准备工作 我这边是在jupyterlab中演示的plotly图表，如果只安装plotly是无法正常显示图表的（会显示为空白），我们需要进行以下准备(以下命令均在cmd下操作即可)： # 安装plotly...开始绘图 Treemap绘制方式有两种，一种是在plotly.express下，一种是在go.Treemap下，我们这里用到的是前者。...简单的图 可以看到在该树状图中，层级依次是在path中顺序的day、time和sex，而每个色块面积大小就是values给定的total_bill。...鼠标悬停的时候，会出现更详细的信息，毕竟plotly是可交互式的，这里不展开哈。 那么，px.treemap究竟还可以做什么呢？我们继续往下看。...就是你色块大小 parents=None, # 暂时也不用，和names组合出现吧 ids=None, # 暂时不用，后续暂时不用的字段我就不写啦 path=None, # 层级
最近不是在学习plotly嘛，为了方便理解，我们这里取excel绘图中常见的16种图表为例，分两期演示这些基础图表怎么用plotly进行绘制！...第一部分：柱状图、条形图、折线图、面积图、饼图与圆环图、散点图、气泡图和极坐标(雷达图) 第二部分：树状图、旭日图、直方图、箱线图、瀑布图、漏斗图、股价图和地图 ?...准备工作 我这边是在jupyterlab中演示的plotly图表，如果只安装plotly是无法正常显示图表的（会显示为空白），我们需要进行以下准备(以下命令均在cmd下操作即可)： # 安装plotly...# 在plotly绘图中，条形图与柱状图唯一的区别：在 Bar 函数中设置orientation='h'，其余参数与柱状图相同 import plotly.express as px data = px.data.gapminder...x轴和y轴均是列表的形式： # x轴和y轴均是列表的形式 import plotly.express as px fig = px.scatter(x=[0, 1, 2, 3, 4], y=[0, 1
对单一变量进行比较：x为比较数值，y为比较标签。 对多变量进行比较：新增维度color。...树状图，也被称为树枝状图。...树状图的常见参数说明： path:树状图的父子层级顺序，[父，子....] # 绘制树状图 import plotly.express as px df = px.data.tips() fig =...node用于给出基本的配置项： pad:图中空白分隔空隙的大小； thickness:图中节点的宽度（每个连接处的长方形）； line:每个节点的边框线的颜色和粗细； label:每个节点的名字（包含一层...，在瀑布图中，底部贴着坐标轴的条图表示阶段性统计值（汇总值），其余的表示增长或者减少（相对值）。
树状图 2. 旭日图 3. 直方图 4. 箱形图 5. 瀑布图 6. 漏斗图 7. 股价图 8. 地图 1. 树状图 树状图提供数据的分层视图，并便于识别模式，例如哪些商品是商店的畅销商品。...树分支表示为矩形，每个子分支显示为更小的矩形。树状图适合比较层次结构内的比例，但是不适合显示最大类别与各数据点之间的层次结构级别，后面的旭日图可更加直观地显示这些内容。...tips 基础的树状图 import plotly.express as px df = px.data.tips() df["all"] = "all" # in order to have a single...gapminder # 绘制2007年各大洲各国家人口和人均寿命树状热力图 # 色块面积由人口决定，色块颜色由人均寿命决定 import plotly.express as px import numpy...里出现过的上海二手房经纬度数据来进行地图点的绘制，这份数据大家也可以回复0306获取。
