有训练样本数据的损失值的和。有了损失函数，模型的训练就变成了一个很典型的优化问题。...假如我们在山上，我们的目标是找到这座山的最低处（最小化损失函数），一个很简单的思路就是我找到当前位置下山角度最大的方向，然后朝着这个方向走，如下图所示 ?

5072 0

第一章（1.3）机器学习概念图谱

3864 0

ICLR 2022丨加速无数据量化数万倍，上海交大&微软提出无数据场景下毫秒级量化方法SQuant

id=JXhROKNZzOc 代码地址：https://github.com/clevercool/SQuant 1 量化方案模型量化需要保持模型的识别精度，最小化原始模型与量化模型之间的精度损失。...则是一个对称方阵大小为，求多个输入激活样本的期望即为，称之为激活方阵。如图1，本文将激活方阵拆分成三个子矩阵H-E, H-K, H-C和的形式。...其中每一项都是有符号数，这意味在每一个卷积核内，需要最小化所有的元素误差和的绝对值。...二、速度对比速度是SQuant的最大的优势，如表3所示，在同样环境配置的情况下，SQuant的4-bit的量化速度是ZeroQ （PTQ）方法的数百倍，并且有30%精度的提升。...更重要的是，由于算法不涉及复杂的重训练过程，SQuant算法甚至可以直接部署在仅推理的硬件中，开辟了更多的应用和优化空间。

1.2K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

Scipy最小化给了我一个“由于精度损失而不一定达到的期望误差”，并且我的代码看起来是正确的。

相关·内容

为什么深度学习是非参数的？

为什么深度学习是非参数的？

为什么深度学习是非参数的？

机器学习核心：优化问题基于Scipy

3种常见的集成学习决策树算法及原理

最常用的决策树算法！Random Forest、Adaboost、GBDT 算法

模型之母：简单线性回归&最小二乘法

决策树算法大家庭：Random Forest、Adaboost、GBDT 算法总结

机器学习(八)经验风险与结构风险

机器学习入门概览

机器学习入门概览

实时视频上的神经风格迁移（具有完整的可实现代码）

深度模型中的优化(一)、学习和纯优化有什么不同

华为诺亚Transformer后量化技术：效率百倍提升，视觉&NLP性能不减

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（二）

意图、假设、行动、证据 Dynamic inference by model reduction

第一章（1.3）机器学习概念图谱

第一章（1.3）机器学习概念图谱

第一章（1.3）机器学习概念图谱

ICLR 2022丨加速无数据量化数万倍，上海交大&微软提出无数据场景下毫秒级量化方法SQuant

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