tensorflow中带样本权重的多任务学习--形状问题 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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深度学习中的样本遗忘问题 (ICLR-2019)

在深度模型训练过程中，可能发生了大量的、反复的样本遗忘现象。...中研究的主要问题之一。...而本文提出的样本遗忘（example forgetting），则是受到灾难性遗忘现象的启发而提出的，即在同一个任务的训练过程中，也可能会有遗忘现象，一个样本可能在训练过程中反复地学了忘，忘了学。...这是一个很有意思的问题，作者分别对unforgettable和forgettable的样本进行了统计： first learning event 从上图可以发现，大部分的样本，在出现5次以内就可以被学习到...五、总结& 思考写作上：读到这里，我们应该可以发现，这就是一个对模型训练过程中的一些现象进行了一系列简单的统计，并没有什么技术含量，但是读完的感觉，却让我们大呼过瘾，原来深度学习这个黑箱子里还发生了这么多有趣的事情

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从传统方法到深度学习，人脸关键点检测方法综述

作者将人脸关键点检测（5 个关键点）与性别、是否带眼镜、是否微笑及脸部的姿势这四个子任务结合起来构成一个多任务学习模型，模型框架如图所示。 ?...可以看到对于各任务 t 而言，其重要性是相同的，但是在多任务学习中，往往不同任务的学习难易程度不同，若采用相同的损失权重，会导致学习任务难以收敛。...文章针对多任务学习中，不同学习难度问题进行了优化，提出带权值的目标函数： ? 其中，第一项表示主任务的损失函数，即人脸关键点检测的损失函数，第二项表示其余各子任务的损失函数，其中 ?...TCDCN 采用多任务学习方法对人脸关键点进行检测，针对多任务学习在人脸关键点检测任务中的两个主要问题——不同任务学习难易程度不同以及不同任务收敛速度不同，分别提出了新目标函数和提前停止策略加以改进，最终在...在具体训练过程中，作者就多任务学习的损失函数计算方式进行相应改进。在多任务学习中，当不同类型的训练图像输入到网络时，有些任务时是不进行学习的，因此相应的损失应为 0。

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从传统方法到深度学习，人脸关键点检测方法综述

作者将人脸关键点检测（5 个关键点）与性别、是否带眼镜、是否微笑及脸部的姿势这四个子任务结合起来构成一个多任务学习模型，模型框架如图所示。...可以看到对于各任务 t 而言，其重要性是相同的，但是在多任务学习中，往往不同任务的学习难易程度不同，若采用相同的损失权重，会导致学习任务难以收敛。...文章针对多任务学习中，不同学习难度问题进行了优化，提出带权值的目标函数：其中，第一项表示主任务的损失函数，即人脸关键点检测的损失函数，第二项表示其余各子任务的损失函数，其中表示任务 a 的重要性。...TCDCN 采用多任务学习方法对人脸关键点进行检测，针对多任务学习在人脸关键点检测任务中的两个主要问题——不同任务学习难易程度不同以及不同任务收敛速度不同，分别提出了新目标函数和提前停止策略加以改进，最终在...在具体训练过程中，作者就多任务学习的损失函数计算方式进行相应改进。在多任务学习中，当不同类型的训练图像输入到网络时，有些任务时是不进行学习的，因此相应的损失应为 0。

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Keras系列（二）建模流程

每一层只接受特定形状的输入张量，并返回特定形状的输，将一个或多个输入张量转换为一个或多个输出张量。有些层是无状态的，但大多数的层是有状态的，即层的权重。权重是利用随机梯度下降学到的一个或多个张量。...具体来说，层从输入数据中提取表示——我们期望这种表示有助于解决手头的问题，这也是深度学习与传统机器学习算法的不同之处，深度学习是自动学习特征，而传统的机器学习，如lightgbm,对特征非常敏感，在铁柱的工作中...深度学习模型自主学习特征的能力依赖于大量的训练数据。如果只有很少的样本，那么特征的信息价值就变得非常重要。...也就是说，哪个忽悠你说深度学习中特征工程不重要，纯属瞎扯淡，如果你的样本量不多（比如风场运行初期训练样本数据少得可怜），或者计算资源有限（某些领导不一定会给你配服务器，只能在小小的笔记本上跑模型），特征工程还是很重要的...序列数据保存在形状为(samples, timesteps, features) 的3D 张量中，通常用循环层（recurrent layer，比如Keras 的LSTM 层）来处理。