但是预测结果出来了：全部都是零值，全部都是背景，什么也检测不到。我质问我的计算机：「我做错了什么？」，它却无法回答。...有时，我错误地令输入数据全部为零，或者一遍遍地使用同一批数据执行梯度下降。因此打印／显示若干批量的输入和目标输出，并确保它们正确。 2....归一化特征 你的输入已经归一化到零均值和单位方差了吗？ 13. 你是否应用了过量的数据增强？ 数据增强有正则化效果（regularizing effect）。...寻找平均值远大于 0 的层激活。尝试批规范或者 ELUs。 Deeplearning4j 指出了权重和偏差柱状图中的期望值：对于权重，一些时间之后这些柱状图应该有一个近似高斯的（正常）分布。...NaNs 的出现可能是由于用零作了除数，或用零或负数作了自然对数。
数据集创建： 作用：将数据集中到一起分成训练集和测试集供模型训练。 5. 模型训练： 作用：将数据输入到模型中，模型去调整权重。在回调函数中设置，训练次数、输出路径。 6....搭建python虚环境 建议在虚环境中操作，这样出现无法调整的问题，直接删除虚环境即可，而且多个虚环境还可用多个tensorflow版本，不会出现冲突。...目前下载的Anaconda自带python为3.8，通过conda下载tensorflow2.3.0后可能无法使用gpu训练，除非自己使用pip下载tensorflow与CUDA，建议虚环境使用python3.7...问题七: TF无法使用GPU训练问题 出现原因： 在模型训练时训练过慢，发现时使用cpu进行运算，而不是gpu。后来发现tf2.3-gpu我无法使用gpu运算。不知道什么原因。...问题十：TFServing部署位置错误问题 出现原因： 服务器部署模型时，一直显示找不到模型。
提交数分布 我们对不同难度的算法题按照提交数和通过率绘制树状热图如下：中等难度整体提交数高于简单难度。 （绿色表示通过率大于50%，紫红色表示通过率低于50%） ?...提交数及通过率树状矩形图 绘图代码： import plotly.express as px import numpy as np df["all"] = "全部力扣算法题提交数及通过率" # in...不过，实际看题解的时候会发现题解下面的评论也是很精彩的，毕竟大家都会踊跃讨论，氛围组！ ? 题解数分布 和提交数与通过率的树状矩形图中中等难度提交数更多稍有不同，简单模式的题解数更多些： ?...题解数及通过率树状矩形图 3. 那些最热门和最噩梦的算法题 在合计1.416亿次提交数，0.746亿次通过数，63.61万次题解数中，最热门和噩梦的算法题都长什么样呢？ 3.1....例如，101 和 1100 都是 十-二进制数， 而 112 和 3001 不是。 给你一个表示十进制整数的字符串 n ，返回和为 n 的 十-二进制数 的最少数目。
摘要 在深度学习的训练过程中，“Gradient Vanishing”错误是一个令人头疼的问题。它通常会导致模型无法有效地学习和收敛，尤其是在处理深层神经网络时。...“Gradient Vanishing”问题的成因分析 1. 激活函数的选择 Sigmoid和Tanh激活函数在输入值较大或较小时，其梯度接近于零，导致梯度消失问题。...使用合适的权重初始化方法 Xavier初始化和He初始化可以有效缓解梯度消失问题。...A: ReLU激活函数在正值区间内的梯度恒为1，不会出现梯度消失的情况，从而保证了梯度的有效传递。 Q2: 批归一化的作用是什么？...小结 通过选择合适的激活函数、采用批归一化、使用合适的权重初始化方法以及引入残差网络，可以有效解决AI模型训练中的“Gradient Vanishing”问题。
