项目地址:https://github.com/rasbt/deeplearning-models
作者:严涛 浙江大学作物遗传育种在读研究生(生物信息学方向)伪码农,R语言爱好者,爱开源。
ggridges包主要用来绘制山峦图。尤其是针对时间或者空间分布可视化具有十分好的效果。ggridges主要提供两个几何图像函数:
最近,威斯康辛大学麦迪逊分校统计学助理教授、机器学习和深度学习研究者 Sabastian Raschka 在 GitHub 上创建了一个项目,包含大量深度学习架构、模型和 tips。目前,该项目已获星8000+,值得一看!
在没有改变计算复杂度的情况下,只是使用“调整学习率”和“修改特定卷积层的步幅大小”等方法,就将ResNet- 50在ImageNet上的top-1验证准确率从75.3%提高到79.29%。
Little Tim is now a graduate,and is thinking about higher studies. However, he first needs to appear in anexam whose preparation alone includes memorizing the meanings of over 3500words!
本文的内容基于fast.in的工作人员撰写的文章[1]~[3]、[5],并在其基础上提炼了其中的主要内容。如果您想了解更多,请参考原文。
joy plot是类似于多组分类的重叠在一起的密度图(density plot),其效果图如下图所示:
n是批量大小(batchsize),η是学习率(learning rate)。可知道除了梯度本身,这两个因子直接决定了模型的权重更新,从优化本身来看它们是影响模型性能收敛最重要的参数。
【导读】近日,数据科学家Hafidz Zulkifli发布一篇文章,主要讲解了深度学习中的“学习率”,以及如何利用学习率来提高深度学习模型的性能并减少训练时间。作者从“学习率”入手,逐层抽丝剥茧教我们
如果将 Adam 优化出现以来产生的关于优化过程的有趣想法按时间顺序排列的话,结果如下:
import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Calendar; import java.util.Date; import java.util.GregorianCalendar; import java.util.Locale; public class ChinaDate { final private static long[] lunarInfo = new long[] { 0x04bd8
终于在最近学习plotly中,让我在高级图表里发现了treemap,居然可以很好地满足我的需求,大家看以下就是最终效果图,是不是很赞!
在机器学习中的集成学习可以在一定程度上提高预测精度,常见的集成学习方法有Stacking、Bagging和Boosting,同时这些集成学习方法与具体验证集划分联系紧密。
目前深度学习模型多采用批量随机梯度下降算法进行优化,随机梯度下降算法的原理如下:
本文介绍在使用 PyTorch 高效训练深度学习模型的 17 种方法。该文所提方法,都是假设你在 GPU 环境下训练模型。关于pytorch-GPU的介绍可以参考文章:深度学习GPU环境配置及建模(Python)
注:第二条输出记录,我们有做处理,所以输出的是当前的日期,你也可以自己写一个方法,如:oneDay(int year,int month,int day)
最近下载msdn 版vista时,发现微软同时提供了SHA1校验码,我们就可以通过这些校验工具来比较下载的文件是否原汁原味。
剩余内容请关注本人公众号debugeeker, 链接为CISSP考试指南笔记:7.14 快速提示
学习率 schedule 的选择对模型的收敛速度和泛化能力有很大的影响。Leslie N. Smith 等人在论文《Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks》、《Super-Convergence: Very Fast Training of Neural Networks Using Large Learning Rates 》中提出了周期性(Cyclical)学习率以及 1Cycle 学习率 schedule。之后,fast.ai 的 Jeremy Howard 和 Sylvain Gugger 对其进行了推广。下图是 1Cycle 学习率 schedule 的图示:
近日,Reddit 上一个帖子热度爆表。主题内容是关于怎样加速 PyTorch 训练。原文作者是来自苏黎世联邦理工学院的计算机科学硕士生 LORENZ KUHN,文章向我们介绍了在使用 PyTorch 训练深度模型时最省力、最有效的 17 种方法。
学习率是最影响性能的超参数之一,如果我们只能调整一个超参数,那么最好的选择就是它。相比于其它超参数学习率以一种更加复杂的方式控制着模型的有效容量,当学习率最优时,模型的有效容量最大。本文从手动选择学习率到使用预热机制介绍了很多学习率的选择策略。
这个小哥Anshul Goyal写了一个关于gRPC入门的教程,有兴趣学习的同学们可以看看。很不错!