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多任务学习模型MMoE详解 Multi-gate Mixture-of-Experts 与代码实现

阿里之前提出的ESMM模型属于同时对点击率和转换率进行建模，提出的模型是典型的shared-bottom结构。多任务学习中有个问题就是如果子任务差异很大，往往导致多任务模型效果不佳。...整体来看，这篇文章是对多任务学习的一个扩展，通过门控网络的机制来平衡多任务的做法在真实业务场景中具有借鉴意义。...基于 Multi-Task Learning 的思路，它有效解决了真实场景中CVR预估面临的数据稀疏以及样本选择偏差这两个关键问题。...ESM2 ESM2是阿里最新提出的序列依赖关系建模框架，是ESMM的改进版。由于ESMM在CVR预估场景中仍然面临一定的样本稀疏问题，因为点击到购买的样本相对于点击的样本非常少。...把现实问题当做一个个独立的单任务处理，忽略了问题之间所富含的丰富的关联信息。多任务学习就是为了解决这个问题而诞生的。

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深度学习入门基础

一、深度学习-机器学习的子类 1、深度学习框架： TensorFlow：google开源的，当前版本已经有高级API、可视化工具、GPU支持、异步执行。...3、RNN，循环神经网络训练样本输入是连续的序列，且序列的长短不一，比如基于时间的序列：一段连续的语音，一段连续的手写文字。...这些序列比较长，且长度不一，比较难直接的拆分成一个个独立的样本来通过DNN/CNN进行训练。 4、BP，反向传播算法。...ReLU函数其形状为一条折线，当x的导数计算很简单，而且由于在正半轴导数为1，有效的缓解了梯度消失问题。...训练时依然采用了反向传播算法，求解的问题不是凸优化问题。核心：一个共享权重的多层复合函数。权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。

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今日 Paper | 联合多任务模型；3D人体重建；可视化理解机器翻译；深入研究整流器等

目录联合多任务模型：多NLP任务的神经网络的创建 Peelnet：基于单视角彩色图片的带纹理的3D人体重建可视化理解机器翻译深入研究整流器：在ImageNet分类上超越人的水平对深前向神经网络训练难点的理解...研究者们通过多任务学习来促进任务间互相联系，提高各个任务的性能。...创新点：传统的多任务是并行实现的，但是这众多任务中是存在层次关系的，所以本文将不同任务栈式的叠加，越层次的任务具有更深的网络结构，当前层次的任务会使用下一层次的任务输出，类似于流水线的形式。...Narayanan 发表时间：2020/2/16 论文链接：https://arxiv.org/abs/2002.06664 由于严重的人体自遮挡、衣服变化和光照变化等众多问题，从单张彩色图像恢复人体形状和姿势是一个非常具有挑战性的问题...：在使用深度学习搭建模型的时候，经常需要对神经网络进行权重的初始化工作，有许多神经网络的权重参数初始化方式，经常使用的一种方式是Xavier，这个方法就是来源于这篇论文。

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Python 深度学习第二版（GPT 重译）（一）

这是您今天在应用机器学习中应该最熟悉的两种技术：梯度提升树，用于浅层学习问题；深度学习，用于感知问题。...您可以在图 2.1 中看到一些 MNIST 样本。图 2.1 MNIST 样本数字在机器学习中，分类问题中的类别称为类。数据点称为样本。与特定样本相关联的类称为标签。...❷ grad_of_y_wrt_W_and_b 是两个张量列表，形状与 W 和 b 相同。你将在下一章学习关于梯度带的知识。...学习意味着找到一组值，使模型的权重最小化给定一组训练数据样本及其对应目标的损失函数。学习是通过随机抽取数据样本及其目标，并计算模型参数相对于批次上的损失的梯度来实现的。...这是我们将在整本书中使用的。 TensorFlow 的关键对象包括张量、变量、张量操作和梯度带。 Keras 的核心类是Layer。一个层封装了一些权重和一些计算。层被组装成模型。

