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NAS 太难了,搜索结果堪比随机采样!华为ICLR 2020论文给出 6 条建议

作者实验得出的结论如下图: 正如文章标题所说,结果是令人沮丧的(frustratingly hard)。 1、各个方法相比于随机采样得到的结果,提升是非常小的。...这说明随机数种子的影响还是蛮大的,因此 paper 在报结果的时候,应该报告用不同的种子跑多个后平均的结果。...因此 paper 在报结果的时候,除了加各种 tricks 冲 performance,还应该报一下裸的不加这些 tricks 的结果; 2、各种 paper 应该对比一下在搜索空间里面随机采样多个结构得到的结果...需要说明的是,这和随机搜索的对照实验是不一样的; 3、各种 paper 应该给出在多个数据集上的结果,避免 overfit 某个特定的数据集; 4、各种 paper 应该就各种结构上的参数(比如 DARTS...里面 cells 的数量)、训练参数给出严格的对照实验; 5、可复现性,各种 paper 除了报一个最好的结果、最好的结构之外,还应该给出使用的种子、代码、详细的参数配置。

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CVPR论文复现争议后续:华人一作苦战两月给出有态度的分析结果

今天,经过两个多月的苦战,一作(华人,当时文章未特意指出担心带偏节奏)给出了一份小编觉得很有态度的结果,并在结语中分享了自己两个月来的感受,希望能对读者有所启发。「让我们继续探索、研究、分享吧!」...作者称这种做法表现良好,但我的复现结果并不理想,因此我决定对其进行测试。作者提供了他们用的代码,但是经过仔细检查,我发现他们的测试准确率计算有误,导致得出的所有结果无效。」...在收到反馈后,论文作者做出了积极回应,称他们「计划透彻分析下这篇文章,在十分确定之后给出进一步的回应。可视化器中光滑函数的默认配置是疏忽点,我们进行了修改。」...今天,《Perturbative Neural Networks》论文作者给出了修改后的结果,他调查了 Michael Klachko 的实现过程,并在 GitHub 上给出了分析结果:(1)Michael...声称的性能下降(约 5%)主要原因在于其在 PNN 实现过程与论文作者给出的代码存在多处不一致,以及选择的超参数并非最优。

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使用Pandas-Profiling加速您的探索性数据分析

上面显示的代码将创建结果的内联输出; 也可以选择将EDA报告另存为HTML文件,以便更轻松地共享。 HTML EDA报告的第一部分将包含一个概述部分,提供基本信息(观察数量,变量数量等)。...25%'] stats['kurtosis'] = series.kurt() stats['skewness'] = series.skew() stats['sum'] = series.sum...stats['mad'] = series.mad() stats['cv'] = stats['std'] / stats['mean'] if stats['mean'] else np.NaN...此函数使用基本的pandas系列操作,例如series.mean(),并将结果存储在stats字典中。...当前几个观察结果不能代表数据的一般特征时,这可能会出现问题。 因此建议不要使用最后一个输出进行初始分析,而是运行df.sample(5),它将从数据集中随机选择五个观察值。

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为啥我Pandas填充的时候有些地方填充不上去?

,5002,5001,5001,np.nan,5003,5002,5003,np.nan]}) df 预期的结果如下图所示:使用代码 df.fillna(df.mode()) 得到的结果如下图所示:...二、实现过程 方法一 这里【月神】给出一个可行的代码,大家后面遇到了,可以对应的修改下,事半功倍,代码如下所示: df.apply(lambda x: x.fillna(x.mode().iloc[0]...)) 运行之后,结果就是想要的了。...这篇文章主要盘点了一道使用Pandas处理数据的问题,文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现,一共三个方法,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【Chloe】提问,感谢【月神】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析,感谢【dcpeng】、【冯诚】、【冷喵】、【D I Y】等人参与学习交流。

