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标准化

来计算均值和标准差,并应用于标准化 。这意味着,梯度不会再简单地增加 的标准差或均值:标准化操作会除掉这一操作的影响,归零其在梯度中的元素,这是批标准化方法的一个重大创新。...以前的方法添加代价函数的惩罚,以鼓励单元标准化激活统计量,或者在每个梯度下降步骤之后重新标准化单元统计量。前者通常会导致不完全的标准化。...而后者通常会显著地消耗时间,因为学习算法会反复改变均值和方差而标准化步骤会反复抵消这种变化。批标准化重参数化模型,以使一些单元总是被定义标准化,巧妙地回避了这两个问题。...事实上,这是Guillaume中采用的方法,为批标准化提供了灵感。令人遗憾的是,消除所有的线性关联比标准化各个独立单元的均值和标准代价函数更高,因此批标准化仍是迄今最实用的方法。...自然想到我们应该将批标准化应用于输入 还是变换后的值 。更具体地讲, 应替换为 的标准化形式。偏置项应被忽略,因为参数 会加入批标准化重参数化,它是冗余的。

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eSIM标准化

国际标准机构有:欧洲通信标准化协会ETSI、GSMA、3GPP、3GPP2、GlobalPlatform等。...ETSI 欧洲电信标准化协会,ETSI SCP(智能卡平台技术委员会)从详细的技术需求和具体实现等方面做进一步的研究和规范。 ? GSMA主要从业务应用场景和系统架构的角度提出指导性需求规范。 ?...3GPP是欧洲公司为了从GSM向3G演进成立的组织,成立于1998年,后来继续组织向4G演进的研究和标准化,目前是移动通信标准化的主流;3GPP2则成立于1999年,是为了从CDMA向3G演进成立的,由高通等北美公司主导...3GPP主要是针对GSM WCMDA LTE标准化。3GPP2主要是针对CMDA 2000标准化。 当然还少不了ITU: ?...国内:中国通信标准化协会CCSA物联网(TC10)和网络与信息安全(TC8)工作组 TC10主要研究内容分为两部分:物联网领域支持远程管理的嵌入式通用集成电路卡(eUICC)技术要求和物联网领域远程管理整体技术要求

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聊聊UI标准化

为了避免开发与设计师相恨相杀,UI标准化就这样自然而然的提上了日程。 二、解决思路 设计师吐槽设计稿还原度低,已有的东西无法复用;开发吐槽设计稿不统一,交互模式不一致。...因此UI标准化是开发与设计的标准。两者相辅相成,接下来,我们来分别从“设计师的角度”和“开发的角度”来阐述UI标准化该如何去做。...三、UI标准化实践 ? 设计师很快就提供了他们认为的UI标准化需要做的内容(如图),整体上分为两部分:Style与各类自定义标准组件。接下来着重介绍 Style以及标准组件搭建。...注意(敲黑板) 因为该层是提供给业务方使用,根据UI标准化的约定,业务方不得随意更改样式,因此,该层需要尽可能的减少自定义属性的暴露。...UI标准化≠UI组件 前者是在产品层面保证设计与交互统一,我们要做的是标准化,因此在满足业务的基础之上,尽可能少的减少可配置属性的暴露,比如上文提到的单选按钮,虽然也可以暴露API由业务方设置图标,但是这样就违背了标准化的理念

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个人Blog,意义何在?

是的,我一直在思考,在这个浮躁的时代,累死累活的搭建和维护一个个人博客的意义到底是什么? 我周围的同学有时也会质问我:“ 额,你做的这个..有什么用,能赚钱吗?...所以,我觉得也许有必要真正的静下来好好思考一下,我的博客的意义到底是什么,它的归宿又是何方..... 源由 现在有能力开独立博客的人,大多对技术有一定了解。然而这些人的目的非常简单:赚钱。...要研究一切事物的本质意义,就得先去搞清楚它的起源。就像科学家想要研究人类存在的意义的时候就必须知道人类的起源一样! 意义 去向 也许真正的意义就是自己喜欢就好 关于我和关于本站的内容请前往关于我的查看

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常用标准化方法

Z-scores 把数值标准化到Z分数。标准化后的变量均值为0,标准差为1。系统将每一个值减去正被标准化的变量或观测量的均值,再除以标准差。如果原始数据的标准差为0,则所有值置0。...Range -1 to 1 把数值标准化到-1到1的范围内。选择该项,对每个值用还正在被标准化的变量或观测量的值的范围去除。如果范围是0,所有值不变。...Maximum magnitude of 1 把数值标准化到最大值为1.该方法是把正在标准化的变量或观测量的值用最大值去除。如果最大值为0,则用最小值的绝对值再加1。...Range 0 to 1 把数值标准化到0至1的范围内,对正在被标准化的变量或观测量的值减去正在被标准化的变量或观测量的最小值,然后除以范围。如果范围是0,则将所有变量值或观测量的值设置为0.5。...Mean of 1 把数值标准化到均值的一个范围内。对正在被标准化的变量或观测量的值除以正在被标准化的变量或观测值的均值。如果均值是0,对变量或观测量的所有制都加1,使其均值为1。

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基因总体预后没意义就真的没意义了嘛

如果预后有意义,就说明这个基因影响疾病的预后。如果没有意义就说明这个基因不重要的嘛?当然也不是的。疾病的发展是一个多基因多因素相互影响的结果。...如果这个基因对于所有患者预后没意义的话,有可能这个基因在某些药物治疗下可能就影响预后了,或者说这个基因和另外一个基因存在相互作用关系。在另外一个基因激活的情况话,这个基因就影响预后了。...因此,我们在发现一个基因对于预后没有意义的时候,也不能说这个基因没意义了,可以继续尝试做一些进一步交互性的分析。...在预后没有意义的情况话,也可以进行额外的挖掘。万一真的能发现这个基在某一个分组当中特别有意义,比如免疫治疗。那说不准真的可以当某一个特定分组的marker呢。

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python 数据标准化常用方法,z-scoremin-max标准化

数据标准化 在数据分析之前,我们通常需要先将数据标准化(normalization),利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。...数据标准化的方法有很多种,常用的有"最小-最大标准化"、"Z-score标准化"和"按小数定标标准化"等。...标准化 这种方法基于原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。...(参考资料不全) 以上几个标准化类的方法: fit(X[,y]):根据数据 X 的值,设置标准化缩放的比例 transform(X[,y, copy]):用之前设置的比例标准化 X fit_transform...(X[, y]):根据 X设置标准化缩放比例并标准化 partial_fit(X[,y]):累加性的计算缩放比例 inverse_transform(X[,copy]):将标准化后的数据转换成原数据比例

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