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Python人工智能 | 十二.循环神经网络RNN和LSTM原理详解及TensorFlow分类案例

希望未来能更透彻学习和撰写文章，也能在读博几年里学会真正的独立科研。同时非常感谢参考文献中的大佬们的文章和分享。...权重和偏置包括输入和输出值，需要注意其设置的形状。...在RNN运算过程中，每一步的输出都存储在outputs序列中，LSTM包括c_state（主线）和m_state（分线）。最终输出结果为Cell的输出和权重输出的乘积，再加上输出偏置。...2.187%，最后提升到了96.87%，其结果高于之前的一般神经网络的结果87.79%（第六篇博客），由此可见TensorFlow RNN的分类学习效果还不错，并且在不断学习中。...八.什么是过拟合及dropout解决神经网络中的过拟合问题九.卷积神经网络CNN原理详解及TensorFlow编写CNN 十.Tensorflow+Opencv实现CNN自定义图像分类案例及与机器学习

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直观思考：深度学习为何要 “深”？

附：Tensorflow playground展示了数据是如何“流动”的。物质组成视角：神经网络的学习过程就是学习物质组成方式的过程。...03 神经网络的训练知道了神经网络的学习过程就是学习控制着空间变换方式（物质组成方式）的权重矩阵后，接下来的问题就是如何学习每一层的权重矩阵。...试图解决“卡在局部极小值”问题的方法分两大类：调节步伐：调节学习速率，使每一次的更新“步伐”不同。...在（1）中，当把输出的一个权重改为-1时，的形状直接倒置了。不过还需要考虑激活函数。（1）中用的是linear。在（2）中，当换成sigmoid时，你会发现没有黄色区域了。...神经网络的学习也就是从数据中学习那些权重。

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深层学习为何要“Deep”（上）

看完后能明白的是：1、为什么神经网络能够识别，2、训练网络基本流程，以及深层神经网络大家族中其他技术想要解决的问题（并不需要知道具体的解决步骤）。...---- 三、神经网络的训练知道了神经网络的学习过程就是学习控制着空间变换方式（物质组成方式）的权重矩阵后，接下来的问题就是如何学习每一层的权重矩阵W。...试图解决“卡在局部极小值”问题的方法分两大类：调节步伐：调节学习速率，使每一次的更新“步伐”不同。...在（1）中，当把 ? 输出的一个权重改为-1时， ? 的形状直接倒置了。不过还需要考虑激活函数。（1）中用的是linear。在（2）中，当换成sigmoid时，你会发现没有黄色区域了。...神经网络的学习也就是从数据中学习那些权重。

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从传统方法到深度学习，人脸关键点检测方法综述

作者将人脸关键点检测（5 个关键点）与性别、是否带眼镜、是否微笑及脸部的姿势这四个子任务结合起来构成一个多任务学习模型，模型框架如图所示。 ?...可以看到对于各任务 tt而言，其重要性是相同的，但是在多任务学习中，往往不同任务的学习难易程度不同，若采用相同的损失权重，会导致学习任务难以收敛。...TCDCN 采用多任务学习方法对人脸关键点进行检测，针对多任务学习在人脸关键点检测任务中的两个主要问题——不同任务学习难易程度不同以及不同任务收敛速度不同，分别提出了新目标函数和提前停止策略加以改进，最终在...在具体训练过程中，作者就多任务学习的损失函数计算方式进行相应改进。在多任务学习中，当不同类型的训练图像输入到网络时，有些任务时是不进行学习的，因此相应的损失应为 0。...方法为，在 mini-batch 中，对每个样本的损失进行排序，挑选前 70% 较大的损失对应的样本作为困难样本，同时在反向传播时，忽略那 30% 的样本，因为那 30% 样本对更新作用不大。

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谷歌开源最大手动注释视频数据集和 TensorFlow 模型性能调优工具

