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训练集和测试集的分布差距太大有好的处理方法吗？

首先介绍这三种数据集的含义： **训练集（Training Set）：**帮助我们训练模型，即通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。...因此在分配训练集和测试集的时候，如果测试集的数据越小，对模型的泛化误差的估计将会越不准确。所以需要在划分数据集的时候进行权衡。 测试集的比例 训练集数据的数量一般占2/3到4/5。...然后，每次用k-1个子集的并集作为训练集，余下的那个子集作为测试集；这样就可获得k组训练/测试集，从而可进行k次训练和测试，最终返回的是这k个测试结果的均值。...二是超参数很多时候不适合在训练集上进行训练，例如：如果在训练集上训练能控制模型容量的超参数，这些超参数总会被训练成使得模型容量最大的参数(因为模型容量越大，训练误差越小)，所以训练集上训练超参数的结果就是模型绝对过拟合...正因为超参数无法在训练集上进行训练，因此我们单独设立了一个验证集，用于选择(人工训练)最优的超参数。因为验证集是用于选择超参数的,因此验证集和训练集是独立不重叠的。

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我们真的需要把训练集的损失降到零吗？

在训练模型的时候，我们需要将损失函数一直训练到0吗？显然不用。...一般来说，我们是用训练集来训练模型，但希望的是验证机的损失越小越好，而正常来说训练集的损失降到一定值后，验证集的损失就会开始上升，因此没必要把训练集的损失降低到0 既然如此，在已经达到了某个阈值之后，我们可不可以做点别的事情来提升模型性能呢...论文显示，在某些任务中，训练集的损失函数经过这样处理后，验证集的损失能出现"二次下降（Double Descent）"，如下图 ?...左图：不加Flooding的训练示意图；右图：加了Flooding的训练示意图 简单来说，就是最终的验证集效果可能更好一些，原论文的实验结果如下： ?...References 我们真的需要把训练集的损失降低到零吗？ 一行代码发一篇ICML？

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SplitMask:大规模数据集是自我监督预训练的必要条件吗?

自监督预训练需要大规模数据集吗?这是2021年发布的一篇论文，它在自监督预训练场景中使用小数据集，如Stanford Cars, Sketch或COCO，它们比ImageNet小几个数量级。...并提出了一种类似于BEiT的去噪自编码器的变体SplitMask，它对预训练数据的类型和大小具有更强的鲁棒性。...训练近3k个epoch的长时间，与完整ImageNet的300个epoch的总更新次数相匹配。...使用autoencoder loss、BEiT和SplitMask(如MIM)进行预训练对数据集大小的减小具有鲁棒性。而DINO则与监督预训练一样，当使用较小的数据集进行训练时，模型的性能会下降。...4、小数据集 SplitMask可以进一步提高多个数据集的性能:例如，在iNaturalist 2018数据集上，可以看到基于vit的模型的精度提高了3.0。

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【项目实践】YOLO V4万字原理详细讲解并训练自己的数据集（pytorch完整项目打包下载）

Mish函数的公式与图像如下： ? ? 2、其二是将resblock_body的结构进行修改，使用了CSPnet结构。...在特征金字塔部分，YOLOV4结合了两种改进: a).使用了SPP结构。 b).使用了PANet结构。...2、输出层的shape分别为(19,19,75)，(38,38,75)，(76,76,75)，最后一个维度为75是因为该图是基于voc数据集的，它的类为20种，YoloV4只有针对每一个特征层存在3个先验框...，所以最后维度为3x25； 如果使用的是coco训练集，类则为80种，最后的维度应该为255 = 3x85，三个特征层的shape为(19,19,255)，(38,38,255)，(76,76,255...7、YOLOV4的训练 7.1、YOLOV4的改进训练技巧 a)、Mosaic数据增强 Yolov4的mosaic数据增强参考了CutMix数据增强方式，理论上具有一定的相似性！