plotly.express附带了一些用于演示、教育和测试目的的内置数据集。 这些数据以CSV格式存储在包的目录下，以pandas类型获取到数据，方便进行图表功能测试。...包含9行和以下列： ['nation', 'medal', 'count']. plotly.express提供了30多种标准图表，用以简化操作。..._3d：三维线图 在三维线图中，每行数据框都表示为三维空间中多段线标记的顶点 9、line_polar：极坐标线条图 在极线图中，每行data_frame表示为极坐标中折线标记的顶点...22、treemap：树状图 树状图将层次数据表示为嵌套的矩形扇区。 23、sunburst：圆环图 圆环图将层次数据表示为在同心环的多个级别上布置的扇区。...24、funnel：漏斗图 在漏斗图中，数据框的每一行表示为漏斗的矩形扇区。 25、funnel_area：漏斗区域图 在漏斗区域图中，每行数据框表示为漏斗的梯形扇区。
（如Sigmoid）的激活函数，并且权重初始化不当，则可能会出现数值上溢问题。...参数初始化（激活函数导数）：如果权重参数初始化过大，则在前向传播和反向传播过程中都容易造成数值溢出问题。特别是在深层神经网络中，在后面的层级上发生累积效应并放大了初始错误。...Leaky ReLU： Leaky ReLU是对ReLU的改进，它在输入为负时不返回零，而是返回一个小的非零值。...梯度消失是指在深层神经网络中，**随着反向传播过程的进行，较早层的权重更新变得非常小或趋近于零，导致这些层对整个网络参数的学习贡献几乎为零。**这可能会导致模型无法有效地学习和优化。...使用批量归一化（Batch Normalization）等技术来规范化激活值。 梯度消失：当模型的权重初始化过小或者学习率设置过低时，ReLU函数在负数区间上会输出零。
这将会导致梯度下降权重更新时出现 z 字型的下降。该问题相对于上面的神经元饱和问题来说只是个小麻烦，没有那么严重。 缺点③： 指数型计算量比较大。...，但是和 Sigmoid 神经元不同的是，它的输出是零中心的。...2.5 实际应用 实际上在卷积神经网络中并不会采用PCA和白化，对数据进行零中心化操作还是非常重要的，对每个像素进行归一化也很常见。...对于多类 SVM，假设所有的边界都被越过（因为所有的分值都近似为零），所以损失值是 9（因为对于每个错误分类，边界值是 1）。 如果没看到这些损失值，那么初始化中就可能有问题。...在图中，蓝色的验证集曲线比训练集准确率低了很多，这就说明模型有很强的过拟合。遇到这种情况，就应该增大正则化强度（更强的L2权重惩罚，更多的随机失活等）或收集更多的数据。
（如Sigmoid）的激活函数，并且权重初始化不当，则可能会出现数值上溢问题。...参数初始化（激活函数导数）：如果权重参数初始化过大，则在前向传播和反向传播过程中都容易造成数值溢出问题。特别是在深层神经网络中，在后面的层级上发生累积效应并放大了初始错误。...Leaky ReLU： Leaky ReLU是对ReLU的改进，它在输入为负时不返回零，而是返回一个小的非零值。...梯度消失是指在深层神经网络中，随着反向传播过程的进行，较早层的权重更新变得非常小或趋近于零，导致这些层对整个网络参数的学习贡献几乎为零。这可能会导致模型无法有效地学习和优化。...- 使用批量归一化（Batch Normalization）等技术来规范化激活值。梯度消失：当模型的权重初始化过小或者学习率设置过低时，ReLU函数在负数区间上会输出零。
零均值归一化（Z-Score Normalization）：对数据进行转换映射到均值为0，标准差为1的分布上。 那么，特征归一化的原因是什么呢？一般可以参考下面的随机梯度下降的例子： ?...其中，上图中X1的取值范围为[0, 10]，X2的取值范围为[0, 3]，当不做任何数据归一化处理的时候，在学习率相同的情况下，X1的更新速度会大于X2，需要较多次的迭代才会找到最优解，就如左图所示。...IDF(t) 为逆文档频率，用来衡量单词t对表达语义所起的重要性，如果一个词在非常多的文章中都出现过，那么它可能是一个比较通用的词，那么贡献会较小，权重需要做惩罚。 ?...映射层 又被叫做隐含层，K个隐含单元的取值可以由N维输入向量以及连接输入和隐含单元之间的NxK维 权重矩阵计算得到，在CBOW中，还需要将各个输入词所计算出的隐含单位求和。...输出层 通过隐含层向量（K维），以及连接隐含层和输出层之间的KxN维的权重矩阵计算得到，输出层是一个N维向量，每维与词汇表中的一个单词相对应，最后对输出层向量应用Softmax激活函数，可以计算出每个单词的生成概率