谷歌今天还开源了 TensorFlow 模型性能调优工具 tfprof，使用 tfprof 可以查看模型的参数量和张量形状（tensor shape），了解运算的运行时间、内存大小和设备位置。...这些边界框标记可用于训练利用时间信息以随时间进行识别，定位以及跟踪对象的模型。在视频中，带标记的对象可能完全被遮挡，并在后面的帧中重新出现。...每个样本的最后一帧展示了由于模糊或遮蔽（比如列车那一帧），从视觉上识别带边界的对象难度有多大。但是，在时间上关联的帧当中，对象更容易被识别，这使得计算机能够通过推理（infer）对对象进行分类。...注意，样本中仅有可见的部分被纳入了边界框：北极熊图像中，橙色箭头指示出了隐藏的头部。在两只狗嬉戏图中，橙色箭头指出隐藏的尾巴，蓝色箭头则指出了不可见的脚部。...最下方飞机的样本中展示了在不同视角、遮蔽情况和取景中对部分对象进行注释。我们希望这个数据集有助于计算机视觉和机器学习领域的研究，引导出分析和理解现实世界中的视觉问题的新方法。

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第三章 2.7-2.8 多任务学习迁移学习

把神经网络最后的输出层删除进入到最后一层并将其权重删除为最后一层重新赋予随机权重然后将神经网络放在放射诊断数据上训练 Tips 如果进行迁移学习的数据量比较小,只需要重新训练最后一两层权重.但是如果进行迁移学习的数据量较大...这个过程称为:微调 why 迁移学习的好处在于,以放射科图像检测的迁移学习为例在预训练的过程中,我们学到了一些图像识别中低层次特征,很多结构信息,图像形状的信息,点,线,面的特征.-- 边缘检测(detecting...这取决于你的训练数据的多少,你可能只需要重新训练网络的新层,也许你需要重新训练网络中更多的层. when Transfer learning makes sence 迁移来源问题你有很多数据,但迁移目标问题你没有那么多数据...例如:假如在图像识别任务中你有 100W 样本,数据量相当多,你可以学习低层次特征,可以在神经网络的前几层学到如何识别很多有用的特征....B 中.在多任务学习中,你是同时开始学习的,试图让单个神经网络同时做几件事情,然后希望这里的每个任务都能帮到其他所有任务.

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机器学习常用术语超全汇总

在机器学习中，卷积结合使用卷积过滤器和输入矩阵来训练权重。机器学习中的“卷积”一词通常是卷积运算或卷积层的简称。如果没有卷积，机器学习算法就需要学习大张量中每个单元格各自的权重。...例如，用 2K x 2K 图像训练的机器学习算法将被迫找出 400 万个单独的权重。而使用卷积，机器学习算法只需在卷积过滤器中找出每个单元格的权重，大大减少了训练模型所需的内存。...通俗来说，梯度下降法以迭代方式调整参数，逐渐找到权重和偏差的最佳组合，从而将损失降至最低。图 (graph) TensorFlow 中的一种计算规范。图中的节点表示操作。...张量形状 (Tensor shape) 张量在各种维度中包含的元素数。例如，张量 [5, 10] 在一个维度中的形状为 5，在另一个维度中的形状为 10。...迁移学习 (transfer learning) 将信息从一个机器学习任务迁移到另一个机器学习任务。例如，在多任务学习中，一个模型可以完成多项任务，例如针对不同任务具有不同输出节点的深度模型。

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大神Yoshua Bengio经典前瞻演讲——深度学习框架将所向披靡（51页PPT干货）

Yoshua Bengio连同Geoff Hinton老先生以及 Yann LeCun教授一起造就了2006年始的深度学习复兴。他的研究工作主要聚焦在高级机器学习方面，致力于用其解决人工智能问题。...深度架构效果好在视觉和自然语言处理任务中打败了浅层神经网络（shallow neural network）在像素级视觉任务中打败了支持向量机（SVMs）（同时能处理自然语言处理问题中SVMs不能处理的数据大小...深度架构与共享统计强度以及多任务学习想要更接近人工智能的话，更好地推广新的任务是至关重要的。...RBMs中的Gibbs取样 P(h|x) 和 P(x|h) 因式分解——简单推理、方便的Gibbs取样 ? Gibbs取样存在的问题在实践中，Gibbs取样并不总是很好的混合。...快速持续对比散度与集群取样过程中，利用参数快速变化（高学习效率）时获得的极快速集群效应。快速PCD：两组权重值，其中之一对应高学习效率，只用于逆相，能够快速转换模式。