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机器学习实践套路总结

理解问题 首先得理解要解决的是什么问题，比如 业务上要解决什么问题 该问题涉及到的信息管道有哪些 如何采集数据，数据源在哪 数据是完整的吗，数据刻度最小是多少 数据是定期发布的还是实时获取的 确定影响模型的有价值因素...比如标准化数据集，使数据集正态分布，平均值为0标准差为1。而且还达到了特征缩放效果。 模型定义 机器学习主要就是模型问题，我们通过机器学习来对现实进行抽象建模，以解决现实问题。...简单模型解决不了的情况，可通过多层神经网络解决，比如复杂的非线性。 使用了多少个维度的变量，将作用大的特征提取出来，并把不重要的特征去掉，比如用PCA降维。 不是监督也不是非监督？考虑强化学习？...训练中涉及几个关键术语：迭代，表示模型计算和调整的一次过程；批，数据集每次以一批为单位输入到模型中；epoch，每当整个数据集被处理完称为一个epoch。...数据集分割 一般将整个数据集分成三组，比例是7:2:1，第一组为训练集，用于调整模型参数；第二种为验证集，用于比较多个模型直接的表现；第三组为测试集，用于测试训练得到的模型准确性。

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BN和Dropout在训练和测试时有哪些差别？

Batch Normalization BN，Batch Normalization，就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相近的分布。 BN训练和测试时的参数是一样的吗？...因为在训练的第一个完整epoch过程中是无法得到输入层之外其他层全量训练集的均值和方差，只能在前向传播过程中获取已训练batch的均值和方差。...那在一个完整epoch之后可以使用全量数据集的均值和方差嘛？...但是一批数据和全量数据的均值和方差相差太多，又无法较好地代表训练集的分布，因此，BN一般要求将训练集完全打乱，并用一个较大的batch值，去缩小与全量数据的差别。...Dropout Dropout 是在训练过程中以一定的概率的使神经元失活，即输出为0，以提高模型的泛化能力，减少过拟合。 Dropout 在训练和测试时都需要吗？

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BN和Dropout在训练和测试时有哪些差别？

Batch Normalization BN，Batch Normalization，就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相近的分布。 BN训练和测试时的参数是一样的吗？...因为在训练的第一个完整epoch过程中是无法得到输入层之外其他层全量训练集的均值和方差，只能在前向传播过程中获取已训练batch的均值和方差。...那在一个完整epoch之后可以使用全量数据集的均值和方差嘛？...但是一批数据和全量数据的均值和方差相差太多，又无法较好地代表训练集的分布，因此，BN一般要求将训练集完全打乱，并用一个较大的batch值，去缩小与全量数据的差别。...Dropout Dropout 是在训练过程中以一定的概率的使神经元失活，即输出为0，以提高模型的泛化能力，减少过拟合。 Dropout 在训练和测试时都需要吗？

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大数据：神经网络权值的版权属于谁？

有趣的是权值和大数据之间的关系，现在，这种关系将受到审查。 “基于ImageNet训练后的神经网络权值是ImageNet的衍生品吗？是数以百万计的版权声明的‘污水坑’吗？...为了使现实世界中识别问题保持最先进技术，我们必须使用标准的大数据集（代表了能够在现实网络中找到的内容），培养一种共享成果的社区意识，并且维持数据源的版权。...只有当使用者签署协议，保证不将数据商业化使用之后，数据集组织者才提供完整的数据集。ImageNet具有下述的声明条款（获取日期：2015年5月5日）： ImageNet不拥有图像的版权。...分享的模型最初是用于非商业用途，但问题是一波新的初创企业都使用了这些技术。所以必须有一个许可协议，允许高校、大型企业和初创公司来探索同一套预训练模型。...这些模型利用了ImageNet项目的数据进行训练，这些训练数据包括了一些从网上获取的照片，而这些照片可能受到版权保护。