选自TowardsDataScience 作者:Hafidz Zulkifli 机器之心编译 参与:李诗萌、蒋思源 学习率是最影响性能的超参数之一,如果我们只能调整一个超参数,那么最好的选择就是它。相
循环冗余码校验英文名称为Cyclical Redundancy Check,简称CRC。它是利用除法及余数的原理来作错误侦测(Error Detecting)的。实际应用时,发送装置计算出CRC值并随数据一同发送给接收装置,接收装置对收到的数据重新计算CRC并与收到的CRC相比较,若两个CRC值不同,则说明数据通讯出现错误。
<数据猿导读> 如果想很懂这个行业,最好与这个行业的从业者,金融类长期跟进这个行业的人,或专做某些行业研究的人多聊聊。他们有时候一句话胜读十年书,可以让你的行研报告很出彩,也有很多独特的经历看书是永远
Modbus-RTU帧间隔,Modbus-RTU要求两个RTU报文帧间隔要大于3.5个字节时间:
数据传输时,蓝牙模块分主机和从机两种模式。主机模式能够搜索别的蓝牙模块并且主动与之建立连接。从机模式不能主动的建立连接,从机处于广播状态等待主机连接请求。
选自arXiv 机器之心编译 参与:Panda 训练大型神经网络往往很耗时间。在最近一篇论文中,美国海军研究实验室和马里兰大学的两位研究者展示了一种名叫「超级收敛」的现象,可以将残差网络的训练迭代次数
【GiantPandaCV导读】learning rate对模型调优重要性不言而喻,想到超参数调优第一个可能想到的方法就是网格搜索Grid Search,但是这种方法需要大量的计算资源。之前使用fastai的时候发现其集成了一个功能叫lr_finder(), 可以快速找到合适的学习率,本文就主要分析这个15年就提出来的技术Cyclical Learning Rates。
今天英国《太阳报》 刊登了比尔盖茨的公开信,这封信得到极大关注,得到很多人转发,人们称赞比尔盖茨是真正的智者,并有人第一时间就把他的公开信翻译成中文。下面是比尔盖茨的信。
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学习率是一个非常非常重要的超参数,这个参数呢,面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式、不同数据集,其最合适的值都是不确定的,我们无法光凭经验来准确地确定lr的值,我们唯一可以做的,就是在训练中不断寻找最合适当前状态的学习率。
经过了大量炼丹的同学都知道,超参数是一个非常玄乎的东西,比如batch size,学习率等,这些东西的设定并没有什么规律和原因,论文中设定的超参数一般都是靠经验决定的。但是超参数往往又特别重要,比如学习率,如果设置了一个太大的学习率,那么loss就爆了,设置的学习率太小,需要等待的时间就特别长,那么我们是否有一个科学的办法来决定我们的初始学习率呢?
前段时间,阿粉在公司做功能的时候,出现了一个比较别致的需求,需要在页面上显示辛丑年x月x日,于是阿粉就在想,这个天干地支这玩意是不是有人做过封装,能不能整合到Utils里面,以后都一起使用吧,于是就在 Google 上开始搜索有关的内容,结果不搜不知道,一搜吓一跳,直接出现了一个完整的封装好的 Jar 可以直接使用,于是阿粉就把这个 Jar 包的依赖加入到了自己的项目中,而且去源码中扒拉了一下,感觉里面东西真心不错,于是决定分享给大家一下。
为梯度提升学习选择默认的特征编码策略需要考虑的两个重要因素是训练时间和与特征表示相关的预测性能。Automunge库是处理表格数据常用的库,它可以填充空值,也可以进行分类的编码和归一化等操作,默认的境况下Automunge对分类特征进行二值化处理,并对数值特征进行z-score归一化。本文将通过对一系列不同数据集进行基准测试来验证这些默认值是否是最优化的选项。
来源:DeepHub IMBA本文4300字,建议阅读8分钟展示梯度提升模型下表格数据中的数字和分类特征的各种编码策略之间的基准测试研究的结果。 为梯度提升学习选择默认的特征编码策略需要考虑的两个重要因素是训练时间和与特征表示相关的预测性能。Automunge库是处理表格数据常用的库,它可以填充空值,也可以进行分类的编码和归一化等操作,默认的境况下Automunge对分类特征进行二值化处理,并对数值特征进行z-score归一化。本文将通过对一系列不同数据集进行基准测试来验证这些默认值是否是最优化的选项。
我们在做一些日历或是对一些重要日期记录时有时会用到农历,Android里面网上可以看到一些农历的相关类,我们这里也是在度娘里找到的直接借用一下,主要是来介绍怎么使用。
torch.optim is a package implementing various optimization algorithms. Most commonly used methods are already supported, and the interface is general enough, so that more sophisticated ones can be also easily integrated in the future.
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