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测试的

例如,应用程序弹出的通知界面中,没有“关闭按钮”或“再提醒”这种选项,影响到了用户的使用。上述的三类问题都有一个共,那就是“”。 一旦把握了整体,你就会被出乎意料的情况吓倒。在使用MECE法则把握整体后,即可立测试工作开展的优先顺序,同时也可以制出版本发布的质量标准。 那么MECE法则该如何应用到测试工作中,解决测试过程中的“”呢?诀窍就是“逆向思维”。1. “大胆思考相反的替代方案,以消除死角” SUMMER在制产品测试策略时,需要考虑的测试类型有很多,包括功能、能、稳、易用、安全、合理等等。 结语在针对产品需求文档、交互设计等方面进行充分“”的验证后,可以使用以上三个方法,有效的帮助我们降低“”所带来的质量风险,进而更好的提高产品质量。----

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Calibration: 一个工业价值极大,学术界却鲜有研究的问题!

导读在实际的工业应用中,当模型的准无法达到预期的标准时,通常思考采用提高模型决策的阈值。而这种方法在神经网络上适用。 PM小姐姐只是根据产品标准义了模型准率(或者说精率,precision),但是并在乎召回率有多高(毕竟模型只要没上线,就相当于召回率为0)。 ,那我们就疯狂提高模型的决策阈值就好了,这样把那些高的样本砍掉了,模型准率自然就上来了。 什么原因导致神经网络出现准率与置信度匹配?然而 ECE 是没办法直接最小化的,因此本文尝试着做一些探索的实验来观察啥因素会使得模型的 ECE 变大。本文分别从三个方面上去进行实验: ? ▲网络复杂度对ECE的影响网络复杂度对 ECE 的影响: 首先,作者使用两个模型(LeNet和ResNet)分别对CIFAR-100数据集进行了训练,准率分别为55.1%和69.4%,ResNet 在预测能上完爆

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    叫我如何相信你?聊一聊语言模型的校准

    然后考察桶里样本的平均预测概率和正率之间的误差。ECE的计算公式写在下面,其中为样本总数,为第个桶中的样本。下图是ECE原论文里的第一张插图,比较直观。 校准时的结果综合来看,预训练语言模型有着更好的ECE表现。而且,训练更充分的RoBERTa模型要优于同等规模的BERT模型。这个结果并令人意外,预训练语言模型的优越已经在太多场合被印证。 而标签软化首先是先选一个超参数,只将的概率分配给真实标签,而把剩下的概率平分给其他非真实类别。训练的时候再优化交叉熵损失函数,而是优化KL散度,来让模型输出概率分布符合平滑后的标签概率分布。 为了方便大家阅读,作者给单元格图上了颜色,颜色越深说明ECE越小,即模型的校准越好。? ,但讲的东西对于实际工程还算比较实用,尤其是ECE指标对我们评估模型有一的指导作用。

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    深度学习模型的

    我们还比较了改善模型的各种同方法,以查看哪种策略在分布偏移下效果最佳。?什么是分发数据? 深度学习模型为每个预测提供概率,代表模型的置信度或。 量化的质量 一个模型比另一个模型更好地表示其意味着什么?尽管这可能是一个细微的问题,通常由下游任务来义,但仍有一些方法可以量评估概率预测的总体质量。 我们应用了一些适当的评分规则,例如Brier得分和负对数可能(NLL),以及更直观的启发式方法,例如预期的校准误差(ECE),以了解同的ML模型如何处理数据集移位下的。? 我们观察到准的降低并没有反映在模型的增加上,这表明准ECE都变差了。 理想情况下,这将反映在模型增加的情况下,从而使预期的校准误差(ECE)保持变。但是,查看ECE的下部图,就会发现情况并非如此,而且校准通常也会受到影响。

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    Google AI 最新博文:模型的是否可信?