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Google 发布官方中文版机器学习术语表

本术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。本文中每个释义中的加粗概念都可以在本文中检索到。...例如，在某个疾病数据集中，0.0001 的样本具有正类别标签，0.9999 的样本具有负类别标签，这就属于分类不平衡问题；但在某个足球比赛预测器中，0.51 的样本的标签为其中一个球队赢，0.49 的样本的标签为另一个球队赢...通俗来说，梯度下降法以迭代方式调整参数，逐渐找到权重和偏差的最佳组合，从而将损失降至最低。图 (graph) TensorFlow 中的一种计算规范。图中的节点表示操作。...张量形状 (Tensor shape) 张量在各种维度中包含的元素数。例如，张量 [5, 10] 在一个维度中的形状为 5，在另一个维度中的形状为 10。...转移学习 (transfer learning) 将信息从一个机器学习任务转移到另一个机器学习任务。例如，在多任务学习中，一个模型可以完成多项任务，例如针对不同任务具有不同输出节点的深度模型。

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【学术】谷歌AI课程附带的机器学习术语整理（超详细！）

本术语库中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。 ?...例如，在某个疾病数据集中，0.0001 的样本具有正类别标签，0.9999 的样本具有负类别标签，这就属于分类不平衡问题；但在某个足球比赛预测器中，0.51 的样本的标签为其中一个球队赢，0.49 的样本的标签为另一个球队赢...---- 张量形状 (Tensor shape) 张量在各种维度中包含的元素数。例如，张量 [5, 10] 在一个维度中的形状为 5，在另一个维度中的形状为 10。...例如，在多任务学习中，一个模型可以完成多项任务，例如针对不同任务具有不同输出节点的深度模型。...W ---- 权重 (weight) 线性模型中特征的系数，或深度网络中的边。训练线性模型的目标是确定每个特征的理想权重。如果权重为 0，则相应的特征对模型来说没有任何贡献。

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深度学习多目标优化的多个loss应该如何权衡

极市导读本文介绍了一篇关于多任务学习的综述，详细介绍了文章中关于多任务学习的两个主要研究方向：task balancing和其他。 ?....pdf 人工定义多任务loss的权重是之前主要的使用方法，这种方法存在许多问题。...模型性能对权重的选择非常敏感，如图所示。 ? 横轴和纵轴分别是两个任务的权重，曲线上的点对应不同权重下多任务深度学习网络最终的训练结果。...这种损失是平滑可微的，并且分布形状很好，使得任务权重不会收敛到零。相比之下，使用直接学习权值会导致快速收敛到零的权值。...，如果我们反而让模型重点去学习这个任务，是否可以提高模型的能力； 3、这里没有考虑权重和为1的问题，不过我觉得作者本来也没打算这么做，影响不大，权重之和是否为1并不是问题其实，本来多任务也不一定需要权重为

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机器学习术语表

卷积 (convolution) 简单来说，卷积在数学中指两个函数的组合。在机器学习中，卷积结合使用卷积过滤器和输入矩阵来训练权重。机器学习中的“卷积”一词通常是卷积运算或卷积层的简称。...如果没有卷积，机器学习算法就需要学习大张量中每个单元格各自的权重。例如，用 2K x 2K 图像训练的机器学习算法将被迫找出 400 万个单独的权重。...通俗来说，梯度下降法以迭代方式调整参数，逐渐找到权重和偏差的最佳组合，从而将损失降至最低。图 (graph) TensorFlow 中的一种计算规范。图中的节点表示操作。...张量形状 (Tensor shape) 张量在各种维度中包含的元素数。例如，张量 [5, 10] 在一个维度中的形状为 5，在另一个维度中的形状为 10。...迁移学习 (transfer learning) 将信息从一个机器学习任务迁移到另一个机器学习任务。例如，在多任务学习中，一个模型可以完成多项任务，例如针对不同任务具有不同输出节点的深度模型。

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