权重初始化 如果你错误设置权重，由于零梯度，或者所有神经元的类似更新等，你的网络将变得无法训练。同样你也应该记住权重与学习率是成对的，因此高学习率和大权重可以导致 NaN 问题。...多亏了 Ioffe 和 Szegedy，现在我们有了批归一化，缓解了令人头疼的大量问题。 使用标准网络解决标准问题 存在大量的预训练模型，你可以正确使用它们。...梯度消失问题 一些激活函数，比如 Sigmoid 和 Tanh 正在遭受饱和问题。在其极限时，它们的导数接近于零，这将会消除梯度和学习过程。因此检查不同的函数比较好。现在标准的激活函数是 ReLU。...但是正如上文所说，批归一化将有助于解决这一问题，残差层也是。 2. 不是零均值的激活值 比如 Sigmoid、ReLU 函数就不是零均值的。...对于负数 ReLU 给出零的问题意味着它们将不会被激活，因此你的神经元的某些部分将会死掉并永不再用。这之所以能发生是因为高学习率和错误的权重初始化。
训练前设置好相关的参数，如激活函数，预处理，权重初始化，正则化，检查梯度；2. 开始训练模型，再训练的过程中观察学习的过程，以及参数的更新和超参数优化问题；3. 评估模型，测试模型的准确率和帧率。...但是 sigmoid 的缺点也是挺多的 sigmoid 函数在输入非常大或非常小的时候会出现饱和现象，也就是说函数对输入的改变变得很不敏感，此时函数特别平，导数为 0，意味着反向传播时梯度接近于 0，这样权重基本不会更新...，会造成梯度消失的情况从而无法完成深层网络的训练 sigmoid 的输出不是零均值的，这是由它的函数性质决定的，这样的话反向传播时，\frac{\partial L}{\partial w} = \frac...另外一个预处理操作就是 normalization 归一化了，归一化可以降低维度之间的差异性，防止某个特征的值太大，并且将特征归一到某个区间内能够加快梯度下降的速度，因为这样的话数据对于权重矩阵 W 的微小变化就不那么敏感了...前面两层的分布在 -1 和 1 之间都挺均匀，层数越往后面，输出为 0 的分布就越大了，这会导致神经元反向传播时梯度为 0 ，这样子就学习不到东西。
1.2 激活函数 我们在前面见到的神经网络通常是使用logistic函数作为激活函数的，由于logistic中心部位和两侧的梯度差别太大，如果权重初始化得太大，激活值基本都在sigmoid两侧，两侧梯度几乎为...但是ReLU激活函数存在一个问题，会出现死掉的ReLu，即训练期间，权重和神经元的输入层结合输出负数，会直接导致神经元只输出0，而且一旦发生就很难再跳转。...其中超参数α定义了有多少的泄露。即图中z的坡度，通常这个值设置为0.01。在负数部分设置一个小坡度并能保证LeakyReLU永远不会死，并且有机会再次被唤醒。...和ReLU函数相比，两者有如下不同点： 在z 和ReLU的变种很像，能够很好缓和梯度消失问题，并且超参数α控制了z是为负数时返回的结果值，通常设置为1。...BN是在模型中每一层的激活函数前加入标准化操作，首先BN会对输入数据进行零均值方差归一化，该归一化能够加速收敛，甚至特征之间没有相关性，但是简单的归一化神经网络层的输入，可能会改变该层的表征能力，例如，