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TensorFlow中的Nan值的陷阱

值,另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值,本文接下来,首先解决计算loss中得到Nan值的问题,随后介绍更新网络时,出现Nan值的情况。...值了,StackOverflow上也给出了相同的解决方案。...但是在实际的神经网络中使用的时候,我发现这样修改后,虽然loss的数值一直在变化,可是优化后的结果几乎是保持不变的,这就存在问题了。...要解决这个假的loss的方法很简单,就是人为的改造神经网络,来控制输出的结果,不会存在0。...不过需要注意的是,在TensorFlow中,tf.nn.sigmoid函数,在输出的参数非常大,或者非常小的情况下,会给出边界值1或者0的输出,这就意味着,改造神经网络的过程,并不只是最后一层输出层的激活函数

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数据城堡参赛代码实战篇(一)---手把手教你使用pandas

本篇,小编文文将带你一起分析如何用pandas来对官方给出的数据进行处理和分析。 1 引言 在进入正题之前呢,我们先来了解两件事情:pandas和官方数据。...2.1 恩格尔系数计算 既然官方的一卡通数据给出了消费类别,有食品、超市、淋浴等等,我们很容易想到的是恩格尔系数,它表示食品支出占一个人总支出的比重。...那么下面小编将根据官方给出的数据,带你一步步分析计算每个人的恩格尔系数。...2.6 NaN 2211.45 4.50 39.83 0.00 387.15 得到上面的结果,我们马上就要大功告成啦,但是我们发现结果中有NAN的数据,表明该学生没有该类别的消费记录...2.6 NaN 2211.45 4.50 39.83 0.00 387.15 再对上面的结果中的NaN进行替换,即可得到我们想要的结果,此处不再赘述。

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2015.12.07 HTML5真题练习

今日主要涉及12.04题目(数据类型、NaN)的解答,以及一道涉及作用域、this指向相关知识的题目。 HTML5真题【2015.12.04】答案解析 12.04真题题目如下,最终输出的结果是多少?... var str = 'H5course'; var num = parseInt(str); if(num == NaN) { alert(NaN); } else if(num =...本题目主要考察如下知识点:parseInt的转换方式、NaN是否等于NaNNaN的数据类型。...解释一下代码:当我们针对“H5course”这个字符串进行转换时,由于首字母并不是数字,因此会返回NaN,也就是not a number,NaN并不等于NaN,因此前两个等式是不能够成立的,但是NaN的...typeof,也就是类型,是一个数字,返回的字符串是“number”,此时给出的值就是'number'了。

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tensorflow出现LossTensor is inf or nan : Tensor had Inf values

值,另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值,本文接下来,首先解决计算loss中得到Nan值的问题,随后介绍更新网络时,出现Nan值的情况。...值了,StackOverflow上也给出了相同的解决方案。...但是在实际的神经网络中使用的时候,我发现这样修改后,虽然loss的数值一直在变化,可是优化后的结果几乎是保持不变的,这就存在问题了。...要解决这个假的loss的方法很简单,就是人为的改造神经网络,来控制输出的结果,不会存在0。...不过需要注意的是,在TensorFlow中,tf.nn.sigmoid函数,在输出的参数非常大,或者非常小的情况下,会给出边界值1或者0的输出,这就意味着,改造神经网络的过程,并不只是最后一层输出层的激活函数

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.map(parseInt)的返回值是什么?你真的了解基数radix吗

很多人的第一反应是 [1, 2, 3] ,但是结果并非如此。 真正的结果是 [1, NaN, NaN] 为什么?...我们慢慢往下看: map 方法: MDN 给出的解释是:map() 方法创建一个新数组,其结果是该数组中的每个元素是调用一次提供的函数后的返回值。...如果该参数小于 2 或者大于 36,则 parseInt() 将返回 NaN。...radix 基数是什么: 百度百科给出的解释是: 基数(cardinal number)在数学上,是集合论中刻画任意集合大小的一个概念。两个能够建立元素间一一对应的集合称为互相对等集合。...parseInt('544', 5) 当解析 544 时,5 直接不属于范围内,所以全部抛弃掉,只取 '', 相当于 parseInt('', 5); 返回 NaN

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