Poor Generalization 这可能是实际中遇到的最多问题. 比如FC网络为什么效果比CNN差那么多啊,是不是陷入局部最小值啊?是不是过拟合啊?是不是欠拟合啊? 在操场跑步的时候,又从SVM角度思考了一下,我认为Poor Generalization属于过拟合范畴. 与我的论文 [深度神经网络在面部情感分析系统中的应用与改良] 的观点一致. SVM ImageNet 2012上出现了一个经典虐杀场景.见[知乎专栏] 里面有一段这么说道: 当时,大多数的研究小组还都在用传统compute…

TimeLimit: 1000ms               MemoryLimit: 256MB Description 有一个n行m列的整数矩阵,其中1到n×m之间的每个整数恰好出现一次.如果一个格子比所有相邻格子(相邻是指有公共边或公共顶点)都小,我们说这个格子是局部极小值. 给出所有局部极小值的位置,你的任务是判断有多少个可能的矩阵. Input 输入第一行包含两个整数n和m(1<=n<=4, 1<=m<=7),即行数和列数.以下n行每行m个字符,其中“X”表示局部极小值…

上课讲的一道题,感觉也挺厉害的~正解是容斥 + 状压dp.首先我们容易发现一共可能的局部最小值数量是十分有限的,最多也只有 \(8\) 个.所以我们可以考虑状压. 建立出状态 \(f[i][j]\) 表示我们从小到大往方格当中填数,填完前\(i\) 个数之后,局部最小值的填充状态为 \(j\) 的方案数.这样一共有两种转移 : \(f[i][j] = f[i - 1][j] * (g[j] - ((i - 1) - |j|)) + \sum f[i][j']\) 分别表示加入了一个局部最小值 /…

发现最多有8个限制位置,可以以此为基础DP和容斥. $f_{i,j}=f_{i-1,j}\times (cnt_j-i+1)+\sum_{k\subset j} f_{i-1,k}$ $cnt_j$表示当限制状态为j时i有多少个可行位置. 这样DP只能保证所有题设位置全部是局部最小值,但不保证其它位置不会变成局部最小值,容斥解决. $O(DFS*8nm*2^8)$ #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm>…

定义局部最小的概念.arr长度为1时,arr[0]是局部最小.arr的长度为N(N>1)时,如果arr[0]<arr[1],那么arr[0]是局部最小:如果arr[N-1]<arr[N-2],那么arr[N-1]是局部最小:如果0<i<N-1,既有arr[i]<arr[i-1]又有arr[i]<arr[i+1],那么arr[i]是局部最小.给定无序数组arr,已知arr中任意两个相邻的数都不相等,写一个函数,只需返回arr中任意一个局部最小出现的位置即可. 分析:…

前置阅读:http://blog.csdn.net/happynear/article/details/44238541——Batch Norm阅读笔记与实现 前置阅读:http://www.zhihu.com/question/38102762——知乎网友 Deep Learning与Bayesian Learning在很多情况下是相通的,随着Deep Learning理论的发展, 我们看到,Deep Learning越来越像Bayesian Learning的一个子集,Deep Learni…

Nitish Shirish Keskar, Dheevatsa Mudigere, Jorge Nocedal, Mikhail Smelyanskiy, Ping Tak Peter Tang Northwestern University & Intel code: https://github.com/keskarnitish/large-batch-training * SGD及其变种在batch size增大的时候会有泛化能力的明显下降 generalization drop/deg…

高斯分布·拟合 1.1 优美的高斯分布 中心极限定理[P79]证明均匀分布和二项分布在数据量 $N\rightarrow \infty$ 时,都会演化近似为高斯分布. 作为最晚发现的概率分布,可以假设任何不确定的实数服从高斯分布. 对于回归问题,显然目标值 $t$ ,有 $t\sim N(\mu ,\sigma ^{2})$ . $t$ 服从的高斯分布表达形式很特殊,很有趣,也很奇妙: $p(t|x,w,\beta)=N(t|y(x,w),\beta ^{-1})$      [P140] 即分…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51106570 最优化函数库Optimization 优化是找到最小值或等式的数值解的问题.scipy.optimization子模块提供了函数最小值(标量或多维).曲线拟合和寻找等式的根的有用算法. from scipy import optimize 皮皮blog 最小二乘拟合 假设有一组实验数据(xi,yi ), 事先知道它们之间应该满足某函数关系yi=f(xi),通过这些已知信息,需要确定函数…

一直使用Minimize来找到指定约束下的函数的最小值,最近发现在一个非线性函数中使用Minimize无法提供一个"全局"最小值(使用Mathematica只是用来验证算法的,所以无论用什么方法,只希望能找到全局最小值,而不管其效率).最终在帮助文档中发现如下说明: 另外找到NMinimize函数,发现其有更仔细的说明: 根据说明,如果函数f是非线性的,很可能获得一个局部最小值,但是该方法有选项可以设置: 在这里将Method设置为一个其他值可能会得到全局最优解. 在此记录.…