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大数据：神经网络权值的版权属于谁？

有趣的是权值和大数据之间的关系，现在，这种关系将受到审查。 “基于ImageNet训练后的神经网络权值是ImageNet的衍生品吗？是数以百万计的版权声明的‘污水坑’吗？...为了使现实世界中识别问题保持最先进技术，我们必须使用标准的大数据集（代表了能够在现实网络中找到的内容），培养一种共享成果的社区意识，并且维持数据源的版权。...只有当使用者签署协议，保证不将数据商业化使用之后，数据集组织者才提供完整的数据集。ImageNet具有下述的声明条款（获取日期：2015年5月5日）： ImageNet不拥有图像的版权。...分享的模型最初是用于非商业用途，但问题是一波新的初创企业都使用了这些技术。所以必须有一个许可协议，允许高校、大型企业和初创公司来探索同一套预训练模型。...这些模型利用了ImageNet项目的数据进行训练，这些训练数据包括了一些从网上获取的照片，而这些照片可能受到版权保护。

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登顶GLUE的百度ERNIE再突破：语言生成预训练模型ERNIE-GEN刷新SOTA

机器之心报道 机器之心编辑部 还记得去年登顶 GLUE 的 ERNIE 预训练语言模型吗？时隔半年，ERNIE 功力大增。...针对以上问题，百度的研究人员提出了首个基于多流机制生成完整语义片段的预训练模型 ERNIE-GEN，显著提升包括摘要生成、问题生成、多轮问答等自然语言生成任务效果。 ?...为了保证每个片段都是一个语义完整的短语，ERNIE-GEN 在预训练语料中根据 T 检验统计语义紧密的 N-Gram 词表，用该词表将输入文本切分成片段序列。...多片段-多粒度目标片段采样 为了解决预训练时单一的目标片段采样导致编码器、解码器交互弱的问题，ERNIE-GEN 使用了多目标片段的采样策略，使源文本片段和目标文本片段充分交叉，增强二者的关联性，有利于编码器和解码器的联合学习...实验 ERNIE-GEN 使用了与 UniLM 相同的预训练数据（维基百科和 BookCorpus 数据，总共 16GB），基于飞桨 PaddlePaddle 在英伟达 v100 GPU 上进行训练。

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ResNets王者回归！谷歌、伯克利联合发文：它当初输给EfficientNets不是架构问题

ResNes难道注定就比不过EfficientNets吗？ 本篇论文便是对ResNets进行了重新研究。在这篇论文中，研究人员决定分别分析模型架构、训练和扩展策略的效果。...适用于小型模型或epoch较小的技术不一定适用于较大模型和epoch较大的技术；因此，有必要根据完整模型的完整训练选择适当的缩放策略。Andrey Lukyanenko认为这是关键点！...3 方法 研究人员描述了他们使用的方法和架构： 使用SE模块的ResNet、ResNet-D； 使EfficientNet设置与小的更改相匹配：350个epoch、余弦学习规划、RandAugment...2％的ImageNet数据集作为hold-out验证集； 4 改善训练方法 关于性能提升的研究 ResNet-200本身有79.0％的Top-1准确率，改进的训练方法带来了+ 3.2％的性能增长...迁移学习 为了紧密匹配SimCLR的训练设置并提供公平的比较，研究人员对ResNet-RS仅应用了部分原始的训练策略。但是从下表可以看出，结果要好得多： ? 视频分类 视频分类训练方法的对比研究。

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【趣味】数据挖掘(5)—分房与分类

3、训练集相当于教练，训练出的分类公式相当于学生 样板比较直观，但不便于推广使用，要从训练数据中挖掘出一个分房（分类）公式，数据挖掘假定真理就在训练集之中，尽管到现在还不知道它将表达陈什么摸样。 　...在分类过程中，训练集相当于教练，训练出的公式相当于学生, 如果教师不公正，训练出的公式就不公正。...经过认真核实讨论，能在很大程度上简明化、公正化，使训练数据和测试集基本符合群众利益，自然也会符合好领导的意图。 5、 第一个训练结果，删除无用的列--属性选择。...根据信息熵原理，写一道到几十行的程序，以训练数据为输入，训练数据训练机器（对称地，机器向数据学习），使之可把信息增益低于指定阈值的属性删去。 　　...福利分房用了表1 那样的多属性表，如今的商品房的法则，也可视为是上述方法的特例，即用一个属性取代表1中所有属性，这个属性就叫金钱，出第n等的钱，就住第n等的房。