    我们还比较了各种同的方法来提高模型的,看看哪些策略表现最好。 什么是分布外数据? ----深度学习模型为每个预测提供一个概率,这个概率表示模型的可信度或。 在这项工作中,我们分析了分布外模型的预测,并转移了实例,以查看模型预测概率是否反映了它们对此类数据的预测能力。 量化度的质量 ----一个模型比另一个模型更能反映其意味着什么? 我们应用了一些适当的评分规则,如 Brier 评分和负对数似然(NLL),以及更直观的启发式方法,如预期校准误差(ECE),来了解同的 ML 模型如何处理数据集移位情况下的。 理想情况下,这将反映在模型的增加,并且保持预期校准误差(ECE变。然而,从 ECE 的较低曲线图来看,情况并非如此,而且校准通常也会受到影响。 幸运的是,有一种方法在方面的退化比其他方法要优雅得多。

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    Mix-n-Match:深度学习校准的合奏和合成方法(cs AI)

    我们介绍了以下校准的必要条件:(a)保持准,(b)数据高效和(c)高表达能力。 我们证明现有方法均能满足所有这三个要求,并说明Mix-n-Match校准策略(即集成和合成)如何帮助实现明显更高的数据效率和表达能力,同时可证明地保留了原始分类器的分类准 。 我们还表明,现有的校准误差估算器(例如,基于直方图的ECE可靠,尤其是在小数据条件下。 因此,我们提出了一种基于数据效率的基于核密度的估计器,以对校准能进行可靠的评估,并证明了其渐近无偏和一致。 We also show that existing calibration error estimators (e.g., histogram-based ECE) are unreliable especially

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    下的排名公平

    公平已经成为算法决策的一个重要考虑因素。当一个具有高价值的代理得到的结果比一个具有低价值的代理得到的结果差时,就会发生公平。我们的核心观点是,公平的主要原因是。 做决的委托人或算法从来没有接触过代理的真正价值,而是使用了只能完美地预测价值的代理特征(如GPA、星级评级、推荐信)。 这些都没有充分体现特工的优点;然而,现有的方法大多是直接根据观察到的特征和结果来义公平概念。我们的主要观点是,明地承认和建模更有原则。观察到的特征的作用是产生代理优点的后验分布。 我们用这个观点来义一个在排名中近似公平的概念。 下的排名公平.pdf

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    prophet Uncertainty Intervals区间

    这些区间背后有几个重要的假设。预测结果中存在三个来源:趋势的,季节以及额外的观测噪声。趋势的预测中最大的来源是未来趋势变化的可能。 我们预测这些趋势变化并通过计算它们的分布来获得区间。 这种测量度方法的一个特点是允许在速率上具有更高的灵活,通过增加changepoint_prior_scale的值,将增加预测。 这个假设可能,所以应该期望从这些区间得到准覆盖。季节默认情况下,Prophet只会返回趋势和观察噪声的。为了获得季节,必须进行完整的贝叶斯抽样。 如果进行完整采样,那么在绘制它们时,将看到季节成分的:# Pythonfig = m.plot_components(forecast)?

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    一种简单的基于FPGA车牌位算法的实现

    一种简单的基于FPGA车牌位算法的实现1 概述本节在《基于FPGA特征颜色目标的提取》和《基于FPGA车牌位置的位》基础上完成车牌位置位的verilog算法代码的下板实现。 2 FPGA的车牌位置位的实现具体实现步骤:1,HDMI图像输入; 2,RGB通道矫正; 3,rgb2ycbcr颜色空间转换;4,ycbcr特征目标区域提取;5,图像二值化;6,行列计数器;7,二值图像区域边界计算 图1 ECE-CV数字图像处理平台本验采用ECE-CV开发板实现(板载xilinx k7-70t FPGA),硬件架构如上图1所示。实验条件如下表1所示。 表1 实验条件类别名称数量备注硬件ECE-EDA或ECE-CV1HDMI线2HDMI视频源1可以输出1080P的HDMI视频流设备HDMI接口显示器1支持1080P的显示屏软件Vivado Design 对于进一步的更准的车牌位置识别我们可以把车牌中圆点的位置作为一个特征来判别已达到更准的车牌位置识别。

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    Elastic Cloud Enterprise的快照管理

    当没有足够的可用区来提供高可用时,可以使用快照从故障中恢复,也可以从意外删除中恢复。 在你开始之前 要为您的Elasticsearch集群启用快照并使用快照,您必须已配置存储库。 配置快照存储库后,每30分钟或以您指的间隔拍摄一次快照。 注意:快照仅备份打开的索引。如果关闭索引,则快照中将包含该索引,因此您将无法还原数据。 在Kibana中,您可以设置其他存储库来存储快照,而是由Elastic Cloud Enterprise当前管理的存储库。 指存储库后,默认情况下或指的时间间隔默认每30分钟拍摄一次快照。 选择一种受支持的仓库类型,然后指必要的设置: - Amazon S3配置: 必须指所有仓库选项,因为没有默认值。 - region 铲斗所在的区域。 - bucket 用于快照的存储桶的名称。