深度学习研究的一大突破是新型激活函数的出现，用 ReLU 函数替换sigmoid 函数可以在反向传播中保持快速的梯度下降过程，sigmoid 函数在正无穷处和负无穷处会出现趋于零的导数，这正是梯度消失导致训练缓慢甚至失败的主要原因...ReLU：可以理解为阈值激活（spiking model 的特例，类似生物神经的工作方式），该函数很常用，基本是默认选择的激活函数，优点是不会导致训练缓慢的问题，并且由于激活值为零的节点不会参与反向传播...右下：如何初始化参数 w、b 的值？ 当将所有参数初始化为零的时候，会使所有的节点变得相同，在训练过程中只能学到相同的特征，而无法学到多层级、多样化的特征。...当然，机器学习模型需要注意的问题远不止这些，但在配置我们的 ML 应用中，它们是最基础和最重要的部分。其它如数据预处理、数据归一化、超参数的选择等都在后面的信息图中有所体现。...梯度爆炸指神经网络训练过程中大的误差梯度不断累积，导致模型权重出现很大的更新，在极端情况下，权重的值变得非常大以至于出现 NaN 值。
我们通常将特征缩放为以零为均值在特定范围内，如 [-1, 1]。特征的不适当缩放是梯度爆炸或降低的一个最常见的原因。有时我们从训练数据中计算均值和方差，以使数据更接近正态分布。...小结 权重 & 偏置：我们紧密监控权重和偏置。下图是层 1 在不同训练迭代中的权重和偏置。出现大型（正／负）权重是不正常的。正态分布的权重表明训练过程很顺利（但是也不一定）。 ?...权重初始化 把权重全部初始化到 0 是最常见的错误，深度网络也学不到任何东西。权重要按照高斯分布做初始化： ? 缩放与归一化 人们对缩放与归一化都有很好地理解，但这仍旧是最被轻视的问题之一。...而对节点的输出，完美的形状是零均值，且值不太大（正或负）。如果不是且遇到该层有梯度问题，则在卷积层做批归一化，在 RNN 单元上做层归一化。 ? 损失函数 检查和测试损失函数的准确性。...在激活函数不以零为中心或非正态分布时，考虑批归一化或层归一化； 监控无效节点的比例； 使用梯度截断（尤其是 NLP 任务中）来控制梯度爆炸问题； Shuffle 数据集（手动或通过程序）； 平衡数据集（
A、让每一层的输入的范围都大致固定 B、它将权重的归一化平均值和标准差 C、它是一种非常有效的反向传播(BP)方法 D、这些均不是 正确答案是：A 12. 下列哪个神经网络结构会发生权重共享？...D、 可能是A或B，取决于神经网络的权重设置 正确答案是：D 解析： 不知道神经网络的权重和偏差是什么，则无法判定它将会给出什么样的输出。...对于分类任务，我们不是将神经网络中的随机权重初始化，而是将所有权重设为零。下列哪项是正确的？ ...在几次迭代后，错误突然增加。您确定数据一定有问题。您将数据描绘出来，找到了原始数据有点偏离，这可能是导致出现问题的地方。你将如何应对这个挑战？...A.归一化B.应用PCA然后归一化C.对数据进行对数变换D.以上这些都不符合 答案：（B）首先您将相关的数据去掉，然后将其置零。 57.
示例：有一次我使用的loss归一化了batch中label错误的次数。如果某个label从未在batch中出现过，loss就会变成NaN。在这种情况下，可以用足够大的batch来尽量避免这个错误。...softmax中Loss的计算： ? softmax层会出现的报错： softmax是用指数函数计算的，指数函数的值都是大于零的。...因此，我们有理由相信，计算过程中出现了float溢出等异常，出现了inf，nan等异常数值导致softmax输出为零 最后我们发现，当softmax之前的feature值过大时，由于softmax...打印网络权重时用的是train_test.prototxt，用deploy.prototxt也行。绘制的网络结构图中的data和loss层为蓝色矩形块，而ip1~ip3为灰色八边形块。...因为data层的输出和loss层的输出为不带权重的真实值，所以它俩在即使在net.params中，各自的所有权重也是相同的。
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