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小版BERT也能出奇迹：最火的预训练语言库探索小巧之路

我们需要用（昂贵的）GPU 服务器执行大规模服务吗？ ?...它训练一个小模型，使之复制大模型（或模型集成）的行为。...该语言模型确定了两个概率较高的 token（day 和 life）。 如何复制暗知识？ 在师生训练中，我们训练学生网络来模拟教师网络的完整输出分布（它的知识）。...遵循 RoBERTa 的训练方式，研究者利用梯度累积以非常大的批次（每个批次多达 4000 个样本）训练 DistilBERT，训练使用了动态遮挡（dynamic masking），并移除了下一句预测目标...为了进一步调查 DistilBERT 的加速/规模权衡（speed-up/size trade-off），研究者对比了每个模型的参数量和在 STS-B 开发集上使用一块 CPU、批大小为 1 的情况下完成一个完整

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小版BERT也能出奇迹：最火的预训练语言库探索小巧之路

我们需要用（昂贵的）GPU 服务器执行大规模服务吗？ ?...它训练一个小模型，使之复制大模型（或模型集成）的行为。...该语言模型确定了两个概率较高的 token（day 和 life）。 如何复制暗知识？ 在师生训练中，我们训练学生网络来模拟教师网络的完整输出分布（它的知识）。...遵循 RoBERTa 的训练方式，研究者利用梯度累积以非常大的批次（每个批次多达 4000 个样本）训练 DistilBERT，训练使用了动态遮挡（dynamic masking），并移除了下一句预测目标...为了进一步调查 DistilBERT 的加速/规模权衡（speed-up/size trade-off），研究者对比了每个模型的参数量和在 STS-B 开发集上使用一块 CPU、批大小为 1 的情况下完成一个完整

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手残手抖不再害怕，你也可以画出逼真的肖像画

1）如何使生成人脸对草图畸变不敏感，如何从不完整的草图生成完整的人脸？ 为了解决第一个问题，作者采取了从局部到全局的隐式建模方法。...作者使用这种设置来隐式地学习各部分之间的高级关联。 3）如何使不完整草图生成的人脸性别固定为男性或女性？ 作者采用两阶段训练策略来训练网络。...从图中可以看出，即使给出丑陋的草图，输出的也会是平均来说漂亮的人脸，这大概是因为所用的训练数据集都是名人，平均“颜值”较高，因此神经网络学到了一种漂亮的平均；这能算是一种在“颜值上的”数据不平衡问题吗。...另外关于生成人物的肤色和种族问题，这和训练数据集也是有关的。 正如另一位网友总结的：“就算是这样，你也只能画出漂亮的、拥有精致妆容的白人明星”。...会有类似ImageNet一样的数据集和相关比赛出现来帮助推动这项技术的发展吗？

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CVPR 2023: Stare at What You See讲解

这种差异引发了一个问题：使用教师模型进行mask的图像进行建模是实现良好性能的唯一途径吗？...对于学生模型的输入，该过程类似，只是我们使用了图像的屏蔽视图。...DA 通过应用可学习的align策略来解决学生和教师模型之间输入不一致的问题。它有助于使学生模型提取的特征与教师模型提取的特征保持一致。...实验 本文提出了一种名为maskAlign的MIM范式，方法可以学习学生模型提取的可见斑块特征与教师模型提取的完整图像特征的一致性。本文使用COCO数据集对拟议的MaskAlign范例进行评估。...COCO 数据集是一个大型对象检测、分割和字幕数据集，包含超过 33 万张图像，超过 250 万个使用边界框、分割掩码和字幕标记的对象实例。提出的动态对齐（DA）模块用于对齐学生和教师模型提取的特征。