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    从虾米看文娱,如何从内容寻找

    虾米音乐:位“音乐图书馆”,拥抱最近,原来在阿里文娱版图、但2019年6月转入阿里创新事业群的虾米音乐成为了热门话题,微博上传闻该业务可能面临调整。 说实话,虾米走到今天也处在各种拥抱的过程中。内容行业本来就是重资金投入。当年创始人把公司卖给阿里,就是因为烧起钱,可以说,这个资金的黑洞是所有音乐平台都回避的。 国家版权局在2017年专门发过明文规能搞独家,并且要求版权互售,但治标治本。 如何在内容中找到?如何通过科技提升数字化程度?这是内容互联网公司在花时间、重投入后最希望看到的两个核心问题。 过去多年,包括阿里文娱在内的内容互联网公司在文娱行业大量投入,有成功的经验,教训也少,管是虾米还是爱奇艺,无一例外说明,内容行业很烧钱,烧了钱也未必能持续对抗

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    下的欺骗决策(CS)

    提出了一种基于最大熵原理的模型观测器预测方法,并通过线规划有效地生成欺骗策略。该方法使代理能够表现出各种可调欺骗行为,同时保证行为的概率约束满足。 通过比较用户研究,我们评估了提出的方法的能,并提出了一个在纽约曼哈顿街道上使用真实旅行时间分布的案例研究。 and present a case study on the streets of Manhattan, New York, using real travel time distributions.下的欺骗决策

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    使用CatBoost进行度估算:模型为何以及如何估计水平

    本教程涵盖以下主题: 什么是预测,为什么您要关心它? 的两个来源是什么? 如何使用CatBoost梯度提升库估算回归问题的什么是?机器学习已广泛应用于一系列任务。 至关重要的是,行动的选择取决于模型为何的主要来源有两个:数据(也称为偶然)和知识(也称为认知)。如果我们的目标是发现错误,则必将这两个分开。 但是,如果我们的目标是主动学习,那么我们想发现新的输入,并且可以将知识用于此。数据的是由于数据固有的复杂而产生的,例如加噪声或重叠类。 与数据同,可以通过从一个了解程度高的区域收集更多的训练数据来减少知识。本教程详细介绍了如何在CatBoost中量化数据和知识的。 CatBoost中的知识我们知道如何估算数据中的噪声。但是,如何衡量由于特地区缺乏培训数据而导致的知识?如果我们要检测异常值该怎么办?估计知识需要模型的整体。

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    在腾讯云试用Elastic Cloud Enterprise及Enterprise高级功能 一

    开始之前 尽量先熟悉ECE官方文档中的内容。 因此我们要申请三台机器来分别对应三个ECE的instance 硬件先决条件 内存 存储 注意:coordiantors和Directors提供的ECE管理服务需要快速的SSD存储才能正常工作。 的主机,并且通过device_name,指要被刷为xfs的磁盘 可选all: vars: ansible_become: yes ansible_user: ubuntu device_name: sda roles: - ansible-elastic-cloud-enterprise vars: ece_roles: 运行ansible-playbook 通过ansible-playbook运行义好的剧本 反复调试的过程可避免,因此,必每次都运行所有的步骤,可以组合tags,按需运行特的内容: ansible-playbook -i inventory.yml small.yml --tags install_docker

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    谷歌 AI 推出“基线库”,用于深度学习中的和鲁棒

    因此了解其在实践中的行为和能变得非常重要。鲁棒的高质量估计对于许多功能至关重要,尤其是深度学习。 为了解决这个问题并掌握机器学习模型的行为,谷歌的研究人员为每个感兴趣的任务引入了基线的概念。这些是针对各种任务的标准和最先进的深度学习方法的高质量实现的集合。 在这项研究中,基线提供了 83 条基线,其中包含 19 种方法,包括更多最新策略。 评估指标:预测指标(如准)、指标(如校准误差)、计算指标(如推理延迟)。为了能够轻松使用这些基线,它们被有意优化为尽可能最小化和模块化。是建立新的类抽象,而是使用预先存在的抽象。 训练评估管道包含在用于特实验的独立 python 文件中,以同基线之间的独立。它可以在 TensorFlow、PyTorch 或 JAX 中的任何一个中开发。

