Log-Linear 模型(也叫做最大熵模型)是 NLP 领域中使用最为广泛的模型之一,其训练常采用最大似然准则,且为防止过拟合,往往在目标函数中加入(可以产生稀疏性的) L1 正则.但对于这种带 L1 正则的最大熵模型,直接采用标准的随机梯度下降法(SGD)会出现效率不高和难以真正产生稀疏性等问题.本文为阅读作者 Yoshimasa Tsuruoka, Jun’chi Tsujii 和 Sophia Ananiadou 的论文 Stochastic Gradient Descent Train…

penalty term 和 loss function 看起来很相似,但其实二者完全不同. 惩罚因子: penalty term的作用是把受限优化问题转化为非受限优化问题. 比如我们要优化: min f(x) = $x^2 - 10x$  x 受限于 g(x) = x -3 <= 0 我们可以利用惩罚因子,将上述问题转化为非受限约束问题,也就是拿掉g(x)的限制. 函数变为: min P(x,s,r) = $x^2 - 10x + sr\phi(x - 3)$ 其中s = +1 或-1, r…

介绍 通常在讨论不同RAID保护类型的性能的时候,结论都会是RAID-1提供比较好的读写性能,RAID-5读性能不错,但是写入性能就不如RAID-1,RAID-6保护级别更高,但写性能相对更加差,RAID10是提供最好的性能和数据保护,不过成本最高等等.其实决定这些性能考虑的因素很简单,它就是RAID Write Penalty(写惩罚).本文从原理上解释了不同RAID保护级别的写惩罚,以及通过写惩罚计算可用IOPS的方法. 更多信息 RAID-5 Write Penalty的例子: 存储方案规…

点球大战(penalty) Time Limit: 20 Sec  Memory Limit: 256 MB 题目连接 http://acm.uestc.edu.cn/#/problem/show/25 Description 在足球比赛中,有不少赛事,例如世界杯淘汰赛和欧洲冠军联赛淘汰赛中,当比赛双方经过正规比赛和加时赛之后仍然不分胜负时,需要进行点球大战来决定谁能够获得最终的胜利.点球大战的规则非常简单,两方轮流派出球员罚点球,每方各罚5个.当5轮点球结束以后如果仍然不分胜负,则进入一轮定胜…

  Log-Linear 模型(也叫做最大熵模型)是 NLP 领域中使用最为广泛的模型之中的一个.其训练常採用最大似然准则.且为防止过拟合,往往在目标函数中增加(能够产生稀疏性的) L1 正则.但对于这样的带 L1 正则的最大熵模型,直接採用标准的随机梯度下降法(SGD)会出现效率不高和难以真正产生稀疏性等问题. 本文为阅读作者 Yoshimasa Tsuruoka, Jun'chi Tsujii 和 Sophia Ananiadou 的论文 Stochastic Gradient Descen…

Penalty时间限制:1000 ms | 内存限制:65535 KB难度:2描述As is known to us, the penalty is vitally important to competitors in the programming contest! After participating in the 2014 ACM-ICPC Asia Xian Regional Contest, LYH have a deep understanding about the impor…

浅谈RAID写惩罚(Write Penalty)与IOPS计算 Character is what you are in the dark. 暗处最能反映一个人真正品格. ---------Apri 19 介绍 通常在讨论不同RAID保护类型的性能的时候,结论都会是RAID-1提供比较好的读写性能,RAID-5读性能不错,但是写入性能就不如RAID-1,RAID-6保护级别更高,但写性能相对更加差,RAID10是提供最好的性能和数据保护,不过成本最高等等.其实决定这些性能考虑的因素很简单,它就是…

https://www.codechef.com/DEC17/problems/CPLAY #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std; ]; int main() { int sumA,sumB; )!=EOF) { sumA=sumB=; int i; ;i<=;++i) { ) { ') { sumA++; -i+)/) break; } else { -i)/) break; } } else {…

前段时间,Wasserstein GAN以其精巧的理论分析.简单至极的算法实现.出色的实验效果,在GAN研究圈内掀起了一阵热潮(对WGAN不熟悉的读者,可以参考我之前写的介绍文章:令人拍案叫绝的Wasserstein GAN - 知乎专栏).但是很多人(包括我们实验室的同学)到了上手跑实验的时候,却发现WGAN实际上没那么完美,反而存在着训练困难.收敛速度慢等问题.其实,WGAN的作者Martin Arjovsky不久后就在reddit上表示他也意识到了这个问题,认为关键在于原设计中Lipsch…

https://community.qualys.com/blogs/securitylabs/2015/05/22/ssl-labs-increased-penalty-when-tls-12-is-not-supported Earlier this week we released SSL Labs 1.17.10, whose main purpose was to increase the penalty when RC4 is used with modern protocols (…