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6种用于文本分类的开源预训练模型

机器能像莎士比亚一样写作吗？机器能提高我自己的写作能力吗？机器人能解释一句讽刺的话吗？我肯定你以前问过这些问题。...迁移学习的出现可能促进加速研究。我们现在可以使用构建在一个巨大的数据集上的预训练的模型，并进行优化，以在另一个数据集上实现其他任务。...迁移学习和预训练模型有两大优势： 它降低了每次训练一个新的深度学习模型的成本 这些数据集符合行业公认的标准，因此预训练模型已经在质量方面得到了审查 你可以理解为什么经过预训练的模特会大受欢迎。...2*n–1个分区，最后，你将得到一个完整的二叉树。...IMDb数据集情绪分析的准确率为92.12(结合GloVE embedding） 我很欣赏这个模型，因为它使我重新审视了图的概念，并使我敢于研究图神经网络。

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【PyTorch】PyTorch如何构建和实验神经网络

这个五步过程构成了一个完整的训练时期。只重复一遍，以降低损失并获得较高的分类精度。 ?...， RMSprop “五步过程构成了完整的训练时期。...显然，数据集无法通过简单的线性分类器进行分离，而神经网络是解决此问题的合适机器学习工具。 ? 用于分类示例的综合数据集 架构 选择了一个简单的完全连接的2隐藏层体系结构。如下图所示 ?...训练多个时期 那只是一个时期。现在很清楚一个时期不会削减它，是吗？要运行多个时期，只需使用循环即可。...显然未经训练的网络输出都接近1，即在正类别和负类别之间没有区别。随着训练的继续，概率彼此分离，通过调整网络的权重逐渐尝试匹配地面真理的分布。 PyTorch使您能够进行实验，探查，弄碎和晃动物品。

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PyTorch如何构建和实验神经网络

这个五步过程构成了一个完整的训练时期。只重复一遍，以降低损失并获得较高的分类精度。 ?...， RMSprop “五步过程构成了完整的训练时期。...显然，数据集无法通过简单的线性分类器进行分离，而神经网络是解决此问题的合适机器学习工具。 ? 用于分类示例的综合数据集 架构 选择了一个简单的完全连接的2隐藏层体系结构。如下图所示 ?...训练多个时期 那只是一个时期。现在很清楚一个时期不会削减它，是吗？要运行多个时期，只需使用循环即可。...显然未经训练的网络输出都接近1，即在正类别和负类别之间没有区别。随着训练的继续，概率彼此分离，通过调整网络的权重逐渐尝试匹配地面真理的分布。 PyTorch使您能够进行实验，探查，弄碎和晃动物品。

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自动机器学习之Auto-Keras与AutoML入门指南

Auto-Keras和AutoML使非深度学习专家能够以最小的深度学习领域知识或实际数据来训练他们自己的模型。...GoogleAutoML使非常有限的机器学习经验的开发人员和工程师能够自动在他们自己的数据集上训练神经网络。...Google的AutoML和Auto-Keras都采用了一种称为神经架构搜索（NAS）的算法。根据你的输入数据集，神经架构搜索算法将自动搜索最佳架构和相应参数。...3.获取这些单元并手动定义在体系结构搜索期间找到的更深层次的网络版本； 4.使用自己的专业知识和最佳实践，在完整的培训集上训练网络； 这种方法是全自动机器学习解决方案与需要专家深度学习实践者的解决方案之间的混合体...超过8-12小时的训练不会提高我们的准确度，这意味着我们已达到饱和点并且Auto-Keras无法进一步优化。 三、Auto-Keras和AutoML值得吗？ ? Auto-Keras值得吗？

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