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    深度: 比较深度学习算法中的量化方法(CS LG)

    我们在一个简单的物理系统的背景下,对深度学习算法中的量化(UQ)的方法进行了比较。 将三种最常用的度量化方法——贝叶斯神经网络(BNN)、混凝土丢失(CD)和深度集成(DE)——与标准分析误差传播方法进行了比较。 例如,当训练集中噪声的变化很小时,所有方法都能独立于输入预测相同的相对度。 这个问题在BNN尤其难以避免。 另一方面,当测试集包含远离训练分布的样本时,我们发现没有任何方法能够充分增加与预测相关的。 这个问题对CD来说尤其明显。 根据这些结果,我们对UQ方法的使用和解释提出了一些建议。 原文作者:João Caldeira 原文地址:https:arxiv.orgabs2004.10710深度 比较深度学习算法中的量化方法.pdf

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    从功能传感器到双磁带自动机(CS CC)

    每个的有限换能器都义一个二进制关系,将输入字与输出字相关联,该输入字由换能器计算并接受。 功能转换器是关系是函数的转换器,我们对功能的传感器进行了表征,它们的关系可以通过的两带式自动机进行验证,展示了如何构造这种自动机(如果存在),并证明了该标准的。 the criterion.原文作者:Elisabet Burjons, Fabian Frei, Martin Raszyk原文地址:https:arxiv.orgabs2005.13710 从功能传感器到双磁带自动机

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    领域驱动设计的

    这恰恰是领域驱动设计最棘手的一部分,当然,也是最让人神往的一部分——唯有,方才值得去探索。在探讨领域驱动战术设计的一些问题时,总会有人纠结:这个领域对象应该义成实体,还是值对象? 任何脱离具体业务场景的问题分析,都是空谈;任何落地的完美方案,都是浮夸。领域驱动设计没有标准,有的只是持续断的。 关键在于,许多设计问题因为其,根本没有标准答案,没有任何人能给你指出明的设计方法和设计思路。 这些考虑帮助我了本课程的基本思路,即以能学习和模仿的战术设计方法来弥补经验之足,以设计思想和设计原则作为指导来解决争议之问题,以能够落地的解决方案来体现领域驱动设计之价值。 ,而是我认为针对具有的领域驱动设计,必须要容得下异见者,方能取得发展和突破。

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    【论文解读】情感-原因关系挖掘 —— ACL2019杰出论文

    ),实现的是在文本中给情感,提取出潜在的原因。 这个问题近些年广泛应用而得到人们的关注,然而ECE有两个足:在原因提取之前情感必须要被标注;先标注、再提取忽视了二者的相互关系。 Main contributions:提出了新任务ECPE,解决了传统ECE任务依赖于标注的短板提出了two-step框架解决ECPE基于ECE语料库构造了适合ECPE任务的语料库1.Introduction ECE任务是一个二分类问题,目标是检查文档中的每一个子句是否是被标注情感的原因。这篇论文提出的ECPE与ECE的区别如下图所示,ECPE的输出为“情感-原因”对,需要事先对情感进行标注。 2.Approach 首先给出ECPE符号义:一个包含多个子句的文档 ECPE的目标是提取“情感-原因”对:其中,是情感子句,是原因子句;在传统抽取任务中,目标是在给的条件下抽取:Step 1:情感提取和原因提取

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    Hinton等人最新研究:大幅提升模型准率,标签平滑技术到底怎么用?

    这导致了同类的实例表示中相似的信息丢失,但对模型的泛化能力和修正能力影响并明显。1、介绍损失函数对神经网络的训练有显著影响。 在这次实验中,使用标签平滑技术的网络获得了更高的准率。最后,本文使用 Inception-v4 在 ImageNet 数据集上进行了实验,并使用具有和具有语义相似的分类分别进行了实验。 其中,第三行使用的分类具有语义相似,分别为“tench”,“meerkat”和“cleaver”。 在本部分,论文尝试探讨该技术是否能通过提升模型预测的准改善模型修正能力。为衡量模型的修正能力,本文计算了预期修正误差(expected calibration error, ECE)。 作者重点关注了4项内容:teacher model 的准度student model 的基线准度经过知识蒸馏后student model 的准度,其中teacher model 使用硬标签训练,且用于蒸馏的标签经过温度缩放进行调整使用固温度进行蒸馏后的

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